Restaurant chatbot

مطعم-chatbot

نظرة عامة على الهندسة المعمارية:

يوجد شرح تفصيلي للمشروع في مدونتي التقنية هنا: https://medium.com/@barua.aindriya/building-a-nlp-chatbot-for-a-restaurant-with-flask-b978337049f2

كيفية إعداد المشروع وتشغيله؟

1. تثبيت المتطلبات المسبقة إصدار python الخاص بي هو 3.6.13. لتثبيت جميع المكتبات المطلوبة، قم بتنزيل/استنساخ GitHub repo وفي المجلد، افتح CMD وأدخل:

تثبيت النقطة -r متطلبات.txt

2. قم بتنزيل نموذج FastText باللغة الإنجليزية المُدرب مسبقًا، قم بتنزيل cc.en.300.bin.gz من https://fasttext.cc/docs/en/crawl-vectors.html . قم بفك ضغطه لتنزيل cc.en.300.bin، الكود الخاص به عبارة عن نصوص برمجية مساعدة في مستودع Github الخاص بي.
3. إعداد مجموعة البيانات قم بتشغيل data_embedder.py سيؤدي هذا إلى أخذ ملف dataset.json وتحويل جميع الجمل إلى FastText Vectors.

بيثون data_embedder.py

4. قم بإعداد Mongo Db على مضيف محلي، قم بتثبيت MongoDb Compass، قم بعمل 3 مجموعات: القائمة، والحجوزات، والتعليقات يجب أن تكون القائمة مشفرة، وتتضمن العنصر، والتكلفة، والنباتي، والنباتي، والعرض.

سيتم إدراج مستندات التعليقات عندما يقدم المستخدم تعليقات حتى تتمكن سلطة المطعم من قراءتها واتخاذ الإجراء اللازم.

كاتب مجموعة الحجز معرف الحجز الفريد والطابع الزمني للحجز، بحيث عندما يأتي العميل ويظهر الهوية في مكتب الاستقبال، يمكن التحقق من الحجز.

5. Run Flask سيؤدي هذا إلى تشغيل تطبيق الويب على المضيف المحلي

تصدير FLASK_APP=app
تصدير FLASK_ENV=development
تشغيل قارورة