資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：架構識圖吟詩架構由以下層和關聯實現視圖一個響應相對靈敏但不夠美觀的前端用戶界面，只使用了原生。平臺本版本部署在阿里云上，采用的流行框架。
寫在前面
初衷關于這個作品的設計理念和情懷，請看這里
隨著作品的不斷迭代和改進，我已經漸漸忘記初衷是什么了。是為了討某人歡心做的小demo或是為了熟悉使用watson的練手作品，都已不大記得。然而現在，是想利用零碎的時間，做一個完整的項目。來探究AI之神奇并展現詩詞之魅力。
構建和運行識圖吟詩是一個創意作品，通過使用watson相關的API，對圖片進行認知分析，之后在詩詞庫中選擇置信度較高的詩句作為結果返回。用戶上傳圖片，尤其是風景圖片，即可以得到較為吻合圖片意境的詩詞。
在作品開始構建之前，必須擁有一個包含信息的知識庫，以便可以從中得到最恰當的答案。在這里，我通過爬蟲，在網絡上爬取了包含作者及名稱在內的一千多首詩詞名句，這些內容以excel表的形式存儲。
代碼在早期的作品中，該應用程序是通過微信作為引導接口，部署在Bluemix上。但因為Bluemix開放的服務器在國外，所以效果不是很好。所以此版本，構建于阿里云服務器之上。
下面簡短描述了使用的技術：
Python
作品主要使用的語言，Python對數據處理表現出強大的作用，同時提供豐富的庫包方便實現各種需求。
IBM Watson
主要使用了Visual Recognition 這一服務用以對圖片內容進行初步的識別分析。
Flask
這是一個基于Python開發的輕量級網絡框架，在這里實現RESTful API，以支持用戶發送圖片并且獲得結果。
HTML
采用原生HTML開發界面，用以與用戶交互。（這是此版本最需要改進的一個方面）
Nginx
輕量級，高性能的web服務器。
uWSGI
實現了uwsgi和WSGI兩種協議的Web服務器。
識圖吟詩架構由以下層和關聯實現：
視圖 *：一個響應相對靈敏但不夠美觀的前端用戶界面，只使用了原生HTML。界面中的詞句引自辛棄疾《賀新郎·甚矣吾衰矣》---“我見青山多嫵媚，料青山見我應如是”。是為了表現一種思想，如果機器通過了圖靈測試，能否真的認為它就具備了人類的情感。右上角以中國傳統篆章的形式表現作品題目，為了和作品理念，藝術風格相呼應。此層中的視圖組件允許用戶通過一個輸入點發送提交圖片。
控制器 *：一個基于Flask的控制器層，向視圖組件公開RESTful業務API。此REST API與后端處理過的數據進行交互。可擴展實現其他業務操作，包括調用其他服務或第三方API。
認知后端 *：Watson分析并處理了圖片內容，而我處理了詩詞庫。類似于理解上下文的分析方式，處理全局圖片內容，對這種非結構化的信息進行置信度判斷，而后可以認為watson消化并理解了有關詩詞的內容。 同時，提供了一個API，能夠對收到的消息接受并返回答案。
平臺 *：本版本部署在阿里云上，采用centos + Flask + Nginx + uWSGI的流行框架。
這里給出了整體架構的思路圖：
打開這里,選擇文件后，點擊上傳圖片。
總結及下一步 總結Watson是一個極其強大和復雜的平臺，他所擁有的，不僅僅是能看見的諸多服務，還有隱藏在其后的認知計算系統。我把這一版本作為V1.0，因為雖然還有很多地方待提高，但是邁出了關鍵的一步，即上線，有人使用，穩定，以及有趣。
下一步前端采用框架進行重寫，美化處理，支持響應式。
認知后端算法優化，意境更加吻合，支持識別更多景物。
加入更多服務，使得用戶體驗多樣化。
作品體驗地址：
http://47.93.229.184/
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