نظرة عامة أساسية
Rasa Talk هي أداة لإدارة الحوار مبنية على Rasa NLU. لقد تم بناؤه بناءً على الرغبة في وجود نظام مفتوح المصدر لإدارة الحوار في مكان العمل. مستوحاة في الأصل من Rasa UI، تم أخذ الإلهام من محادثة واتسون.
يمكن استخدام Rasa Talk كمولد لبيانات التدريب فحسب، بل يمكنه أيضًا ربط برنامج الدردشة الآلي الخاص بك بـ Facebook/Telegram/Skype/Slack أيًا كان!
لا تتردد في رسالة لي
تجريبي
https://www.talk.jackdh.com (المستخدم: [email protected] المرور: demo1234)
تثبيت
المتطلبات الأساسية
- قاعدة البيانات: Mongodb - يمكنك تشغيلها محليًا أو عبر الإنترنت مثل mlab
- Chatbot Brain: Rasa NLU - أوصي بالعمل مع Docker
git clone https://github.com/jackdh/RasaTalk/
Rename example.env to '.env'
Update the variables to include your MongoDB server IP and Rasa NLU IP.
yarn
yarn start
عامل ميناء
قم بتحديث .env أو docker-compose.yml باستخدام متغيرات البيئة المحددة. (لا تعمل وحدات تخزين Mongodb على النوافذ)
docker-compose up
أو قم بعرض https://github.com/jackdh/RasaTalk/wiki/Setup للحصول على دليل إعداد أكثر تفصيلاً
تشغيل
- قم بتحديث .env بمتغيرات البيئة الصحيحة.
- إنشاء مستخدم جديد
- إضافة وكيل جديد
- أضف بعض النوايا إلى الوكيل
- أضف بعض التعبيرات إلى النوايا.
- أضف الكيانات إذا لزم الأمر.
- البدء في تدريب النموذج
- قم بإنشاء عقدة حوار يتم التعرف عليها بواسطة Intent أو Regex.
- ملء بقية العقدة
- اختبرها على اليمين!
سمات
فيسبوك / سكايب / أطراف ثالثة.
نظرًا لطبيعة RT القابلة للاستهلاك، فمن الممكن ربطها عمليًا بأي روبوت محادثة تابع لجهة خارجية تريده. بالنسبة للمبتدئين، قمت بتضمين مثال سريع لكيفية استخدام [Botkit](https://github.com/howdyai/botkit) كبرنامج وسيط للوصول إلى Facebook
يمكن إعداد كل من Facebook وTelegram بسهولة داخل التطبيق، راجع ويكي إعداد telegram لمزيد من المعلومات!
إنشاء بيانات تدريب Rasa NLU
- الوكلاء - قم بإنشاء وكلاء متعددين لاستضافة العديد من روبوتات الدردشة من واجهة خلفية واحدة.
- النوايا / التعبيرات - قم ببناء تعبيرات متنوعة متعددة داخل الوكلاء إما يدويًا أو باستخدام منشئ المتغيرات.
- الكيانات - قم بإنشاء كيانات متعددة بمرادفاتها.
- إدراج الكيان - قم بالتمييز لإدراج الكيانات في التعبيرات
إدارة الحوار
- إدارة الحوار بأسلوب محادثة واتسون.
- التعرف على Regex أو التعرف على أساس النية.
- التعرف الديناميكي على نوايا أو كيانات متعددة، مثل: #intent أو @entity
- الوعي السياقي الذكي
- ملء الفتحة بالفتحة الافتراضية أو المطالبة
- استجابات متعددة أو متنوعة.
- انتقل إلى العقد
- إرسال واستخدام خطافات الويب REST API داخل العقد.
- الاستجابات الشرطية، وخطافات الويب، والانتقال إلى's.
- حفظ استجابات المستخدم لاستخدامها في المستقبل داخل العقد أو واجهات برمجة التطبيقات
- إنشاء أزرار الرد السريع.
التحرير بناءً على الإذن
- أذونات المستخدم المستندة إلى الأدوار والمجموعات والأفراد.
- إنشاء حسابات مستخدمين آمنة باستخدام PassportJS
- تقييد وصول المستخدم إلى ميزات معينة داخل التطبيق.
تدريب راسا
- تحويل النوايا إلى بيانات التدريب.
- إدراج دقيق للكيان (ليس فقط البحث والاستبدال)
- عرض وقت التدريب الحالي.
- عرض النماذج في التدريب حاليا.
بنيت في موزعي Chatbot / Rasa
- قم باختبار اتصال خادم Rasa مباشرةً للحصول على استجابة JSON.
- اختبر روبوت الدردشة مباشرةً لمعرفة نتائج إدارة الحوار.
لا يزال قادما!
مزيد من التحليلات
- املأ لوحة المعلومات الأمامية للتوسع في التحليلات البسيطة.
تاريخ
- عرض محادثات المستخدم مع chatbot.
- قم بالتصفية بناءً على معايير مثل التواريخ أو المواضيع أو النوايا.
حديث صغير
- تنفيذ محادثة صغيرة بسيطة.
تودو / طلب المساعدة!
- زيادة تغطية الاختبار إلى 100%.
- أضف ترافيس / Appveyor
- توفير خيارات الإكمال التلقائي لحقول مثل العقد.
- تحسين التحقق من صحة / إخطارات الخطأ.
- إضافة خيار إعادة تسمية للنوايا/التعبيرات
- إضافة خيار النسخ الاحتياطي لبيانات العقدة / التدريب.
- إضافة مآخذ للدردشة وكذلك إشعارات التحديث.
القضايا المعروفة
- تلتقط Prettier مشكلة غير موجودة تتعلق بالتباعد.
- تحتاج تحليلات لوحة المعلومات إلى قيمة افتراضية.
شكرًا
@Material-UI React Boilerplate
