الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

إطار عمل AI Chatbot مبني في Python

قد يبدو بناء روبوت الدردشة أمرًا شاقًا، لكنه ممكن التنفيذ تمامًا. AI Chatbot Framework عبارة عن واجهة حوار محادثة مدعومة بالذكاء الاصطناعي ومبنية في لغة Python. باستخدام هذه الأداة، من السهل إنشاء سيناريوهات محادثة باللغة الطبيعية دون أي جهود برمجية على الإطلاق. تعمل واجهة المستخدم السلسة على تسهيل إنشاء المحادثات وتدريبها على الروبوت، كما أنها تصبح أكثر ذكاءً باستمرار حيث تتعلم من المحادثات التي تجريها مع الأشخاص. يمكن أن يعمل AI Chatbot Framework على أي قناة من اختيارك (مثل Messenger وSlack وما إلى ذلك) من خلال دمج واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة به مع هذا النظام الأساسي.

لا تحتاج إلى أن تكون خبيرًا في الذكاء الاصطناعي لإنشاء روبوت دردشة رائع يتمتع بقدرات الذكاء الاصطناعي. باستخدام هذا المشروع النمطي، يمكنك إنشاء آلة دردشة تعمل بالذكاء الاصطناعي في وقت قصير جدًا. قد يكون هناك عشرات من الأخطاء. لذا لا تتردد في المساهمة عبر طلبات السحب.

تثبيت

باستخدام عامل الإرساء يؤلف 

docker-compose up -d

باستخدام هيلم 

helm dep update helm/ai-chatbot-framework

helm upgrade --install --create-namespace -n ai-chatbot-framework ai-chatbot-framework helm/ai-chatbot-framework

# port forward for local installation
kubectl port-forward --namespace=ai-chatbot-framework service/ingress-nginx-controller 8080:80

باستخدام عامل الميناء 

 # pull docker images
docker pull alfredfrancis/ai-chatbot-framework_backend:latest
docker pull alfredfrancis/ai-chatbot-framework_frontend:latest

# start a mongodb server
docker run --name mongodb -d mongo:3.6

# start iky backend
docker run -d --name=iky_backend --link mongodb:mongodb -e= " APPLICATION_ENV=Production " alfredfrancis/ai-chatbot-framework_backend:latest

# setup default intents
docker exec -it iky_backend python manage.py migrate

# start iky gateway with frontend
docker run -d --name=iky_gateway --link iky_backend:iky_backend -p 8080:80 alfredfrancis/ai-chatbot-framework_frontend:latest

بدون عامل ميناء

  • قم بإعداد Virtualenv وتثبيت متطلبات python 
virtualenv -p python3 venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python manage.py migrate
python run.py
  • إنتاج 
APPLICATION_ENV= " Production " gunicorn -k gevent --bind 0.0.0.0:8080 run:app
  • افتح http://localhost:8080/

تحديث منطقة الواجهة الأمامية

  • تشغيل وضع التطوير 
 cd frontend
npm install
ng serve
  • خذ بناء الإنتاج 
 cd frontend
ng build --prod --optimize

هيروكو

  • أضف تكوينات التطوير/الإنتاج الخاصة بك في config.py

ديسيبل

يعيد

يمكنك استيراد بعض الأغراض الافتراضية باستخدام الخطوات التالية

  • انتقل إلى http://localhost:8080/agent/default/settings
  • انقر فوق "اختيار ملف"
  • اختر "ملف examples/default_intents.json"
  • انقر فوق استيراد

لقطات الشاشة

درس تعليمي

تحقق من هذا البرنامج التعليمي الأساسي على يوتيوب،

شاهد البرنامج التعليمي حول إكمال هدف Chatbot الخاص بك من خلال استدعاء API - روبوت البحث عن الوصفات

كل شيء

  • كتابة اختبارات الوحدة
  • مصنف النوايا متعدد اللغات
  • PyCRFSuite لترحيل sklearn-crfsuite
  • دعم متابعة المحادثات

وثائق التبعيات

  • وثائق SKLearn
  • وثائق CRFsuite
  • بيثون CRfSuite

البرمجيات الحرة، الجحيم نعم!

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل