这是一个比较模糊和宽泛的问题，因此我提前道歉。我正在构建一个简单的Rails应用程序，并集成了Twilio，允许用户发送诸如“how are you”的消息，并从应用程序中收到类似“很好，你呢，John？”的准智能回应。

我已经连接好了一切，功能正常，但我想知道是否有人能指导我如何用Ruby编写一个算法，使这个“机器人”更聪明。目前我使用的是一个相当直接的if/elsif/else链来解析负载并提供适当的回应，但是一旦关键词超过5-10个，这种方法似乎就不太可维护了。

使用case语句会不会更好一些（至少在可读性上），或者是否有更好的面向对象设计模式可以帮助我匹配关键词并提供特定的回应？

回答：

这取决于情况。如果你想编写一个真正的聊天机器人，准备好花5年以上的时间阅读关于神经网络的论文。还不如现在就放弃:)

然而，如果你降低要求（让机器人只识别几个选定的关键词，每个关键词有预定义的回应），那么一个简单的字典方法就足够了。

你说的对，将字典存储在代码中不可扩展。最好将知识存储在数据文件中（YAML、JSON或你喜欢的任何格式）或数据库中。然后你的代码将加载文件，并能够通过关键词查找回应。

类似这样：

def reply(input)  # 你从存储中加载这个，所以当你添加新关键词时，  # 你的代码不需要修改。  knowledge = [    { keyword: 'how are you', response: 'Good, how about yourself, %{name}?' },    { keyword: 'bye', response: 'Ciao!' },  ]  response = knowledge.detect do |pair|    input.downcase.include?(pair[:keyword].downcase)  end  response && response[:response]endreply('How are you doing, machine?') # => "Good, how about yourself, %{name}?"reply('gotta go, bye') # => "Ciao!"