ReturnVisitRobot

Robot de devolución de llamadas de seguros

Este es un robot de llamadas salientes que se utiliza para visitas posteriores de seguros. En este proyecto solo se conserva la parte principal del robot de texto. El proceso funcional central es el siguiente:

Este proyecto reescribe la estrategia de respuesta al diálogo basada en máquinas de estados finitos basadas en rasa. Debería tener algún significado de referencia para los amigos que quieran construir robots de texto.

Guía del usuario

Configuración, puede modificar la canalización en el archivo confg.yml. Para conocer el método de configuración específico de la canalización, consulte el sitio web oficial de Rasa https://rasa.com/docs/rasa/model-configuration.

El siguiente es un ejemplo de configuración de dos componentes personalizados:

Estrategias de respuesta al diálogo basado en la memoria

 policies:
  - name: policy.memoization.MemoizationPolicy
  - name: TEDPolicy
    max_history: 20
    epochs: 15
    batch_size: 50
  - name: RulePolicy
    core_fallback_threshold: 0.3
    enable_fallback_prediction: True
    core_fallback_action_name: "action_default_fallback"

O basado en máquina de estados finitos (FSM)

 policies:
  - name: policy.fsm_policy.FsmPolicy
  - name: TEDPolicy
    max_history: 20
    epochs: 15
    batch_size: 50
  - name: RulePolicy
    core_fallback_threshold: 0.3
    enable_fallback_prediction: True
    core_fallback_action_name: "action_default_fallback"

tren

 python main.py train

correr

 #开启动作响应服务器，默认5055端口
python main.py run actions
#开启对话shell,如果使用pycharm注意勾选emulate terminal
python main.py shell
#第一句请输入内置意图：开始
Your input:开始

Requisitos previos dependencias del entorno del proyecto

 six~=1.16.0
rasa~=3.1.0
zlib~=1.2.12
tqdm~=4.64.0

Instalar

 pip install -r requirements.txt

Método de implementación, que puede llamar a la respuesta de la sesión a través del modo de reposo

 rasa run -m xx.tar.gz(模型文件) -p 8787(端口号)