Создание чат-бота для вашего сайта (часть 1): настройка чат-бота Rasa локально в вашей системе

Привет! Это первая часть из трех частей, посвященных созданию и развертыванию Chatbot для вашего бизнеса или личного сайта с помощью Docker и Heroku. Я бы использовал диалоговую платформу ИИ: Rasa. Rasa - это среда машинного обучения с открытым исходным кодом, которая помогает создавать чат-ботов; Это также моя любимая платформа для чат-ботов по нескольким причинам, например, потому что она имеет открытый исходный код, широко используется и хорошо документирована.

В этом посте я расскажу о том, как настроить Rasa локально на вашем компьютере. Хотя моя ОС - Windows, весь этот процесс можно воспроизвести для любой системы.

Необходимое условие:

1. Загрузите Anaconda Prompt с здесь.
2. Скачать инструменты сборки Microsoft здесь.
3. Создайте в своей системе каталог, в котором вы хотите сохранить проект Rasa.

Как только все это будет сделано, откройте Анаконда Незамедлительный приложение и 'CD' в созданный вами каталог мой называется "Rasa Project".

Затем выполните следующие команды в Anaconda Prompt:

1. Создайте виртуальную среду, используя команду ниже.

conda create -n rasavirtualenv python = 3.6

2. Активируйте свою среду с помощью команды

conda активировать rasavirtualenv

3. Установите Ujson

conda install ujson == 1.35

4. Установите Tensorflow.

conda установить tenorflow

5. Установите Rasa с открытым исходным кодом.

пип установить раса

6. Создайте новый проект rasa в каталоге вашего проекта.

раса иници

1. Отчет о тенденциях развития чат-ботов за 2021 год

2. 4 ДОПОЛНИТЕЛЬНЫХ и 3 НЕОБХОДИМЫХ ПРИМЕНЕНИЯ при обучении модели НЛП чат-бота

3. Консьерж-бот: управление несколькими чат-ботами с одного экрана чата.

4. Экспертная система: разговорный ИИ против чат-ботов.

Глядя на последнюю часть экрана выше, когда вас попросят ввести путь, по которому вы хотите создать проект, введите знак точки (.), Это означает, что вы хотите создать проект в текущем каталоге. Когда вас спросят, хотите ли вы обучить модель, вы можете выбрать «y» или «n».

После завершения выполнения указанной выше команды и создания нового проекта вас спросят, хотите ли вы поговорить с Chatbot в терминале. Если вы ответите утвердительно, между вами и только что созданным чат-ботом начнется диалог.

Теперь, когда проект создан, если вы проверите каталог своего проекта, вы увидите, что в него было добавлено несколько файлов. Я быстро расскажу о 3 файлах, которые, как мне кажется, вам нужны, чтобы понять их содержание; файл домен.yml в основном каталоге, а файлы nlu.yml и истории.yml в данным папку.

Ассоциация nlu.yml файл - это место, где хранятся все данные обучения. Данные обучения представляют собой образцы сообщений, которые пользователи могут отправлять на ваш Chatbot. В этом файле сообщения классифицируются в соответствии с намерениями. Отрывок из файла можно увидеть ниже. Как вы видете, намерение: приветствовать есть несколько примеров, например, «привет», «привет», «привет» и т. д. Намерение: до свидания есть примеры «до свидания», «до свидания», «cu» и т. д.

плу:
- намерение: приветствовать
примеры: |
- Привет
- Привет
- Привет
- Привет
- доброе утро
- Добрый вечер
- Привет
- Пойдем
- Привет чувак
- доброе утро
- Добрый вечер
- Добрый день
- Всем привет- намерение: до свидания
примеры: |
- Добрый день
- у.е.
- пока
- послушай позже
- доброй ночи
- до свидания
- до свидания
- хорошего дня
- Увидимся
- пока-пока
- до скорого
- Адиос

Ассоциация домен.yml file определяет объем вашего проекта. Он содержит важную информацию о вашем проекте, такую ​​как намерения, сущности, слоты, действия и, особенно, образец rоткликается что бот должен отправить обратно пользователю, когда он получит сообщение. Похожий на nlu.yml, ответы ботов классифицируются по намерениям. Например, ответ: utter_greet отправляется всякий раз, когда бот хочет отправить пользователю приветствие. Это показано в сегменте кода ниже.

намерения:
- приветствовать:
use_entities: правда
- до свидания:
use_entities: правда
- подтвердить:
use_entities: правда
- отказываться от:
use_entities: правда
- настроение_отличное:
use_entities: правда
- настроение_недовольно:
use_entities: правда
- bot_challenge:
use_entities: правдасущности: []
слоты: {}ответы:
полное_приветствие:
- текст: Эй! Как поживаешь?
- текст: Привет! Как у тебя сегодня дела?
полное_приветствие:
- изображение: https://i.imgur.com/nGF1K8f.jpg
текст: "Вот что вас подбодрит:"
utter_did_that_help:
- текст: Это вам помогло?
полный_счастлив:
- текст: Отлично, продолжай!
полное_прощай:
- текст: Пока
полный_iamabot:
- текст: Я бот, работающий на Rasa.действия: []
формы: {}
e2e_actions: []

Ассоциация истории.yml файл объединяет сообщения пользователя и ответы ботов. Он создает сюжетную линию или сюжет нескольких взаимодействий, которые могут происходить между ботом и пользователем. Он определяет, какой ответ должен дать чат-бот в зависимости от цели сообщения, отправленного пользователем. Это помогает научить чат-бота действовать в различных сценариях. Например, если посмотреть на фрагмент кода ниже, если чат-бот получает сообщение с намерением 'приветствовать', он должен выполнить действие, которое отправляет ответ 'полный_приветствие'назад к пользователю.

истории:- история: счастливый путь
действия:
- намерение: приветствовать
- действие: utter_greet
- намерение: mood_great
- действие: utter_happy

На данный момент ваш чат-бот может вести только очень простой и общий разговор. Чтобы соответствовать вашим личным или деловым потребностям, вам необходимо внести некоторые изменения в чат-бота по умолчанию. Вы можете сделать это, изменив содержимое nlu.yml, история.yml, домен.yml файлы, упомянутые выше, с помощью текстового редактора. Однако лучший способ внести эти изменения - через платформу Раса Х.

В следующей части этой серии из трех частей я расскажу о том, как модифицировать, обучать и тестировать вашего чат-бота с помощью Rasa X. Вы можете найти эту публикацию здесь!

Если вам понравился этот пост, ХИТ Купи мне кофе! Спасибо за прочтение.

Ваш вклад побудит меня создавать больше подобного контента.

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