Crearea unui chatbot pentru site-ul dvs. web (Partea 1): Configurarea chat-ului Rasa local pe sistemul dvs.

Buna! Aceasta este prima parte a unei serii din 3 părți care implică crearea și implementarea unui chatbot pentru afacerea dvs. sau site-ul personal folosind Docker și Heroku. Platforma de conversație AI pe care aș folosi-o este Rasa. Rasa este un cadru open source de învățare automată care vă ajută să creați chatbots; se întâmplă, de asemenea, să fie platforma mea preferată de chatbot din mai multe motive, cum ar fi sursa deschisă, folosită pe scară largă și bine documentată.

În această postare, voi vorbi despre cum să configurați Rasa local pe computer. Deși sistemul meu de operare este Windows, întregul proces poate fi reprodus pentru orice sistem.

Preconditii:

1. Descărcați Anaconda Prompt de la aici.
2. Descărcați instrumentele de construire Microsoft aici.
3. Creați un director pe sistemul dvs. în care doriți să vă stocați proiectul Rasa.

Odată ce toate acestea au fost făcute, deschideți fișierul anaconda Prompt cerere și 'CD' în directorul pe care l-ați creat, al meu se numește „Proiect Rasa”.

Apoi executați următoarele comenzi în Anaconda Prompt:

1. Creați un mediu virtual folosind comanda de mai jos.

conda create -n rasavirtualenv python = 3.6

2. Activați-vă mediul utilizând comanda

conda activate rasavirtualenv

3. Instalați Ujson

conda install ujson == 1.35

4. Instalați Tensorflow

conda instala tensorflow

5. Instalați Rasa Open Source.

pip instala rasa

6. Creați un nou proiect rasa în directorul de proiect

rasa init

1. Raport de tendințe Chatbot 2021

2. 4 DO și 3 NU pentru instruirea unui model NLP Chatbot

3. Bot concierge: gestionați mai mulți chatbots dintr-un ecran de chat

4. Un sistem expert: Conversational AI V Chatbots

Privind ultima parte a ecranului de mai sus, când vi se cere să introduceți calea pe care doriți să o creați, introduceți semnul de punct (.), Aceasta înseamnă că ați dori să creați proiect în directorul curent. Când vi se cere dacă doriți să pregătiți modelul, puteți alege „y” sau „n”.

După ce comanda de mai sus se termină executarea și noul proiect a fost creat, veți fi întrebat dacă doriți să vorbiți cu chatbot în terminal. Dacă răspundeți da, va începe un dialog între dvs. și noul chatbot creat.

Acum că proiectul a fost creat, dacă vă verificați directorul de proiect, veți vedea că au fost adăugate mai multe fișiere. Voi discuta rapid 3 fișiere despre care consider că trebuie să le înțelegeți conținutul; fișierul domeniu.yml în directorul principal și fișierele nlu.yml și povești.yml în de date dosar.

nlu.yml fișier este locul în care sunt stocate toate datele de instruire. Datele de instruire sunt exemple de mesaje pe care utilizatorii le pot trimite chatbot. În acest fișier, mesajele sunt clasificate în funcție de intenție. Un extras din fișier poate fi văzut mai jos. După cum puteți vedea, intent: saluta are mai multe exemple, de exemplu „salut”, „salut”, „hei” etc. Intenție: la revedere are exemple „pa”, „la revedere”, „cu” etc.

nlu:
- intenție: salut
exemple: |
- Hei
- Buna ziua
- Salut
- Salutare
- Buna dimineata
- bună seara
- Hei acolo
- sa mergem
- Hei tipule
- Buna dimineata
- bună seara
- bună ziua
- Bună- intenție: la revedere
exemple: |
- bună ziua
- cu
- bine
- Te vedem mai târziu
- noapte bună
- pa
- La revedere
- O zi bună
- Ne mai vedem
- Pa! Pa
- ne vedem mai tarziu
- Adios

domeniu.yml fișier definește scopul proiectului dvs. Conține informații importante despre proiectul dvs., cum ar fi intențiile, entitățile, sloturile, acțiunile și, mai ales, eșantionul rsponsori că robotul ar trebui să trimită înapoi utilizatorului atunci când primește un mesaj. Similar cu nlu.yml, răspunsurile bot sunt clasificate în funcție de intenție. De exemplu, răspuns: utter_greet este trimis ori de câte ori botul dorește să trimită înapoi utilizatorului o felicitare. Acest lucru este afișat în segmentul de cod de mai jos.

: intențiile
- salut:
use_entities: adevărat
- La revedere:
use_entities: adevărat
- afirmați:
use_entities: adevărat
- nega:
use_entities: adevărat
- mood_great:
use_entities: adevărat
- mood_unhappy:
use_entities: adevărat
- bot_challenge:
use_entities: adevăratentități: []
sloturi: {}răspunsuri:
utter_greet:
- text: Hei! Ce mai faci?
- text: Bună! Cum te simți azi?
utter_cheer_up:
- imagine: https://i.imgur.com/nGF1K8f.jpg
text: „Iată ceva care să te înveselească:”
utter_did_that_help:
- text: Te-a ajutat asta?
utter_happy:
- text: Super, continuă!
utter_bbbye:
- text: Pa
utter_iamabot:
- text: Sunt un bot, propulsat de Rasa.acțiuni: []
forme: {}
e2e_actions: []

povești.yml fişier reuneste mesajele utilizatorului si raspunsurile bot. Se creează o poveste sau un complot al mai multor interacțiuni care pot apărea între bot și utilizator. Specifică ce răspuns ar trebui să dea chat-ul în funcție de intenția mesajului trimis de utilizator. Acest lucru ajută la predarea chatbot-ului ce trebuie să facă în diferite scenarii. De exemplu, privind segmentul de cod de mai jos, dacă chatbot-ul primește un mesaj cu intenție „salut”, trebuie să efectueze acțiunea care trimite răspunsul "salut_desăvârșit'înapoi la utilizator.

povestiri:- poveste: cale fericită
pași:
- intenție: salut
- action: utter_greet
- intenție: dispoziție_mare
- acțiune: utter_happy

În acest moment chatbot-ul dvs. este capabil să gestioneze conversații foarte simple și generice. Pentru a vă potrivi nevoilor personale sau de afaceri, trebuie să faceți câteva modificări la chat-ul implicit. Puteți face acest lucru modificând conținutul fișierului nlu.yml, poveste.yml, domeniu.yml fișiere menționate mai sus folosind un editor de text. Cu toate acestea, cel mai bun mod de a face aceste modificări este prin intermediul platformei Rasa X.

În următoarea parte a acestei serii din trei părți, voi vorbi despre cum să vă modificați, să vă antrenați și să testați chatbot-ul folosind Rasa X. Puteți găsi postarea aici!

Dacă îți place această postare, HIT Cumpără-mi o cafea! Mulțumesc pentru lectură.

Contribuția dvs. mă va încuraja să creez mai mult conținut de genul acesta.

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