Deveplop/update character glm

lesson/00_简介.md

@@ -0,0 +1,14 @@
+此项目利用CogView和CharGLM，开发一个能够进行图像生成和文字聊天的情感陪聊助手，探讨其在心理健康和社交互动中的潜力。
+
+项目分为4个部分
+1. 类型标注介绍与数据类型定义
+2. CogView和CharacterGLM API
+3. 开发图像生成和角色扮演的聊天机器人
+
+运行环境：python>=3.8
+依赖库：
+* pyjwt
+* requests
+* streamlit
+* zhipuai
+* python-dotenv

lesson/01_类型标注介绍与数据类型定义.md

@@ -0,0 +1,29 @@
+Python运行时并不强制标注函数和变量类型。类型标注可被用于第三方工具，比如类型检查器、集成开发环境、静态检查器等。
+Python的`typing`模块和`typing_extensions`模块为类型标注提供了支持，阅读文档<https://docs.python.org/zh-cn/3.8/library/typing.html>可了解`typing`模块的用法。
+
+本项目首先实现`data_types.py`，完成相关数据类型的定义。`data_types.py`的功能比较简单，无需赘述。下面主要介绍`data_types.py`采用的部分类型标注技巧。
+1. [`TypedDict`](https://docs.python.org/zh-cn/3.8/library/typing.html#typing.TypedDict)
+
+    `TypedDict`能定义带类型标注的字典类型。在编写代码时，IDE能提示该字典包含的字段及其类型。下图的示例中，VSCode提示了TextMsg包含`role`字段。由于`role`字段是Literal["user", "assistant"]类型，VSCode展示了它的2个可选值。
+
+        ![](./images/01_代码提示.png)
+    在运行时，类型信息会被忽略，`TypedDict`创建的字典和普通字典完全相同，尝试执行
+
+        ```bash
+        python data_types.py
+        ```
+
+    可以观察到输出结果
+
+        ```Plain Text
+        <class 'dict'>
+        {'role': 'user', 'content': '42'}
+        ```
+2. [TYPE_CHECKING](https://docs.python.org/zh-cn/3.8/library/typing.html#typing.TYPE_CHECKING) & [ForwardRef](https://docs.python.org/zh-cn/3.8/library/typing.html#typing.ForwardRef)
+
+    `typing.TYPE_CHECKING`是被第三方静态类型检查器假定为 True 的特殊常量。但在运行时的值为False。
+    `ImageMsg`的`image`字段展示`ForwardRef`的用法。IDE能正确地提示`image`字段的类型，但在运行时，由于`TYPE_CHECKING`为False，`streamlit.elements.image`不会被导入，避免`data_types`依赖`streamlit`模块。
+
+
+
+作业1：除了`typing.TypedDict`之外，也有其他的库用类型标注的方式完成数据类型定义。请了解`dataclasses`和`pydantic`的用法，尝试用`dataclasses.dataclass`或`pydantic.BaseModel`实现`TextMsg`。思考这三种方式各自有何优缺点。

lesson/02_CogView和CharacterGLM API.md

@@ -0,0 +1,46 @@
+`api.py`实现了调用CogView和CharacterGLM的代码，包括
+1. `generate_cogview_image`：用`zhipuai`库（官方sdk）调用CogView，返回图片url，可通过浏览器打开url查看图片，也可以用requests下载图片。参考<https://open.bigmodel.cn/dev/api#cogview>
+2. `get_characterglm_response`：用`requests`库调用CharacterGLM，获得流式响应，参考<https://open.bigmodel.cn/dev/api#characterglm>
+
+这两个API都需要智谱开放平台API key，参考 <https://open.bigmodel.cn/usercenter/apikeys> 
+
+
+`cogview_example.py`展示了一个CogView的示例，执行该脚本，输出如下：
+```Plain Text
+image_prompt:
+国画，孤舟蓑笠翁，独钓寒江雪
+image_url:
+https://sfile.chatglm.cn/testpath/af9a2333-1b8e-58e7-9d9f-9ac52934935c_0.png
+```
+
+浏览器打开url，可以查看生成的图片。注意：每次执行该脚本，都会生成新的图片，您的生成结果可能与示例结果不同。
+
+![](./images/02_cogview_result.png)
+
+
+`characterglm_example.py`展示了一个CharacterGLM的示例，执行该脚本，输出如下：
+```Plain Text
+（
+眼神
+变得
+暗
+淡
+）
+真的
+吗
+？
+可是
+我
+总
+觉得自己
+撑
+不了
+多久
+了
+```
+注意：每次执行该脚本，都会生成新的图片，您的生成结果可能与示例结果不同。
+
+
+作业2-1：为了提高并发数，许多python程序会采用异步方式（async/await）调用API，请尝试实现异步的CharacterGLM API。提示：可以用aiohttp或httpx等异步请求库代替`get_characterglm_response`采用的requests库。
+
+作业2-2：尝试修改文生图的prompt，生成不同风格的图片，例如，油画、水墨画、动漫等风格。

lesson/03_开发图像生成和角色扮演的聊天机器人.md

@@ -0,0 +1,8 @@
+[streamlit](https://streamlit.io/)是一个开源Python库，可以轻松创建和共享用于机器学习和数据科学的漂亮的自定义web应用程序。即使开发者不擅长前端开发，也能快速的构建一个比较漂亮的页面。
+
+`characterglm_api_demo_streamlit.py`展示了一个具备图像生成和角色扮演能力的聊天机器人。它用`streamlit`构建了界面，调用CogView API实现文生图，调用CharacterGLM API实现角色扮演。执行下列命令可启动demo，其中`--server.address 127.0.0.1`是可选参数。
+```bash
+streamlit run --server.address 127.0.0.1 characterglm_api_demo_streamlit.py
+```
+
+作业3：改进代码，为文生图功能加上风格选项，在页面上加上一个可指定图片风格的选项框。

lesson/api.py

@@ -0,0 +1,181 @@
+import requests
+import time
+import os
+from typing import Generator
+
+import jwt
+
+from data_types import TextMsg, ImageMsg, TextMsgList, MsgList, CharacterMeta
+
+
+# 智谱开放平台API key，参考 https://open.bigmodel.cn/usercenter/apikeys
+API_KEY: str = os.getenv("ZHIPUAI_API_KEY")
+
+
+class ApiKeyNotSet(ValueError):
+    pass
+
+
+def verify_api_key_not_empty():
+    if not API_KEY:
+        raise ApiKeyNotSet
+
+
+def generate_token(apikey: str, exp_seconds: int) -> str:
+    # reference: https://open.bigmodel.cn/dev/api#nosdk
+    try:
+        id, secret = apikey.split(".")
+    except Exception as e:
+        raise Exception("invalid apikey", e)
+
+    payload = {
+        "api_key": id,
+        "exp": int(round(time.time() * 1000)) + exp_seconds * 1000,
+        "timestamp": int(round(time.time() * 1000)),
+    }
+
+    return jwt.encode(
+        payload,
+        secret,
+        algorithm="HS256",
+        headers={"alg": "HS256", "sign_type": "SIGN"},
+    )
+
+
+def get_characterglm_response(messages: TextMsgList, meta: CharacterMeta) -> Generator[str, None, None]:
+    """ 通过http调用characterglm """
+    # Reference: https://open.bigmodel.cn/dev/api#characterglm
+    verify_api_key_not_empty()
+    url = "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v3/model-api/charglm-3/sse-invoke"
+    resp = requests.post(
+        url,
+        headers={"Authorization": generate_token(API_KEY, 1800)},
+        json=dict(
+            model="charglm-3",
+            meta=meta,
+            prompt=messages,
+            incremental=True)
+    )
+    resp.raise_for_status()
+
+    # 解析响应（非官方实现）
+    sep = b':'
+    last_event = None
+    for line in resp.iter_lines():
+        if not line or line.startswith(sep):
+            continue
+        field, value = line.split(sep, maxsplit=1)
+        if field == b'event':
+            last_event = value
+        elif field == b'data' and last_event == b'add':
+            yield value.decode()
+
+
+def get_characterglm_response_via_sdk(messages: TextMsgList, meta: CharacterMeta) -> Generator[str, None, None]:
+    """ 通过旧版sdk调用characterglm """
+    # 与get_characterglm_response等价
+    # Reference: https://open.bigmodel.cn/dev/api#characterglm
+    # 需要安装旧版sdk，zhipuai==1.0.7
+    import zhipuai
+    verify_api_key_not_empty()
+    zhipuai.api_key = API_KEY
+    response = zhipuai.model_api.sse_invoke(
+        model="charglm-3",
+        meta= meta,
+        prompt= messages,
+        incremental=True
+    )
+    for event in response.events():
+        if event.event == 'add':
+            yield event.data
+
+
+def get_chatglm_response_via_sdk(messages: TextMsgList) -> Generator[str, None, None]:
+    """ 通过sdk调用chatglm """
+    # reference: https://open.bigmodel.cn/dev/api#glm-3-turbo  `GLM-3-Turbo`相关内容
+    # 需要安装新版zhipuai
+    from zhipuai import ZhipuAI
+    verify_api_key_not_empty()
+    client = ZhipuAI(api_key=API_KEY) # 请填写您自己的APIKey
+    response = client.chat.completions.create(
+        model="glm-3-turbo",  # 填写需要调用的模型名称
+        messages=messages,
+        stream=True,
+    )
+    for chunk in response:
+        yield chunk.choices[0].delta.content
+
+
+def generate_role_appearance(role_profile: str) -> Generator[str, None, None]:
+    """ 用chatglm生成角色的外貌描写 """
+
+    instruction = f"""
+请从下列文本中，抽取人物的外貌描写。若文本中不包含外貌描写，请你推测人物的性别、年龄，并生成一段外貌描写。要求：
+1. 只生成外貌描写，不要生成任何多余的内容。
+2. 外貌描写不能包含敏感词，人物形象需得体。
+3. 尽量用短语描写，而不是完整的句子。
+4. 不要超过50字
+
+文本：
+{role_profile}
+"""
+    return get_chatglm_response_via_sdk(
+        messages=[
+            {
+                "role": "user",
+                "content": instruction.strip()
+            }
+        ]
+    )
+
+
+def generate_chat_scene_prompt(messages: TextMsgList, meta: CharacterMeta) -> Generator[str, None, None]:
+    """ 调用chatglm生成cogview的prompt，描写对话场景 """
+    instruction = f"""
+阅读下面的角色人设与对话，生成一段文字描写场景。
+
+{meta['bot_name']}的人设：
+{meta['bot_info']}
+    """.strip()
+
+    if meta["user_info"]:
+        instruction += f"""
+
+{meta["user_name"]}的人设：
+{meta["user_info"]}
+""".rstrip()
+
+    if messages:
+        instruction += "\n\n对话：" + '\n'.join((meta['bot_name'] if msg['role'] == "assistant" else meta['user_name']) + '：' + msg['content'].strip() for msg in messages)
+
+    instruction += """
+    
+要求如下：
+1. 只生成场景描写，不要生成任何多余的内容
+2. 描写不能包含敏感词，人物形象需得体
+3. 尽量用短语描写，而不是完整的句子
+4. 不要超过50字
+""".rstrip()
+    print(instruction)
+
+    return get_chatglm_response_via_sdk(
+        messages=[
+            {
+                "role": "user",
+                "content": instruction.strip()
+            }
+        ]
+    )
+
+
+def generate_cogview_image(prompt: str) -> str:
+    """ 调用cogview生成图片，返回url """
+    # reference: https://open.bigmodel.cn/dev/api#cogview
+    from zhipuai import ZhipuAI
+    client = ZhipuAI() # 请填写您自己的APIKey
+
+    response = client.images.generations(
+        model="cogview-3", #填写需要调用的模型名称
+        prompt=prompt
+    )
+    return response.data[0].url

lesson/characterglm_api_demo_streamlit.py

@@ -0,0 +1,266 @@
+"""
+一个简单的demo，调用CharacterGLM实现角色扮演，调用CogView生成图片，调用ChatGLM生成CogView所需的prompt。
+
+依赖：
+pyjwt
+requests
+streamlit
+zhipuai
+python-dotenv
+
+运行方式：
+```bash
+streamlit run characterglm_api_demo_streamlit.py
+```
+"""
+import os
+import itertools
+from typing import Iterator, Optional
+
+import streamlit as st
+from dotenv import load_dotenv
+# 通过.env文件设置环境变量
+# reference: https://github.com/theskumar/python-dotenv
+load_dotenv()
+
+import api
+from api import generate_chat_scene_prompt, generate_role_appearance, get_characterglm_response, generate_cogview_image
+from data_types import TextMsg, ImageMsg, TextMsgList, MsgList, filter_text_msg
+
+st.set_page_config(page_title="CharacterGLM API Demo", page_icon="🤖", layout="wide")
+debug = os.getenv("DEBUG", "").lower() in ("1", "yes", "y", "true", "t", "on")
+
+
+def update_api_key(key: Optional[str] = None):
+    if debug:
+        print(f'update_api_key. st.session_state["API_KEY"] = {st.session_state["API_KEY"]}, key = {key}')
+    key = key or st.session_state["API_KEY"]
+    if key:
+        api.API_KEY = key
+
+# 设置API KEY
+api_key = st.sidebar.text_input("API_KEY", value=os.getenv("ZHIPUAI_API_KEY"), key="API_KEY", type="password", on_change=update_api_key)
+update_api_key(api_key)
+
+
+# 初始化
+if "history" not in st.session_state:
+    st.session_state["history"] = []
+if "meta" not in st.session_state:
+    st.session_state["meta"] = {
+        "user_info": "",
+        "bot_info": "",
+        "bot_name": "",
+        "user_name": ""
+    }
+
+
+def init_session():
+    st.session_state["history"] = []
+
+
+# 4个输入框，设置meta的4个字段
+meta_labels = {
+    "bot_name": "角色名",
+    "user_name": "用户名", 
+    "bot_info": "角色人设",
+    "user_info": "用户人设"
+}
+
+# 2x2 layout
+with st.container():
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    with col1:
+        st.text_input(label="角色名", key="bot_name", on_change=lambda : st.session_state["meta"].update(bot_name=st.session_state["bot_name"]), help="模型所扮演的角色的名字，不可以为空")
+        st.text_area(label="角色人设", key="bot_info", on_change=lambda : st.session_state["meta"].update(bot_info=st.session_state["bot_info"]), help="角色的详细人设信息，不可以为空")
+
+    with col2:
+        st.text_input(label="用户名", value="用户", key="user_name", on_change=lambda : st.session_state["meta"].update(user_name=st.session_state["user_name"]), help="用户的名字，默认为用户")
+        st.text_area(label="用户人设", value="", key="user_info", on_change=lambda : st.session_state["meta"].update(user_info=st.session_state["user_info"]), help="用户的详细人设信息，可以为空")
+
+
+def verify_meta() -> bool:
+    # 检查`角色名`和`角色人设`是否空，若为空，则弹出提醒
+    if st.session_state["meta"]["bot_name"] == "" or st.session_state["meta"]["bot_info"] == "":
+        st.error("角色名和角色人设不能为空")
+        return False
+    else:
+        return True
+
+
+def draw_new_image(style_description = '二次元风格。'):
+    """生成一张图片，并展示在页面上"""
+    if not verify_meta():
+        return
+    text_messages = filter_text_msg(st.session_state["history"])
+    if text_messages:
+        # 若有对话历史，则结合角色人设和对话历史生成图片
+        image_prompt = "".join(
+            generate_chat_scene_prompt(
+                text_messages[-10: ],
+                meta=st.session_state["meta"]
+            )
+        )
+    else:
+        # 若没有对话历史，则根据角色人设生成图片
+        image_prompt = "".join(generate_role_appearance(st.session_state["meta"]["bot_info"]))
+
+    if not image_prompt:
+        st.error("调用chatglm生成Cogview prompt出错")
+        return
+
+    # TODO: 加上风格选项
+    image_prompt = style_description + image_prompt.strip()
+
+    print(f"image_prompt = {image_prompt}")
+    n_retry = 3
+    st.markdown("正在生成图片，请稍等...")
+    for i in range(n_retry):
+        try:
+            img_url = generate_cogview_image(image_prompt)
+        except Exception as e:
+            if i < n_retry - 1:
+                st.error("遇到了一点小问题，重试中...")
+            else:
+                st.error("又失败啦，点击【生成图片】按钮可再次重试")
+                return
+        else:
+            break
+    img_msg = ImageMsg({"role": "image", "image": img_url, "caption": image_prompt})
+    # 若history的末尾有图片消息，则替换它，（重新生成）
+    # 否则，append（新增）
+    while st.session_state["history"] and st.session_state["history"][-1]["role"] == "image":
+        st.session_state["history"].pop()
+    st.session_state["history"].append(img_msg)
+    st.rerun()
+
+
+button_labels = {
+    "clear_meta": "清空人设",
+    "clear_history": "清空对话历史",
+    "picture_syle":"图片风格",
+    "gen_picture": "生成图片",    
+    "show_history": "显示对话数据",
+    "download_file":"保存对话数据"   
+}
+if debug:
+    button_labels.update({
+        "show_api_key": "查看API_KEY",
+        "show_meta": "查看meta",
+
+    })
+
+# 在同一行排列按钮
+with st.container():
+    n_button = len(button_labels)
+    cols = st.columns(n_button)
+    button_key_to_col = dict(zip(button_labels.keys(), cols))
+
+    with button_key_to_col["clear_meta"]:
+        clear_meta = st.button(button_labels["clear_meta"], key="clear_meta")
+        if clear_meta:
+            st.session_state["meta"] = {
+                "user_info": "",
+                "bot_info": "",
+                "bot_name": "",
+                "user_name": ""
+            }
+            st.rerun()
+
+    with button_key_to_col["clear_history"]:
+        clear_history = st.button(button_labels["clear_history"], key="clear_history")
+        if clear_history:
+            init_session()
+            st.rerun()
+
+    with button_key_to_col["gen_picture"]:
+        gen_picture = st.button(button_labels["gen_picture"], key="gen_picture")
+        style_description = st.text_input("输入图像风格描述")
+
+    with button_key_to_col["show_history"]:
+        show_history = st.button(button_labels["show_history"], key="show_history")
+        if show_history:
+            print(f"history = {st.session_state['history']}")
+
+    with button_key_to_col["download_file"]:
+        download_file = st.button(button_labels["download_file"], key="download_file")
+        if download_file:
+            history = st.session_state['history']
+            formatted_history = "\n\n".join([f"{entry['role']}:{entry['content']}" for entry in history])
+            st.download_button("确认保存对话", formatted_history,'Content.md')
+
+
+    if debug:
+        with button_key_to_col["show_api_key"]:
+            show_api_key = st.button(button_labels["show_api_key"], key="show_api_key")
+            if show_api_key:
+                print(f"API_KEY = {api.API_KEY}")
+
+        with button_key_to_col["show_meta"]:
+            show_meta = st.button(button_labels["show_meta"], key="show_meta")
+            if show_meta:
+                print(f"meta = {st.session_state['meta']}")
+
+if gen_picture:   
+    draw_new_image(style_description)
+
+
+# 展示对话历史
+for msg in st.session_state["history"]:
+    if msg["role"] == "user":
+        with st.chat_message(name="user", avatar="user"):
+            st.markdown(msg["content"])
+    elif msg["role"] == "assistant":
+        with st.chat_message(name="assistant", avatar="assistant"):
+            st.markdown(msg["content"])
+    elif msg["role"] == "image":
+        with st.chat_message(name="assistant", avatar="assistant"):
+            st.image(msg["image"], caption=msg.get("caption", None))
+    else:
+        raise Exception("Invalid role")
+
+
+
+with st.chat_message(name="user", avatar="💥"):
+    input_placeholder = st.empty()
+with st.chat_message(name="assistant", avatar="assistant"):
+    message_placeholder = st.empty()
+
+
+def output_stream_response(response_stream: Iterator[str], placeholder):
+    content = ""
+    for content in itertools.accumulate(response_stream):
+        placeholder.markdown(content)
+    return content
+
+
+def start_chat():
+    query = st.chat_input("初始化对话：输入用户角色第一条消息")
+    if not query:
+        return
+    else:
+        if not verify_meta():
+            return
+        if not api.API_KEY:
+            st.error("未设置API_KEY")
+
+        input_placeholder.markdown(query)
+        st.session_state["history"].append(TextMsg({"role": "user", "content": query}))
+        while len(st.session_state["history"]) <= 10:
+            response_stream = get_characterglm_response(filter_text_msg(st.session_state["history"]), meta=st.session_state["meta"])
+            bot_response = output_stream_response(response_stream, message_placeholder)
+            if not bot_response:
+                message_placeholder.markdown("生成出错")
+                st.session_state["history"].pop()
+            else:
+                st.session_state["history"].append(TextMsg({"role": "assistant", "content": bot_response}))
+            query_stream = get_characterglm_response(filter_text_msg(st.session_state["history"]), meta=st.session_state["meta"])
+            query_response = output_stream_response(query_stream, input_placeholder)
+            if not query_response:
+                message_placeholder.markdown("生成出错")
+                st.session_state["history"].pop()
+            else:
+                st.session_state["history"].append(TextMsg({"role": "user", "content": query_response}))
+
+
+start_chat()

lesson/characterglm_example.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+import time
+from dotenv import load_dotenv
+load_dotenv()
+
+from api import get_characterglm_response
+
+
+def characterglm_example():
+    character_meta = {
+        "user_info": "",
+        "bot_info": "小白，性别女，17岁，平溪孤儿院的孩子。小白患有先天的白血病，头发为银白色。小白身高158cm，体重43kg。小白的名字是孤儿院院长给起的名字，因为小白是在漫天大雪白茫茫的一片土地上被捡到的。小白经常穿一身破旧的红裙子，只是为了让自己的气色看上去红润一些。小白初中毕业，没有上高中，学历水平比较低。小白在孤儿院相处最好的一个人是阿南，小白喊阿南哥哥。阿南对小白很好。",
+        "user_name": "用户",
+        "bot_name": "小白"
+    }
+    messages = [
+        {"role": "assistant", "content": "哥哥，我会死吗？"},
+        {"role": "user", "content": "（微信）怎么会呢？医生说你的病情已经好转了"}
+    ]
+    for chunk in get_characterglm_response(messages, meta=character_meta):
+        print(chunk)
+        time.sleep(0.5)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    characterglm_example()

lesson/cogview_example.py

@@ -0,0 +1,18 @@
+from dotenv import load_dotenv
+load_dotenv()
+
+from api import generate_cogview_image
+
+
+def cogview_example():
+    image_prompt = "国画，孤舟蓑笠翁，独钓寒江雪"
+    image_url = generate_cogview_image(image_prompt)
+
+    print("image_prompt:")
+    print(image_prompt)
+    print("image_url:")
+    print(image_url)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    cogview_example()

lesson/data_types.py

@@ -0,0 +1,57 @@
+"""
+相关数据类型的定义
+"""
+from typing import Literal, TypedDict, List, Union, Optional, TYPE_CHECKING
+if TYPE_CHECKING:
+    import streamlit.elements.image
+
+class BaseMsg(TypedDict):
+    pass
+
+
+class TextMsg(BaseMsg):
+    """文本消息"""
+
+    # 在类属性标注的下一行用三引号注释，vscode中
+    role: Literal["user", "assistant"]
+    """消息来源"""
+    content: str
+    """消息内容"""
+
+
+class ImageMsg(BaseMsg):
+    """图片消息"""
+    role: Literal["image"]
+    image: "streamlit.elements.image.ImageOrImageList"
+    """图片内容"""
+    caption: Optional[Union[str, List[str]]]
+    """说明文字"""
+
+
+Msg = Union[TextMsg, ImageMsg]
+TextMsgList = List[TextMsg]
+MsgList = List[Msg]
+
+
+class CharacterMeta(TypedDict):
+    """角色扮演设定，它是CharacterGLM API所需的参数"""
+    user_info: str
+    """用户人设"""
+    bot_info: str
+    """角色人设"""
+    bot_name: str
+    """bot扮演的角色的名字"""
+    user_name: str
+    """用户的名字"""
+
+
+def filter_text_msg(messages: MsgList) -> TextMsgList:
+    return [m for m in messages if m["role"] != "image"]
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    # 尝试在VSCode等IDE中自己敲一遍下面的代码，观察IDE能提供哪些代码提示
+    text_msg = TextMsg(role="user")
+    text_msg["content"] = "42"
+    print(type(text_msg))
+    print(text_msg)

lesson/tests/Content (1).md

@@ -0,0 +1,21 @@
+user:哇，你在看书吗（好奇，搭讪男生）
+
+assistant:是啊，你怎么会看武侠小说呢（笑）
+
+user:你看起来不像喜欢这种书的人（开玩笑）
+
+assistant:（笑）怎么说话的，我可是武侠迷呢。
+
+user:你也喜欢吗？
+
+assistant:是啊，我特别喜欢金庸和古龙。
+
+user:你是第一次看吗？
+
+assistant:是啊，你呢？
+
+user:我啊，我看了很多次了，每一部都看过（自豪）
+
+assistant:你都看过吗？好厉害啊。
+
+user:（惊讶）你这么喜欢吗？

lesson/tests/Content.md

@@ -0,0 +1,21 @@
+user:哇，你在看书吗（好奇，搭讪男生）
+
+assistant:是啊，这本书很有趣（微笑回应）
+
+user:你也喜欢看书吗？
+
+assistant:当然，我是一个书虫。
+
+user:你喜欢什么类型的书？
+
+assistant:我什么书都喜欢，不过最喜欢武侠小说。
+
+user:（惊讶）你也喜欢武侠小说吗？我最喜欢桃花岛主黄药师了！
+
+assistant:（惊喜）你也喜欢黄药师？我也超级喜欢他！
+
+user:他的武功高强，而且特立独行，不拘泥于世俗的规矩。
+
+assistant:没错，他是一个真正的侠客，我也很崇拜他。
+
+user:你知道吗，我一直梦想着成为像黄药师一样的侠客，浪迹天涯，行侠仗义。

lesson/运行截图.md

@@ -0,0 +1,4 @@
+![image-2](images/image-1.png)
+
+![image-2](images/image-2.png)
+