整个小程序界面包含2个部分，一部分用于显示回答，一部分为输入框。小程序的核心就是向olami服务器发送http请求，然后处理结果并显示出来。olami接口的详细使用方法可以参考置顶的两篇博客。处理输入的代码如下：

bindInput: function (e) {
  var that = this;
  var input = e.detail.value;
  var timeStamp = new Date().getTime();
  var sign = '1df21860a96a4509bcb50957bbdd6eccapi=nliappkey=382c5f83fb67458a99ca7b2eee17473etimestamp=' + timeStamp + '1df21860a96a4509bcb50957bbdd6ecc';
  var MD5 = require('../../utils/MD5.js')
  sign = MD5.md5(sign);
  wx.request({
   url: 'https://cn.olami.ai/cloudservice/api',
   data: {
    appkey: '382c5f83fb67458a99ca7b2eee17473e',
    api: 'nli',
    timestamp: timeStamp,
    sign: sign,
    rq: JSON.stringify({
     "data_type": "stt",
     "data": {
      "input_type": 1,
      "text": input
     }
    }),
    cusid: app.globalData.custId,
   },
   header: {
    'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'
   },
   method: 'POST',
   success: function(res) {
    var result = '';
    if (res.data.status == 'ok') {
     if (res.data.data.nli.length != 0) {
      result = res.data.data.nli[0].desc_obj.result
     }
    }
    that.setData({
     userInfo: {},
     userinput: '',
     result: result
    })
   }
  });
 },

运行的效果见下图：

输入

结果

帮助功能简介

要实现自动客服功能，只需以下几步：

1.在olami平台进入nli系统，新建一个语法模块。

2.进入模块，编辑grammar，新增需要支持的问题以及相应的答案。

图中的内容就是支持的问句，这里使用了平台的OSL语法描述语言，可以在一个grammar中支持多个类似的说法。osl语言说明在此处。当然，如果图省事，直接写完整句子也行，只是这样的话只有用这个完整的问句才能得到答案。

输出方式选答案，下面就可以添加多个答案，这些答案是随机输出的，可以写多个意思一样的答案，这样不会显得那么单调。

语法编写完成后发布一下。

如果在应用管理里配置好了模块，在小程序里就可以看到相应的问题已经支持回复了。以后要添加新支持的问题，只要重复2~3步就可以了。

客服功能支持的语句有：

这是个什么游戏

这个小程序是干什么的

有哪些语音指令

这个游戏怎么玩