Створення чат-бота для вашого веб-сайту (Частина 1): Налаштування чат-бота Rasa локально у вашій системі

Привіт! Це перша частина серії з трьох частин, що включає створення та розгортання a Chatbot для вашого ділового або особистого веб-сайту за допомогою Docker і Heroku. Платформа для розмовного штучного інтелекту, яку я використовував би Раса. Rasa — це фреймворк машинного навчання з відкритим кодом, який допомагає створювати чат-ботів; це також є моєю улюбленою платформою чат-ботів з кількох причин, наприклад, що вона з відкритим кодом, широко використовується та добре документована.

У цій публікації я розповім про те, як налаштувати Rasa локально на вашому комп’ютері. Хоча моя ОС — Windows, весь цей процес можна відтворити для будь-якої системи.

Необхідна умова:

1. Завантажте підказку Anaconda з тут.
2. Завантажте інструменти для створення Microsoft тут.
3. Створіть у вашій системі каталог, де ви хотіли б зберігати свій проект Rasa.

Коли все це буде зроблено, відкрийте файл Анаконда Підказка додаток і 'компакт-диск у створеному вами каталозі мій називається «Проект Rasa».

Потім виконайте такі команди в підказці Anaconda:

1. Створіть віртуальне середовище за допомогою наведеної нижче команди.

conda create -n rasavirtualenv python=3.6

2. Активуйте своє середовище за допомогою команди

conda активувати rasavirtualenv

3. Встановіть Ujson

conda встановити ujson==1.35

4. Встановіть Tensorflow

conda встановити tensorflow

5. Встановіть Rasa Open Source.

pip встановити rasa

6. Створіть новий проект rasa у вашому каталозі проекту

rasa ініц

1. Звіт про тенденції чат-ботів за 2021 рік

2. 4 НЕОБХІДНІ та 3 НЕ ВИКОНАННІ для навчання моделі NLP Chatbot

3. Консьєрж-бот: обробляйте кілька чат-ботів з одного екрану чату

4. Експертна система: розмовні ШІ проти чат-ботів

Дивлячись на останню частину екрана вище, коли вас попросять ввести шлях, який ви хочете створити, введіть знак крапки (.), це означає, що ви хочете створити проект у поточному каталозі. Коли вас запитають, чи хочете ви тренувати модель, ви можете вибрати «y» або «n».

Після завершення виконання наведеної вище команди та створення нового проекту вас запитають, чи бажаєте ви поговорити з Chatbot в терміналі. Якщо ви відповісте так, між вами та новоствореним чат-ботом почнеться діалог.

Тепер, коли проект створено, якщо ви перевірте каталог вашого проекту, ви побачите, що до нього було додано кілька файлів. Я швидко обговорю 3 файли, які, на мою думку, вам потрібні для розуміння їх змісту; файл домен.yml в головному каталозі та файли nlu.yml та історії.yml в дані папку.

Команда nlu.yml файл, де зберігаються всі дані навчання. Дані навчання є зразками повідомлень, які користувачі можуть надсилати вам Chatbot. У цьому файлі повідомлення класифікуються відповідно до намірів. Витяг із файлу можна побачити нижче. Як ви можете бачити, намір: привітати має кілька прикладів, наприклад, «привіт», «привіт», «привіт» тощо. Намір: до побачення має приклади "до побачення", "до побачення", "cu" тощо.

nlu:
- намір: привітати
приклади: |
— привіт
- привіт
- Привіт
- Привіт
- добрий ранок
- добрий вечір
— привіт
- Ходімо
- Агов чувак
- добрий ранок
- добрий вечір
- добрий день
— Привіт- намір: до побачення
приклади: |
- добрий день
— куб
- До побачення
— побачимося пізніше
- Надобраніч
— до побачення
— до побачення
- гарного дня
- побачимося
- бувай
- побачимось
— Прощай

Команда домен.yml файл визначає масштаб вашого проекту. Він містить важливу інформацію про ваш проект, таку як наміри, сутності, слоти, дії і, особливо, зразок rвідповіді який бот повинен надіслати назад користувачеві, коли він отримає повідомлення. Схожий на nlu.yml, відповіді ботів класифікуються відповідно до наміру. Наприклад, відповідь: utter_greet надсилається щоразу, коли бот хоче надіслати назад привітання користувачеві. Це показано в сегменті коду нижче.

наміри:
- привітати:
use_entities: правда
- до побачення:
use_entities: правда
- підтверджують:
use_entities: правда
- заперечувати:
use_entities: правда
- настрій_чудовий:
use_entities: правда
- mood_unhappy:
use_entities: правда
- bot_challenge:
use_entities: правдаорганізації: []
слоти: {}відповіді:
utter_greet:
— текст: Гей! Як ти?
— текст: Привіт! Як твої справи сьогодні?
utter_cheer_up:
— зображення: https://i.imgur.com/nGF1K8f.jpg
text: "Ось щось, щоб підняти вам настрій:"
utter_did_that_help:
— текст: Вам це допомогло?
повністю_щасливий:
— текст: Чудово, продовжуй!
повністю_до побачення:
— текст: До побачення
utter_iamabot:
— текст: Я бот, працює на Rasa.дії: []
форми: {}
e2e_actions: []

Команда історії.yml файл об’єднує повідомлення користувача та відповіді бота. Він створює сюжетну лінію або сюжет із кількох взаємодій, які можуть відбутися між ботом і користувачем. Він визначає, яку відповідь повинен дати чат-бот на основі наміру повідомлення, надісланого користувачем. Це допомагає навчити чат-бота, що робити в різних сценаріях. Наприклад, подивившись на сегмент коду нижче, якщо чат-бот отримує повідомлення з наміром 'вітаю', він повинен виконати дію, яка надсилає відповідь 'utter_greet' назад до користувача.

історії:- оповідання: щасливий шлях
кроки:
— намір: привітати
— дія: utter_greet
— намір: mood_great
— дія: utter_happy

На даний момент ваш чат-бот здатний обробляти лише найпростіші та загальні розмови. Щоб відповідати вашим особистим або діловим потребам, вам потрібно внести деякі зміни до чат-бота за замовчуванням. Ви можете зробити це, змінивши вміст файлу nlu.yml, story.yml, домен.yml файли, згадані вище, за допомогою текстового редактора. Однак найкращий спосіб зробити ці зміни через платформу Раса X.

У наступній частині цієї серії з трьох частин я розповім про те, як змінити, навчити та перевірити свого чат-бота за допомогою Rasa X. Ви можете знайти публікацію тут!

Якщо вам подобається цей пост, HIT Купи мені каву! Дякую, що прочитали.

Ваш внесок спонукатиме мене створювати більше такого контенту.

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