Ustvarjanje klepetalnice za vaše spletno mesto (1. del): lokalna nastavitev klepetalnice Rasa v vašem sistemu

Zdravo! To je prvi del tridelne serije, ki vključuje ustvarjanje in uvajanje a chatbot za vaše poslovno ali osebno spletno mesto z uporabo Dockerja in Herokuja. Pogovorna platforma AI, ki bi jo uporabljal, je Rasa. Rasa je odprtokodni okvir strojnega učenja, ki vam pomaga ustvariti chatbote; je tudi moja najljubša platforma za chatbot iz več razlogov, na primer zaradi odprte kode, široke uporabe in dobro dokumentirane.

V tem prispevku bom govoril o tem, kako lokalno nastaviti Raso v računalniku. Čeprav je moj operacijski sistem Windows, lahko celoten postopek ponovim za kateri koli sistem.

Pogoj:

1. Prenesite Anaconda Prompt z tukaj.
2. Prenesite Microsoftova orodja za gradnjo tukaj.
3. V sistemu ustvarite imenik, kamor želite shraniti svoj projekt Rasa.

Ko je vse to narejeno, odprite anaconda Poziv vloga in "cd ' v imenik, ki ste ga ustvarili, se moj imenuje 'Rasa Project'.

Nato v pozivu Anaconda zaženite naslednje ukaze:

1. Ustvarite navidezno okolje s spodnjim ukazom.

conda create -n rasavirtualenv python = 3.6

2. S pomočjo ukaza aktivirajte svoje okolje

conda aktivira rasavirtualenv

3. Namestite Ujson

conda namesti ujson == 1.35

4. Namestite Tensorflow

conda namestite

5. Namestite Rasa Open Source.

pip namestite rasa

6. Ustvarite nov projekt rasa v svojem imeniku projektov

rasa init

1. Poročilo o trendih Chatbot 2021

2. 4 DO in 3 NE, za usposabljanje modela chatbot NLP

3. Concierge Bot: Upravljajte več klepetalnic z enega zaslona klepeta

4. Strokovni sistem: pogovorni AI Vs Chatbots

Če pogledamo zadnji del zgornjega zaslona, ​​na vprašanje, ali želite vnesti pot, po kateri želite ustvariti projekt, vnesite znak za obdobje (.), To pomeni, da želite projekt ustvariti v trenutnem imeniku. Na vprašanje, ali bi radi trenirali model, lahko izberete "y" ali "n".

Ko se zgornji ukaz zaključi z izvajanjem in je nov projekt ustvarjen, boste pozvani, ali želite govoriti z chatbot v terminalu. Če odgovorite pritrdilno, se bo med vami in novo ustvarjenim chatbotom začel dialog.

Zdaj, ko je bil projekt ustvarjen, če preverite svoj imenik projekta, boste videli, da mu je bilo dodanih več datotek. Hitro bom razpravljal o 3 datotekah, za katere menim, da jih morate razumeti; datoteka domena.yml v glavnem imeniku in datoteke nlu.yml in zgodbe.iml v datum mapa.

O nlu.yml datoteka, kjer so shranjeni vsi podatki o vadbi. Podatki o vadbi so vzorčna sporočila, ki jih lahko uporabniki pošljejo na vaš chatbot. V tej datoteki so sporočila razvrščena glede na namen. Odlomek iz datoteke si lahko ogledate spodaj. Kot lahko vidite, namen: pozdravi ima več primerov, npr. "hi", "hello", "hey" itd. Namen: nasvidenje ima primere 'adijo', 'adijo', 'cu' itd.

nlu:
- namen: pozdravi
primeri: |
- zdravo
- zdravo
- živjo
- Pozdravljeni
- dobro jutro
- dober večer
- živijo
- pojdimo
- Hej stari
- dobro jutro
- dober večer
- dober večer
- Zdravo- namen: adijo
primeri: |
- dober večer
- cu
- dobro za
- cee pozneje
- lahko noč
- adijo
- zbogom
- imej lep dan
- se vidimo
- adijo
- se vidimo kasneje
- Adios

O domena.yml datoteka definira obseg vašega projekta. Vsebuje vidne informacije o vašem projektu, kot so namere, entitete, reže, dejanja in zlasti vzorec responi da mora bot uporabniku poslati sporočilo, ko prejme sporočilo. Podoben nlu.yml, odzivi botov so razvrščeni glede na namen. Na primer odgovor: utter_greet se pošlje, kadar bot želi uporabniku poslati nazaj pozdrav. To je prikazano v spodnjem segmentu kode.

namere:
- pozdravi:
uporaba_entitet: res
- zbogom:
uporaba_entitet: res
- potrdi:
uporaba_entitet: res
- zanikati:
uporaba_entitet: res
- razpoloženje_odlično:
uporaba_entitet: res
- razpoloženje_nesrečno:
uporaba_entitet: res
- bot_challenge:
uporaba_entitet: ressubjekti: []
reže: {}odgovori:
utter_greet:
- besedilo: Hej! Kako si
- besedilo: Živijo! Kako si danes?
utter_cheer_up:
- slika: https://i.imgur.com/nGF1K8f.jpg
text: 'Tukaj je nekaj, kar vas bo razveselilo:'
utter_did_that_help:
- besedilo: Vam je to pomagalo?
zelo_srečen:
- besedilo: Super, nadaljujte!
popolno_videnje:
- besedilo: Adijo
utter_iamabot:
- besedilo: Jaz sem bot, poganja ga Rasa.dejanja: []
obrazci: {}
e2e_action: []

O zgodbe.iml datoteka združuje uporabnikova sporočila in odgovore botov. Ustvari zgodbo ali zaplet več interakcij, ki se lahko pojavijo med botom in uporabnikom. Določa, kakšen odziv naj bo chatbot glede na namen sporočila, ki ga je poslal uporabnik. To pomaga chatbota naučiti, kaj početi v različnih scenarijih. Če na primer pogledamo spodnji segment kode, če chatbot prejme sporočilo z namenom 'pozdrav', mora izvesti dejanje, ki pošlje odgovor "utter_greet'nazaj k uporabniku.

zgodbe:- zgodba: srečna pot
koraki:
- namen: pozdravi
- dejanje: utter_greet
- namen: veliko_razpoloženja
- dejanje: utter_happy

V tem trenutku je vaš chatbot zmožen le zelo osnovnega in splošnega pogovora. Če želite prilagoditi svoje osebne ali poslovne potrebe, morate nekaj spremeniti privzeti chatbot. To lahko storite tako, da spremenite vsebino nlu.yml, zgodba.yml, domena.yml zgoraj omenjene datoteke z urejevalnikom besedil. Vendar je najboljši način za te spremembe uporaba platforme Raša X.

V naslednjem delu te tri delne serije bom govoril o tem, kako spremeniti, usposobiti in preizkusiti svojega chatbota z uporabo Rasa X. Prispevek lahko najdete tukaj!

Če vam je ta objava všeč, HIT Kupite mi kavo! Hvala za branje.

Vaš prispevek me bo spodbudil k ustvarjanju več takšnih vsebin.

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