Tensorflow Chatbot
1.0.0
AI ChatBot الذي يستخدم Python Tensorflow ومعالجة اللغات الطبيعية (NLP) باستخدام TFLearn كمحرك تعليمي. هذا قادر على التفاعل بطرق متعددة. كل من هذه الوحدات تعمل بشكل مستقل.
ويمكنك أيضًا تدريب نموذج البيانات الخاص بك والذي يناسب نموذج عملك. تنسيق نموذج البيانات ليس معقدًا.
يتطلب البرنامج التبعيات التالية
بعد تثبيت التبعيات المذكورة أعلاه بنجاح، يتعين عليك اتباع هذه الخطوات لتدريب الروبوت.
يمكنك التفاعل مع برنامج الدردشة الآلي بأي من هذه الطرق الأربع
يتم استخدام إطار عمل Django لتنفيذ تطبيق الويب هذا. يمكنك تثبيت Django باتباع الخطوات التالية من هنا
بعد تثبيت إطار عمل Django، عليك اتباع الخطوات التالية
python manage.py runserver
يتيح لك هذا التطبيق التفاعل مع الروبوت باستخدام واجهة برمجة تطبيقات الراحة. يمكنك العثور على ملف وحدة التحكم من موقع /Tensorflow_Chatbot/Api/controller.py . لتنفيذ Rest API، تحتاج أيضًا إلى تثبيت إطار عمل Django
{"msg" : "What is your name"}{"ques" : "What is your name", "res":"I'm Slack", "time" :"2018-01 10:07:32"} 
يمكنك العثور على دليل واجهة المستخدم من الدليل الجذر ثم تنفيذ ملف ChatView.py. قبل تنفيذ هذا تحتاج إلى تثبيت pygubu. Pygubu هي أداة RAD تساعد في تطوير واجهات المستخدم الأساسية لـ python tknter.
python setup.py install
يمكنك التفاعل مع الروبوت من خلال واجهة سطر الأوامر. لذا ابحث عن ملف cli.py من دليل /CLI ثم قم بتنفيذه.
