Veebisaidi jaoks reaalajas vestlusroti loomine (2. osa): vestlusroti muutmine, koolitamine ja testimine…

Tere! Tere tulemast 3-osalise seeria teise osasse, mis hõlmab vestlusroti loomist ja juurutamist teie ettevõtte või isikliku veebisaidi jaoks Rasa, Dockeri ja Heroku abil. Aastal esimene osa, rääkisin vestlusroti kohalikust seadistamisest teie süsteemis ja selles tekstiredaktoriga muudatuste tegemisest. Selles teises osas räägin sellest, kuidas platvormi Rasa X kasutades oma vestlusbotis muudatusi teha. Õpetan teile, kuidas lisada uusi andmeid, koolitada robotit ja kasutada äsja loodud mudelit vestlusbotiga rääkimiseks. Rasa X.

Rasa X on vestluspõhise arenduse (CDD) tööriist, mis aitab teil oma vestlusrobotit täiustada. Rasa X pakub teile robotiga suhtlemiseks kasutajaliidest. Rasa X-iga saate vestelda oma kohaliku vestlusbotiga kui lõppkasutaja, samuti saate sisestada uusi andmeid ja oma vestlusbotti ümber õpetada.

Rasa X installimiseks tehke järgmist.

1. Avage Anaconda viip ja cd oma Rasa projektikataloogi (loodud selle seeria esimeses osas).

2. Aktiveerige virtuaalne keskkond, mille lõite selle sarja viimases osas.

conda aktiveerib rasavirtualenv

3. Installige Rasa X, käivitades alloleva käsu

pip install rasa-x — extra-index-url https://pypi.rasa.com/simple

Kui installimine võtab liiga kaua aega, peate võib-olla pipi madalamale versioonile viima

pip install — upgrade pip==20.2

Kui Rasa X on edukalt installitud, käivitage allolev käsk

rasa X

See käsk avab teie brauseris kasutajaliidese. Selles kasutajaliideses näete mitut vahekaarti. Selles õpetuses keskendun ma sellele Nlu andmed, Vastused, Lood, Modellid, rääkige oma robotiga sakk ja Rong nuppu.

NLU andmete vahekaart

Siin sisestate kasutaja treeningandmed. Siin olevad koolitusandmed on näidissõnumid, mida kasutaja võib vestlusbotile saata. See vastab nlu.yml faili oma kohalikus süsteemis. Kui sisestate uue sõnumi, peate ka klassifitseerima tahtlus, aitab see vestlusrotil ennustada, mis tähendus on kasutaja sõnumi taga, kui ta saab tulevikus sarnase sõnumi.

Ülaltoodud pildil näete, et sisestasin uue sõnumi "Hola" ja ma liigitasin kavatsuse järgmiselttervitage'. Pärast selle teabe sisestamist salvestan selle. Saate sisestada nii palju näiteid, kui soovite, mida rohkem, seda parem. Samuti saate luua uusi kavatsusi.

Vastuste vahekaart

Siin saate sisestada vestlusroti näidisvastused, st sõnumid, mida vestlusbot peaks sõnumi saamisel kasutajale tagasi saatma. Sarnased NLU andmed vahekaardil, on iga vastus kategoriseeritud vastavalt kavatsusele; näiteks, 'lausuma_tervita" hõlmab vastuseid, mida vestlusbot peaks kasutajale andma, kui ta saab kavatsusega sõnumi 'tervita'. Saate sisestada uusi vastuseid, valides vastuse kategooria ja klõpsates plussnupul. Kui sisestate uue vastusevariandi, vajutage lihtsalt "Salvesta". Samuti saate luua uusi vastusekategooriaid.

1. Chatbot Trends Report 2021

2. 4, mida saab ja kolm MITTE, Chatbot NLP mudeli koolitamiseks

3. Concierge Bot: hallake mitut vestlusrobotit ühel vestlusekraanil

4. Ekspertsüsteem: vestluse tehisintellekt vs vestlusrobotid

Lugude vahekaart

See vastab lood.yml faili oma kohalikus failikataloogis. Siin koondate kahe eelmise vahelehe andmed kokku. Siin loote põhimõtteliselt süžee või süžee, kus olenevalt kasutaja saadetud sõnumi kavatsusest peab vestlusbot andma sobiva vastuse. See aitab vestlusrobotil õpetada, mida erinevate stsenaariumide korral teha. Näiteks kui vestlusbot saab kavatsusega sõnumi 'tervita' see peab vastama, saates kasutajale toimingu kaudu tervituselausuma_tervita'.

Peate looma nii palju lugusid kui võimalik. Sul peaks olema õnnelik tee/lugu, st kus asjad lähevad plaanipäraselt. Teil peab olema ka kurb rada/lugu, mis käsitleb erandeid. Uue loo saate luua plussnupule klõpsates.

Rongi nupp

Kui olete kõigi uute andmete sisestamise lõpetanud NLU andmed, Vastused ja Lood vahekaarti, peate vajutama nuppu Rong nuppu, see nupp õpetab teie vestlusrobot ümber ja salvestab äsja loodud mudeli jaotisesse Mudelid sakk. Rasa X juures on suurepärane see, et kui treenid oma vestlusrobotit, siis sisestatakse ka kõik sinu sisestatud uued andmed ning salvestatakse need lokaalselt sinu kohaliku süsteemi vastavatesse failidesse.

Mudelite vahekaart

Siit leiate kõik oma loodud mudelid. Kõige uuem mudel on alati ülaosas. Selle mudeli saate aktiveerida, klõpsates üles noolel.

Vestelge oma robotiga Tab

Kui olete uue mudeli aktiveerinud, saate seda testida Vestelge oma robotiga sakk. Nagu näete alloleval pildil, on roboti vastuseks uus vastus, mille ma varem sisestasin.

Siin on see! Nii saate sisestada uusi andmeid, treenida ja testida oma vestlusrobotit Rasa X abil. Selle sarja järgmises osas räägin sellest, kuidas Dockeri abil oma vestlusbotit Heroku reaalajas serveris juurutada ja kuidas selle robotiga suhelda oma veebisaidil oleva vestlusvidina kaudu. Püsige lainel!!

Kui teile see postitus meeldib, siis HIT Osta mulle kohvi! Täname lugemise eest.

Teie väike panus julgustab mind rohkem sellist sisu looma.

Source: https://chatbotslife.com/creating-a-live-chatbot-for-your-website-part-2-modifying-training-and-testing-your-chatbot-5d5463a83873?source=rss—-a49517e4c30b—4