আপনার ওয়েবসাইটের জন্য একটি চ্যাটবোট তৈরি করা (পর্ব 1): আপনার সিস্টেমে স্থানীয়ভাবে রাসা চ্যাটবোট সেটআপ করা

হ্যালো! এটি একটি 3-অংশের সিরিজের প্রথম অংশ যেখানে একটি তৈরি এবং স্থাপন করা জড়িত chatbot ডকার এবং হেরোকু ব্যবহার করে আপনার ব্যবসা বা ব্যক্তিগত ওয়েবসাইটের জন্য। কথোপকথনমূলক এআই প্ল্যাটফর্মটি আমি ব্যবহার করব রাসা. রাসা একটি ওপেন সোর্স মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্ক যা আপনাকে চ্যাটবট তৈরি করতে সাহায্য করে; এটি বিভিন্ন কারণে আমার প্রিয় চ্যাটবট প্ল্যাটফর্ম হতে পারে, যেমন এটি ওপেন সোর্স, ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত এবং ভালভাবে নথিভুক্ত।

এই পোস্টে, আমি আপনার কম্পিউটারে স্থানীয়ভাবে রাসা সেটআপ করার বিষয়ে কথা বলব। যদিও আমার ওএস উইন্ডোজ, এই পুরো প্রক্রিয়াটি যে কোনও সিস্টেমের জন্য প্রতিলিপি করা যেতে পারে।

পূর্বশর্তঃ

1. থেকে অ্যানাকোন্ডা প্রম্পট ডাউনলোড করুন এখানে.
2. মাইক্রোসফ্ট বিল্ড টুল ডাউনলোড করুন এখানে.
3. আপনার সিস্টেমে একটি ডিরেক্টরি তৈরি করুন যেখানে আপনি আপনার রাসা প্রকল্প সংরক্ষণ করতে চান।

একবার যে সব করা হয়েছে, খুলুন বড় অজগর সাপ প্রম্পট আবেদন এবং 'সিডি' আপনার তৈরি করা ডিরেক্টরিতে আমার নাম 'রাসা প্রজেক্ট'।

তারপর Anaconda প্রম্পটে নিম্নলিখিত কমান্ডগুলি চালান:

1. নিচের কমান্ডটি ব্যবহার করে একটি ভার্চুয়াল পরিবেশ তৈরি করুন।

conda তৈরি -n rasavirtualenv python=3.6

2. কমান্ড ব্যবহার করে আপনার পরিবেশ সক্রিয় করুন

conda সক্রিয় rasavirtualenv

3. উজসন ইনস্টল করুন

conda ইনস্টল ujson==1.35

4. টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন

কনডা টেনসরফ্লো ইনস্টল করুন

5. রাসা ওপেন সোর্স ইনস্টল করুন।

পিপ ইন্সটল রাসা

6. আপনার প্রকল্প ডিরেক্টরিতে একটি নতুন রাসা প্রকল্প তৈরি করুন

rasa init

1. চ্যাটবোট ট্রেন্ডস রিপোর্ট 2021

চ্যাটবট এনএলপি মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ২ টি ডিও এবং ৩ টি করবেন না

৩. দরজা বট: এক চ্যাট স্ক্রিন থেকে একাধিক চ্যাটবট পরিচালনা করুন

৪. একটি বিশেষজ্ঞ সিস্টেম: কথোপকথন এআই বনাম চ্যাটবটস

উপরের স্ক্রিনের শেষ অংশের দিকে তাকালে, যখন আপনি প্রজেক্ট তৈরি করতে চান এমন পাথ লিখতে বলা হবে, পিরিয়ড সাইন (.) লিখুন, এটি ইঙ্গিত করে যে আপনি বর্তমান ডিরেক্টরিতে প্রজেক্ট তৈরি করতে চান। আপনি মডেল ট্রেনিং করতে চান কিনা জিজ্ঞাসা করা হলে, আপনি হয় 'y' বা 'n' বেছে নিতে পারেন।

উপরের কমান্ডটি কার্যকর করা শেষ হওয়ার পরে এবং নতুন প্রকল্প তৈরি হওয়ার পরে, আপনাকে জিজ্ঞাসা করা হবে যে আপনি এর সাথে কথা বলতে চান কিনা chatbot টার্মিনালে আপনি যদি হ্যাঁ উত্তর দেন, তাহলে আপনার এবং সদ্য নির্মিত চ্যাটবটের মধ্যে একটি সংলাপ শুরু হবে।

এখন যেহেতু প্রজেক্ট তৈরি হয়ে গেছে, আপনি যদি আপনার প্রোজেক্ট ডাইরেক্টরি চেক করেন তাহলে দেখতে পাবেন যে এতে বেশ কিছু ফাইল যোগ করা হয়েছে। আমি দ্রুত 3টি ফাইল নিয়ে আলোচনা করব যেগুলির বিষয়বস্তু বুঝতে আপনার প্রয়োজন মনে হয়; ফাইল domain.yml প্রধান ডিরেক্টরি এবং ফাইলগুলিতে nlu.yml এবং story.yml মধ্যে উপাত্ত ফোল্ডার.

সার্জারির nlu.yml ফাইল যেখানে সমস্ত প্রশিক্ষণ ডেটা সংরক্ষণ করা হয়। প্রশিক্ষণ তথ্য নমুনা বার্তা যে ব্যবহারকারীরা আপনার পাঠাতে পারেন chatbot. এই ফাইলে, বার্তাগুলি উদ্দেশ্য অনুযায়ী শ্রেণীবদ্ধ করা হয়। ফাইল থেকে একটি উদ্ধৃতি নীচে দেখা যাবে. আপনি দেখতে পারেন, উদ্দেশ্য: অভিবাদন অনেক উদাহরণ আছে যেমন 'হাই', 'হ্যালো', 'হেই' ইত্যাদি। উদ্দেশ্য: বিদায় উদাহরণ আছে 'বাই', 'গুডবাই', 'কিউ' ইত্যাদি।

nlu:
- উদ্দেশ্য: অভিবাদন
উদাহরণ: |
— আরে
- হ্যালো
- ওহে
- হ্যালো
- সুপ্রভাত
- শুভ সন্ধ্যা
- এই যে
- চলো যাই
- ওই দোস্ত
- সুপ্রভাত
- শুভ সন্ধ্যা
- শুভ অপরাহ্ন
- হ্যালো- উদ্দেশ্য: বিদায়
উদাহরণ: |
- শুভ অপরাহ্ন
— cu
- দ্বারা ভাল
- পরে দেখা হবে
- শুভ রাত্রি
— বিদায়
- বিদায়
- আপনার দিনটি শুভ হোক
- আশেপাশে দেখা হবে
- বাই বাই
- পরে দেখা হবে
— এডিওস

সার্জারির domain.yml ফাইল আপনার প্রকল্পের সুযোগ সংজ্ঞায়িত করে। এটিতে আপনার প্রকল্প সম্পর্কে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য রয়েছে, যেমন উদ্দেশ্য, সত্তা, স্লট, অ্যাকশন এবং বিশেষ করে, নমুনা responses যে বট ব্যবহারকারীর কাছে ফেরত পাঠাতে হবে যখন এটি একটি বার্তা পায়। অনুরূপ, একই, সমতুল্য nlu.yml, বট প্রতিক্রিয়া উদ্দেশ্য অনুযায়ী শ্রেণীবদ্ধ করা হয়. উদাহরণস্বরূপ, দ প্রতিক্রিয়া: utter_greet যখনই বট ব্যবহারকারীকে অভিবাদন পাঠাতে চায় তখনই পাঠানো হয়. এটি নিচের কোড সেগমেন্টে দেখানো হয়েছে।

উদ্দেশ্য:
- শুভেচ্ছা:
use_entities: সত্য
- বিদায়:
use_entities: সত্য
- নিশ্চিত করা:
use_entities: সত্য
- অস্বীকার:
use_entities: সত্য
- মুড_গ্রেট:
use_entities: সত্য
- মেজাজ_অসুখী:
use_entities: সত্য
- বট_চ্যালেঞ্জ:
use_entities: সত্যসত্তা: []
স্লট: {}প্রতিক্রিয়া:
utter_greet:
— টেক্সট: আরে! আপনি কেমন আছেন?
— টেক্সট: হাই! আপনি আজ কি করছেন?
সম্পূর্ণ_উল্লাস:
— ছবি: https://i.imgur.com/nGF1K8f.jpg
পাঠ্য: 'আপনাকে উত্সাহিত করার জন্য এখানে কিছু রয়েছে:'
utter_did_that_help:
— টেক্সট: এটা কি আপনাকে সাহায্য করেছে?
সম্পূর্ণ_খুশি:
— টেক্সট: দুর্দান্ত, চালিয়ে যান!
সম্পূর্ণ_বিদায়:
— টেক্সট: বাই
utter_iamabot:
— পাঠ্য: আমি একটি বট, রাসা দ্বারা চালিত।কর্ম: []
ফর্ম: {}
e2e_ক্রিয়া: []

সার্জারির story.yml ফাইল ব্যবহারকারীর বার্তা এবং বট প্রতিক্রিয়া একসাথে নিয়ে আসে। এটি বট এবং ব্যবহারকারীর মধ্যে ঘটতে পারে এমন বেশ কয়েকটি মিথস্ক্রিয়াগুলির একটি গল্পরেখা বা একটি প্লট তৈরি করে। ব্যবহারকারীর পাঠানো বার্তার অভিপ্রায়ের উপর ভিত্তি করে চ্যাটবট কী প্রতিক্রিয়া দেবে তা এটি নির্দিষ্ট করে। এটি চ্যাটবটকে বিভিন্ন পরিস্থিতিতে কী করতে হবে তা শেখাতে সাহায্য করে। উদাহরণ স্বরূপ, নিচের কোড সেগমেন্টের দিকে তাকানো, যদি চ্যাটবট উদ্দেশ্য সহ একটি বার্তা পায় 'অভিবাদন', এটিকে সেই ক্রিয়া সম্পাদন করতে হবে যা প্রতিক্রিয়া পাঠায় 'utter_greet' ব্যবহারকারীর কাছে ফিরে যান।

গল্পসমূহ:গল্পঃ সুখের পথ
পদক্ষেপ:
— অভিপ্রায়: অভিবাদন
— কর্ম: utter_greet
— উদ্দেশ্য: মুড_গ্রেট
— কর্ম: সম্পূর্ণ_খুশি

এই মুহুর্তে আপনার চ্যাটবট শুধুমাত্র খুব মৌলিক এবং জেনেরিক কথোপকথন পরিচালনা করতে সক্ষম। আপনার ব্যক্তিগত বা ব্যবসায়িক চাহিদা পূরণ করার জন্য আপনাকে ডিফল্ট চ্যাটবটে কিছু পরিবর্তন করতে হবে। আপনি বিষয়বস্তু পরিবর্তন করে এটি করতে পারেন nlu.yml, story.yml, domain.yml একটি টেক্সট এডিটর ব্যবহার করে উপরে উল্লিখিত ফাইল। যাইহোক, এই পরিবর্তনগুলি করার সর্বোত্তম উপায় হল প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে রাসা এক্স.

এই তিন পর্বের সিরিজের পরবর্তী অংশে, আমি কীভাবে রাসা এক্স ব্যবহার করে আপনার চ্যাটবট পরিবর্তন, প্রশিক্ষণ এবং পরীক্ষা করতে হবে সে সম্পর্কে কথা বলব। আপনি পোস্টটি খুঁজে পেতে পারেন এখানে!

আপনি যদি এই পোস্টটি পছন্দ করেন, তাহলে আমাকে একটি কফি কিনুন! পড়ার জন্য ধন্যবাদ.

আপনার অবদান আমাকে এই মত আরো কন্টেন্ট তৈরি করতে উত্সাহিত করবে.

Source: https://chatbotslife.com/creating-a-chatbot-for-your-website-part-1-setting-up-rasa-chatbot-locally-on-your-system-6731b0bafa44?source=rss—-a49517e4c30b—4