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目录
项目概述
1. 天气查询功能
2. 多轮对话与聊天
3. 语音输入与输出
4. 历史记录管理
5. 项目结构
6. 核心功能流程
7. 项目特色
🗂️ 项目目录结构
📄 chat_runnable.py
📄 main.py
📄 history_manager.py
📄 weather_runnable.py
📄 tools.py
📄 llm.py
📄 voice_utils.py（可选）
📄 .env
📄 requirements.txt
运行结果
项目概述
这个项目是一个多功能的智能聊天和天气查询助手，结合了文本和语音输入/输出，旨在提供一个互动式的对话体验。项目包括以下几个主要功能模块：
1. 天气查询功能
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通过
fetch_weather函数，使用 GeoNames API 和 OpenWeatherMap API 获取天气数据。 -
支持中文城市名查询，返回包括天气描述、温度、湿度、风速等信息。
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天气查询是通过 LangChain 的
agent模型来处理的，使用工具集 (Tool) 结合fetch_weather功能。
2. 多轮对话与聊天
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使用
RunnableWithMessageHistory结合ChatMessageHistory实现多轮对话，保存每次交互的聊天记录。 -
对话逻辑采用了基于
ChatPromptTemplate的模板，确保对话内容格式化和连贯。 -
支持判断用户输入是否与天气相关，并相应地调用天气查询或聊天机器人响应。
3. 语音输入与输出
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通过
speech_recognition库实现语音识别，用户可以通过语音输入查询天气或与机器人对话。 -
使用
pyttsx3库实现语音输出，机器人可以通过语音回应用户。
4. 历史记录管理
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聊天历史被保存在本地的
chat_history.json文件中，通过history_manager.py加载、保存和附加聊天记录，保证多轮对话的上下文连贯性。
5. 项目结构
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llm.py：配置 GPT-3.5 模型，用于生成聊天和天气相关的回答。
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chat_runnable.py：封装聊天对话功能，管理对话历史并处理输入输出。
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weather_runnable.py：封装天气查询功能，通过代理 (
agent) 处理天气相关的请求。 -
tools.py：定义
fetch_weather函数，负责调用外部 API 获取天气数据。 -
voice_utils.py：提供语音输入和输出功能。
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history_manager.py：管理对话历史记录的加载、保存和附加功能。
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main.py：主程序，控制对话流，包括用户输入的选择（语音或文字），处理天气查询和闲聊对话，调用相关模块进行响应。
6. 核心功能流程
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用户选择输入方式（语音或文字），并可以选择是否启用语音播报。
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程序根据用户输入判断是天气查询还是闲聊，天气相关的查询通过调用天气代理处理，其他输入则交给聊天代理。
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对话记录保存在本地文件中，每次交互后都会更新记录。
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语音输入通过
speech_recognition库处理，语音输出通过pyttsx3库朗读。
7. 项目特色
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多语言支持：支持中文输入和输出，能够处理中文城市名称。
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多轮对话：能够保持上下文，支持连贯的多轮对话。
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语音交互：支持语音输入和输出，为用户提供更加自然的交互体验。
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历史记录：能够保存聊天历史，方便用户查看和回溯之前的对话内容。
这个项目将不同的功能模块结合起来，提供了一个智能天气助手和多功能聊天机器人，支持语音和文本交互，具有良好的扩展性和灵活性。如果你有其他功能需求或改进建议，随时可以进一步扩展。异步多轮对话天气查询应用（支持中文城市） 的项目结构与每个模块的完整代码，基于 LangChain v0.3.25、OpenAI、GeoNames 和 OpenWeatherMap。
🗂️ 项目目录结构
weather_app/
├── chat_runnable.py # 通用聊天对话功能的核心模块
├── main.py # 主程序入口（支持语音/文本输入）├── history_manager.py # 历史对话处理
├── weather_runnable.py # 封装 Agent