RasaTalk -Download – Download des RasaTalk Quellcodes

RasaTalk

AI-Quellcode

Version 1.2

Herunterladen

Grundlegende Übersicht

Rasa Talk ist ein Dialogmanagement-Tool, das auf Rasa NLU aufbaut. Es entstand aus dem Wunsch nach einem Open-Source-Dialogmanagementsystem vor Ort. Ursprünglich von Rasa inspiriert, wurde die UI-Inspiration der Watson-Konversation entnommen.

Rasa Talk kann nur als Trainingsdatengenerator verwendet werden, kann Ihren Chatbot aber auch mit Facebook/Telegram/Skype/Slack verbinden!

Schreiben Sie mir gerne eine Nachricht

Demo

https://www.talk.jackdh.com (Benutzer: [email protected] Pass: demo1234)

Installation

Voraussetzungen

Datenbank: Mongodb – Sie können dies lokal oder online wie mlab ausführen
Chatbot Brain: Rasa NLU – Ich empfehle die Ausführung mit 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

Docker

Aktualisieren Sie .env oder docker-compose.yml mit ausgewählten Umgebungsvariablen. (Mongodb-Volumes funktionieren nicht unter Windows)

docker-compose up

Oder sehen Sie sich https://github.com/jackdh/RasaTalk/wiki/Setup an, um eine detailliertere Einrichtungsanleitung zu erhalten

Auf und ab

Aktualisieren Sie .env mit den richtigen Umgebungsvariablen.
Erstellen Sie einen neuen Benutzer
Fügen Sie einen neuen Agenten hinzu
Fügen Sie dem Agenten einige Absichten hinzu
Fügen Sie den Absichten einige Ausdrücke hinzu.
Fügen Sie bei Bedarf Entitäten hinzu.
Beginnen Sie mit dem Training des Modells
Erstellen Sie einen Dialogknoten, der entweder von Intent oder Regex erkannt wird.
Füllen Sie den Rest des Knotens aus
Testen Sie es rechts!

Merkmale

Facebook / Skype / Dritte.

Integration Dritter

Aufgrund der verbrauchbaren Beschaffenheit von RT ist es möglich, es an praktisch jeden gewünschten Chatbot eines Drittanbieters anzuschließen. Für den Anfang habe ich ein kurzes Beispiel beigefügt, wie Sie [Botkit](https://github.com/howdyai/botkit) als Middleware verwenden können, um zu Facebook zu gelangen

Sowohl Facebook als auch Telegram können einfach in der App eingerichtet werden. Weitere Informationen finden Sie im Telegram-Setup-Wiki!

Generieren Sie Rasa NLU-Trainingsdaten

Agenten – Erstellen Sie mehrere Agenten, um mehrere Chatbots von einem Backend aus zu hosten.
Absichten/Ausdrücke – Erstellen Sie mehrere unterschiedliche Ausdrücke innerhalb der Agenten, entweder manuell oder mit dem Variantengenerator.
Entitäten – Erstellen Sie mehrere Entitäten mit ihren Synonymen.
Einfügen von Entitäten – Markieren Sie diese Option, um Entitäten in Ausdrücke einzufügen

Fügen Sie schnell Trainingsdaten mit Entitäten hinzu

Dialogmanagement

Dialogverwaltung im Watson-Konversationsstil.
Regex-basierte oder absichtsbasierte Erkennung.
Dynamische Erkennung mit mehreren Absichten oder Entitäten, z. B. #intent ODER @entity
Intelligentes Kontextbewusstsein
Slot-Füllung mit Standard-Slot oder Eingabeaufforderung
Mehrere und/oder unterschiedliche Antworten.
Zu Knoten springen
Senden und verwenden Sie REST-API-Web-Hooks innerhalb von Knoten.
Bedingungsbasierte Antworten, Webhooks, Jump-to-Antworten.
Speichern Sie Benutzerantworten für die zukünftige Verwendung in Knoten oder APIs
Erstellen Sie Schaltflächen für schnelle Antworten.

Dialogmanagement Knoten aktualisieren

Erlaubnisbasierte Bearbeitung

Rollenbasierte, gruppenbasierte und individuelle Benutzerberechtigungen.
Erstellen Sie sichere Benutzerkonten mit PassportJS
Beschränken Sie den Benutzerzugriff auf bestimmte Funktionen innerhalb der Anwendung.

Feinkörnige Erlaubniskontrolle