virtual assistant

Asistente virtual empresarial (EVA)

Plataforma HWF | Chatbot (plataforma de IA empresarial)

Asistente múltiple | Multicanal | Seguridad de tres capas para el asistente | Integración de SQL y Python con la aplicación backend

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Tabla de contenido

• Acerca del proyecto

• Construido con

• Empezando

• Requisitos previos

• Instalación

• Documentación

Acerca del proyecto

Una aplicación fácil de usar para crear, entrenar e implementar bots de chat. Este proyecto pretende ser una ventanilla única para todas las necesidades de bots de chat de nivel de producción.

¡Un fragmento de cómo funciona esta aplicación!

Construido con

Usamos los siguientes proyectos como marco de chat bot.

• Rasa Código Abierto Versión 1.10.11

La pila de aplicaciones está construida con Python como backend y Angular como front-end.

Ser declarado

Usamos Docker Hub para publicar imágenes de contenedores Docker.

Requisitos previos

• Versión de Docker 18.09 en adelante. (no probado en versiones anteriores)

• Docker Compose versión 1.24 en adelante (no probado en versiones anteriores)

• Distribuciones de Linux (Windows no es compatible por ahora, probado en ubuntu)

Instalación

Si el proyecto se va a implementar para producción, siga las instrucciones para la implementación de producción en la siguiente sección.

Instalación rápida

Descargue el archivo docker-compose.yml con el siguiente comando

wget https://raw.githubusercontent.com/navigateconsulting/virtual-assistant/master/docker-compose.yml

E inicie la aplicación con un simple comando de redacción de Docker.

docker-compose up -d

Esto iniciará la interfaz de usuario de la aplicación en el puerto 8080.

Modo de producción

Para la implementación de producción, se recomienda que todos los contenedores de la interfaz de usuario estén en TLS. Consulte el archivo docker-compose.tls_example.yml para saber cómo configurar y proteger la implementación. El ejemplo contiene un contenedor Letscert que maneja certificados y los reemite cuando caducan.

Asegúrese de que las siguientes variables de entorno estén configuradas para los contenedores que se van a proteger.

  - VIRTUAL_HOST=subdomain.domain.com
  - VIRTUAL_PORT=port_no
  - LETSENCRYPT_HOST=subdomain.domain.com
  - [email protected]

Por ejemplo, para proteger la aplicación Ui-Trainer, modifique el archivo de redacción de la ventana acoplable y agregue las variables de entorno mencionadas anteriormente como se muestra a continuación.

  va_api_gateway:
    init: true
    build: './va_api_gateway'
    environment:
      - PORT_APP=3000
      - WORKERS=1
      - THREADS=50
      - REDIS_URL=redis
      - REDIS_PORT=6379
      - MONGODB_HOST=mongodb
      - MONGODB_PORT=27017
      - RASA_SERVER=http://rasa:5005/model
      - VIRTUAL_HOST=subdomain.domain.com
      - VIRTUAL_PORT=port_no
      - LETSENCRYPT_HOST=subdomain.domain.com
      - [email protected]
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - rasa_projects:/rasa_projects
    depends_on:
      - redis

Después de modificar el archivo de redacción de la ventana acoplable. Primero inicie los contenedores tls ejecutando el siguiente comando

docker-compose -f docker-compose.tls_example.yml up -d

y una vez que los contenedores estén en funcionamiento, inicie la pila de aplicaciones.

docker-compose up -d

Para el desarrollo

Si tiene la intención de ampliar la pila y realizar cambios en el código base, siga las instrucciones a continuación para clonar el repositorio y crear contenedores desde el código fuente.

git clone https://github.com/navigateconsulting/virtual-assistant
cd virtual-assistant
docker-compose -f docker-compose.build_from_source.yml build
docker-compose -f docker-compose.build_from_source.yml up

**Nota: el archivo docker-compose.yml utiliza Docker Hub para extraer contenedores de Docker y no se compila desde el código fuente.

Documentación

A continuación se muestran algunos ejemplos breves sobre cómo utilizar esta aplicación. Puede encontrar documentación detallada sobre su uso aquí.

1. Creando una intención

2. Creando una respuesta

3. Creando una historia

4. Prueba tu proyecto

Hoja de ruta

Consulte los problemas abiertos para obtener una lista de funciones propuestas (y problemas conocidos).

Contribuyendo

¡Cualquier contribución es bienvenida! Para contribuir,

1. Bifurcar el proyecto

2. Cree su rama de funciones (git checkout -b feature/AmazingFeature)

3. Confirme sus cambios (git commit -m 'Agregar alguna característica increíble')

4. Push to the Branch (función de origen de git push/AmazingFeature)

5. Abrir una solicitud de extracción

Licencia

apache 2.0