Ustvarjanje klepetalnega robota v živo za vaše spletno mesto (2. del): spreminjanje, usposabljanje in testiranje vašega klepetalnega bota…

Zdravo! Dobrodošli v drugem delu 3-delne serije, ki vključuje ustvarjanje in uvajanje chatbota za vaše podjetje ali osebno spletno mesto z uporabo Rasa, Docker in Heroku. V prvi del, sem govoril o nastavitvi chatbota lokalno v vašem sistemu in spreminjanju v njem z urejevalnikom besedil. V tem drugem delu bom govoril o tem, kako narediti spremembe v vašem chatbotu z uporabo platforme Rasa X. Naučil vas bom, kako dodati nove podatke, usposobiti svojega bota in uporabiti novo ustvarjeni model za pogovor z vašim chatbotom, vse skozi Rasa X.

Raša X je orodje za razvoj na podlagi pogovorov (CDD), ki vam pomaga izboljšati vaš chatbot. Rasa X ponuja uporabniški vmesnik za interakcijo s svojim botom. Z Rasa X lahko klepetate s svojim lokalnim chatbotom kot končni uporabnik, prav tako lahko vnesete nove podatke in ponovno usposobite svojega chatbota.

Če želite namestiti Rasa X, naredite naslednje:

1. Odprite poziv Anaconda in cd v imenik vašega projekta Rasa (ustvarjen v prvem delu te serije).

2. Aktivirajte virtualno okolje, ki ste ga ustvarili v zadnjem delu te serije.

conda aktivira rasavirtualenv

3. Namestite Rasa X tako, da zaženete spodnji ukaz

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

Če namestitev traja predolgo, boste morda morali znižati pip

namestitev pip — nadgradnja pip==20.2

Ko je Rasa X uspešno nameščena, zaženite spodnji ukaz

rasa X

Ta ukaz bo prikazal uporabniški vmesnik v vašem brskalniku. V tem uporabniškem vmesniku boste videli več zavihkov. V tej vadnici se bom osredotočil na Podatki NLU, Odgovori, zgodbe, Modeli, pogovorite se s svojim botom zavihek in Vlak gumb.

Zavihek s podatki NLU

Tukaj vnesete podatke o usposabljanju za uporabnika. Podatki o usposabljanju tukaj so vzorčna sporočila, ki bi jih uporabnik lahko poslal klepetalnemu robotu. To ustreza nlu.yml datoteko v vašem lokalnem sistemu. Ko vnesete novo sporočilo, ga morate tudi razvrstiti namen, to pomaga klepetalnemu robotu predvideti, kakšen pomen je za uporabnikovim sporočilom, ko prejme podobno sporočilo v prihodnosti.

Na zgornji sliki vidite, da sem vnesel novo sporočilo 'ura' in sem namen označil kot "pozdravljam’. Po vnosu teh podatkov jih bom shranil. Vnesete lahko poljubno število primerov, več jih je, bolje je. Ustvarite lahko tudi nove namere.

Zavihek Odgovori

Tukaj vnesete vzorčne odgovore za chatbot, tj. sporočila, ki naj jih chatbot pošlje nazaj uporabniku, ko prejme katero koli sporočilo. Podobno kot pri NLU podatki zavihek, vsak odgovor je kategoriziran glede na namen; na primer, "utter_greet« zajema odgovore, ki bi jih moral chatbot dati uporabniku, ko prejme sporočilo z namenom 'pozdraviti'. Nove odgovore lahko vnesete tako, da izberete kategorijo odgovorov in kliknete gumb plus. Ko vnesete novo različico odgovora, enostavno pritisnete 'Shrani'. Ustvarite lahko tudi nove kategorije odgovorov.

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

Zavihek Zgodbe

To ustreza zgodbe.iml datoteko v vašem lokalnem imeniku datotek. Tukaj združite podatke iz prejšnjih dveh zavihkov. Tukaj v bistvu ustvarjate zgodbo ali zaplet, kjer mora chatbot dati ustrezen odgovor glede na namen sporočila, ki ga pošlje uporabnik. To pomaga naučiti chatbota, kaj naj naredi v različnih scenarijih. Na primer, če chatbot prejme sporočilo z namenom 'pozdraviti' odgovoriti mora tako, da pošlje uporabniku nazaj pozdrav z dejanjem 'utter_greet".

Ustvariti morate čim več zgodb. Morali bi imeti srečno pot/zgodbo, tj. kje gredo stvari po načrtih. Imeti morate tudi žalostno pot/zgodbo, ki obravnava izjeme. Novo zgodbo lahko ustvarite s klikom na gumb plus.

Gumb za vlak

Ko končate z vnosom vseh novih podatkov v NLU podatki, Odgovori in zgodbe zavihek, morate pritisniti Vlak bo ta gumb znova usposobil vašega klepetalnika in shranil novo ustvarjeni model v Modeli zavihek. Odlična stvar pri Rasa X je, da ko usposobite svojega chatbota, se vsi novi podatki, ki ste jih vnesli, prav tako vnesejo in shranijo lokalno v ustrezne datoteke v vašem lokalnem sistemu.

Zavihek Modeli

Tukaj lahko najdete vse svoje ustvarjene modele. Najbolj aktualen model je vedno tisti na vrhu. Ta model lahko aktivirate s klikom na puščico navzgor.

Klepetajte s svojim botom Tab

Ko aktivirate novi model, ga lahko preizkusite v Klepetajte s svojim botom zavihek. Kot lahko vidite na spodnji sliki, je odgovor, ki ga je dal bot, nov odgovor, ki sem ga vnesel prej.

Tukaj imaš! Tako lahko vnesete nove podatke, usposobite in preizkusite svojega klepetalnega bota z uporabo Rasa X. V naslednjem delu te serije bom govoril o tem, kako namestiti klepetalnega bota na živem strežniku Heroku z uporabo Dockerja in tudi o tem, kako komunicirati s tem botom prek pripomočka za klepet na vašem spletnem mestu. Ostani na vezi!!

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

Vaš majhen prispevek me bo spodbudil k ustvarjanju več takšnih vsebin.

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