ai chatbot framework

Un marco de AI Chatbot construido en Python

Crear un chatbot puede parecer desalentador, pero es totalmente factible. AI Chatbot Framework es una interfaz de diálogo conversacional impulsada por IA construida en Python. Con esta herramienta, es fácil crear escenarios conversacionales en lenguaje natural sin ningún esfuerzo de codificación. La interfaz de usuario fluida hace que sea sencillo crear y entrenar conversaciones con el bot y éste se vuelve continuamente más inteligente a medida que aprende de las conversaciones que tiene con las personas. AI Chatbot Framework puede funcionar en cualquier canal de su elección (como Messenger, Slack, etc.) integrando su API con esa plataforma.

No es necesario ser un experto en inteligencia artificial para crear un chatbot increíble que tenga capacidades de inteligencia artificial. Con este proyecto estándar, puedes crear una máquina de chat impulsada por IA en poco tiempo. Puede haber decenas de errores. Así que siéntete libre de contribuir mediante solicitudes de extracción.

Instalación

Usando Docker-componer

docker-compose up -d

Usando el timón

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

Usando ventana acoplable

 # 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

sin ventana acoplable

• Configure Virtualenv e instale los requisitos de Python

virtualenv -p python3 venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python manage.py migrate
python run.py

• Producción

APPLICATION_ENV= " Production " gunicorn -k gevent --bind 0.0.0.0:8080 run:app

• Abra http://localhost:8080/

Actualizar distribución de interfaz

• Ejecutar el modo de desarrollo

 cd frontend
npm install
ng serve

• Tomar la construcción de producción

 cd frontend
ng build --prod --optimize

héroeku

• agregue sus configuraciones de desarrollo/producción en config.py

DB

Restaurar

Puede importar algunas intenciones predeterminadas siguiendo los siguientes pasos

• Vaya a http://localhost:8080/agent/default/settings
• haga clic en 'elegir archivo'
• elija 'archivo ejemplos/default_intents.json'
• haga clic en importar

Capturas de pantalla

Tutorial

Mira este tutorial básico en youtube,

Vea el tutorial sobre cómo cumplir la intención de su chatbot con una llamada API: Bot de búsqueda de recetas

Todos

• Escribir pruebas unitarias
• Clasificador de intención multilingüe
• Migración de PyCRFSuite a sklearn-crfsuite
• Apoyar conversaciones de seguimiento

Documentaciones de dependencias

• Documentación de SKLearn
• Documentación CRFsuite
• Python CRfSuite

Software libre, ¡diablos, sí!

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