اپنی ویب سائٹ کے لیے چیٹ بوٹ بنانا (حصہ 1): اپنے سسٹم پر مقامی طور پر راسا چیٹ بوٹ کو ترتیب دینا

ہیلو! یہ 3 حصوں کی سیریز کا پہلا حصہ ہے جس میں a بنانا اور تعینات کرنا شامل ہے۔ چیٹ بٹ Docker اور Heroku کا استعمال کرتے ہوئے آپ کے کاروبار یا ذاتی ویب سائٹ کے لیے۔ بات چیت کا AI پلیٹ فارم جو میں استعمال کروں گا۔ راس. راسا ایک اوپن سورس مشین لرننگ فریم ورک ہے جو آپ کو چیٹ بوٹس بنانے میں مدد کرتا ہے۔ یہ کئی وجوہات کی بنا پر میرا پسندیدہ چیٹ بوٹ پلیٹ فارم بھی ہوتا ہے، جیسے کہ یہ اوپن سورس، وسیع پیمانے پر استعمال اور اچھی طرح سے دستاویزی ہے۔

اس پوسٹ میں، میں آپ کے کمپیوٹر پر مقامی طور پر راسا کو سیٹ اپ کرنے کے بارے میں بات کروں گا۔ اگرچہ میرا OS ونڈوز ہے، اس پورے عمل کو کسی بھی سسٹم کے لیے نقل کیا جا سکتا ہے۔

شرط:

1. سے ایناکونڈا پرامپٹ ڈاؤن لوڈ کریں۔ یہاں.
2. مائیکروسافٹ بلڈ ٹولز ڈاؤن لوڈ کریں۔ یہاں.
3. اپنے سسٹم پر ایک ڈائرکٹری بنائیں جہاں آپ اپنے راسا پروجیکٹ کو اسٹور کرنا چاہیں گے۔

ایک بار جب یہ سب ہو جائے تو کھولیں۔ یناکونڈا فوری طور پر درخواست اور 'سی ڈی' آپ کی بنائی ہوئی ڈائرکٹری میں، میرا 'راس پروجیکٹ' کہلاتا ہے۔

پھر ایناکونڈا پرامپٹ میں درج ذیل کمانڈز چلائیں۔

1. نیچے دی گئی کمانڈ کا استعمال کرتے ہوئے ایک ورچوئل ماحول بنائیں۔

conda create -n rasavirtualenv python=3.6

2. کمانڈ کا استعمال کرتے ہوئے اپنے ماحول کو فعال کریں۔

conda ایکٹیویٹ rasavirtualenv

3. Ujson انسٹال کریں۔

conda install ujson==1.35

4. Tensorflow انسٹال کریں۔

کونڈا انسٹال ٹینسر فلو

5. راسا اوپن سورس انسٹال کریں۔

pip install rasa

6. اپنی پروجیکٹ ڈائرکٹری میں ایک نیا rasa پروجیکٹ بنائیں

rasa init

1. چیٹ بوٹ ٹرینڈز رپورٹ 2021

2. چیٹ بوٹ این ایل پی ماڈل کی تربیت کے لیے 4 کرنا اور 3 نہ کرنا

3. دربان بوٹ: ایک چیٹ اسکرین سے متعدد چیٹ بوٹس کو ہینڈل کریں۔

4. ایک ماہرانہ نظام: بات چیت AI بمقابلہ چیٹ بوٹس

اوپر اسکرین کے آخری حصے کو دیکھتے ہوئے، جب آپ سے کہا جاتا ہے کہ آپ جس راستے پر پروجیکٹ بنانا چاہتے ہیں، اس میں داخل ہونے کے لیے، پیریڈ سائن (.) درج کریں، اس سے ظاہر ہوتا ہے کہ آپ موجودہ ڈائرکٹری میں پروجیکٹ بنانا چاہیں گے۔ یہ پوچھے جانے پر کہ کیا آپ ماڈل کو تربیت دینا چاہتے ہیں، آپ یا تو 'y' یا 'n' کا انتخاب کر سکتے ہیں۔

مندرجہ بالا کمانڈ کے مکمل ہونے اور نیا پروجیکٹ بننے کے بعد، آپ سے پوچھا جائے گا کہ کیا آپ اس کے ساتھ بات کرنا چاہتے ہیں چیٹ بٹ ٹرمینل میں اگر آپ ہاں میں جواب دیتے ہیں، تو آپ اور نئے بنائے گئے چیٹ بوٹ کے درمیان مکالمہ شروع ہو جائے گا۔

اب جب کہ پروجیکٹ بن چکا ہے، اگر آپ اپنی پروجیکٹ ڈائرکٹری چیک کریں تو آپ دیکھیں گے کہ اس میں کئی فائلیں شامل کی گئی ہیں۔ میں تیزی سے 3 فائلوں پر بات کروں گا جن کے بارے میں مجھے لگتا ہے کہ آپ کو ان کے مواد کو سمجھنے کی ضرورت ہے۔ فائل domain.yml مین ڈائرکٹری، اور فائلوں میں nlu.yml اور story.yml میں اعداد و شمار فولڈر.

۔ nlu.yml فائل وہ جگہ ہے جہاں تمام تربیتی ڈیٹا محفوظ کیا جاتا ہے۔ تربیتی ڈیٹا نمونہ پیغامات ہیں جو صارف آپ کو بھیج سکتے ہیں۔ چیٹ بٹ. اس فائل میں پیغامات کو ارادے کے مطابق درجہ بندی کیا گیا ہے۔ فائل کا ایک اقتباس ذیل میں دیکھا جا سکتا ہے۔ جیسا کہ آپ دیکھ سکتے ہیں، ارادہ: سلام کرنا کئی مثالیں ہیں جیسے 'ہیلو'، 'ہیلو'، 'ہی' وغیرہ۔ ارادہ: الوداع مثالیں ہیں 'بائے'، 'الوداع'، 'cu' وغیرہ۔

nlu:
--.intent: سلام کرنا
مثالیں: |
- ارے
- ہیلو
- ہیلو
- سنو ذرا
- صبح بخیر
- شام بخیر
- ارے وہاں
- چلو
- ارے یار
- صبح بخیر
- شام بخیر
- گڈ آفٹرن
- ہیلو وہاں--.intent : الوداع ۔
مثالیں: |
- گڈ آفٹرن
- cu
- الله حافض
- بعد میں ملتے ہیں۔
- شب بخیر
- الوداع
- خدا حافظ
- آپ کا دن اچھا گزرے
- پھر ملے گے
- خدا حافظ
- بعد میں ملتے ہیں
- ایڈیوس

۔ domain.yml فائل آپ کے پروجیکٹ کے دائرہ کار کی وضاحت کرتی ہے۔ یہ آپ کے پروجیکٹ کے بارے میں اہم معلومات پر مشتمل ہے، جیسے ارادے، اداروں، سلاٹس، اعمال، اور خاص طور پر، نمونہ آراسپانس کہ بوٹ کو صارف کو پیغام موصول ہونے پر واپس بھیجنا چاہیے۔ کی طرح nlu.yml، بوٹ کے جوابات کو ارادے کے مطابق درجہ بندی کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، the جواب: utter_greet جب بھی بوٹ صارف کو سلام بھیجنا چاہتا ہے تب بھیجا جاتا ہے۔. یہ ذیل میں کوڈ کے حصے میں دکھایا گیا ہے۔

ارادے:
- سلام:
use_entities: سچ
- خدا حافظ:
use_entities: سچ
- تصدیق:
use_entities: سچ
- انکار:
use_entities: سچ
- موڈ_گریٹ:
use_entities: سچ
- مزاج_ناخوش:
use_entities: سچ
- بوٹ_چیلنج:
use_entities: سچادارے: []
سلاٹ: {}جوابات:
utter_greet:
- متن: ارے! آپ کیسے ہو؟
- متن: ہیلو! آپ آج کل کیسے کر رہے ہیں؟
utter_chaer_up:
- تصویر: https://i.imgur.com/nGF1K8f.jpg
متن: 'یہاں آپ کو خوش کرنے کے لیے کچھ ہے:'
utter_did_that_help:
- متن: کیا اس سے آپ کی مدد ہوئی؟
بالکل_خوش:
- متن: بہت اچھا، جاری رکھیں!
utter_goodbye:
- متن: الوداع
utter_iamabot:
- متن: میں ایک بوٹ ہوں، راسا کے ذریعے تقویت یافتہ۔اعمال: []
شکلیں: {}
e2e_actions: []

۔ story.yml سنچکا صارف کے پیغامات اور بوٹ کے جوابات کو ایک ساتھ لاتا ہے۔ یہ ایک کہانی کی لکیر یا متعدد تعاملات کا ایک پلاٹ بناتا ہے جو بوٹ اور صارف کے درمیان ہو سکتا ہے۔ یہ بتاتا ہے کہ صارف کے بھیجے گئے پیغام کے ارادے کی بنیاد پر چیٹ بوٹ کو کیا جواب دینا چاہیے۔ اس سے چیٹ بوٹ کو یہ سکھانے میں مدد ملتی ہے کہ مختلف حالات میں کیا کرنا ہے۔ مثال کے طور پر، ذیل میں کوڈ کے حصے کو دیکھ کر، اگر چیٹ بوٹ کو ارادے کے ساتھ کوئی پیغام موصول ہوتا ہے۔ 'سلام'، اسے وہ عمل کرنا ہوتا ہے جو جواب بھیجتا ہے۔utter_greet' واپس صارف کے پاس۔

کہانیاں:- کہانی: خوشی کا راستہ
اقدامات:
— ارادہ: سلام
— ایکشن: utter_greet
- ارادہ: موڈ_گریٹ
— ایکشن: بالکل_خوش

اس وقت آپ کا چیٹ بوٹ صرف انتہائی بنیادی اور عام گفتگو کو ہینڈل کرنے کے قابل ہے۔ اپنی ذاتی یا کاروباری ضروریات کو پورا کرنے کے لیے آپ کو ڈیفالٹ چیٹ بوٹ میں کچھ تبدیلیاں کرنے کی ضرورت ہے۔ آپ کے مواد میں ترمیم کرکے ایسا کرسکتے ہیں۔ nlu.yml, story.yml، domain.yml ٹیکسٹ ایڈیٹر کا استعمال کرتے ہوئے اوپر ذکر کردہ فائلیں. تاہم، ان تبدیلیوں کو کرنے کا بہترین طریقہ پلیٹ فارم کے ذریعے ہے۔ راسا ایکس.

اس تین حصوں کی سیریز کے اگلے حصے میں، میں Rasa X کا استعمال کرتے ہوئے اپنے چیٹ بوٹ میں ترمیم، تربیت اور جانچ کرنے کے بارے میں بات کروں گا۔ آپ پوسٹ تلاش کر سکتے ہیں۔ یہاں!

اگر آپ کو یہ پوسٹ پسند ہے، HIT مجھے ایک کافی خریدیں! پڑھنے کا شکریہ.

آپ کا تعاون مجھے اس طرح کا مزید مواد بنانے کی ترغیب دے گا۔

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