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RasaTalk

Código Fuente de IA

Version 1.2

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Descripción básica

Rasa Talk es una herramienta de gestión de diálogos construida sobre Rasa NLU. Se creó a partir del deseo de contar con un sistema de gestión de diálogos local de código abierto. Originalmente inspirado en Rasa UI, la inspiración fue tomada de la conversación de Watson.

¡Rasa Talk puede usarse simplemente como un generador de datos de entrenamiento, pero también puede conectar su chatbot a Facebook/Telegram/Skype/Slack lo que sea!

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Manifestación

https://www.talk.jackdh.com (Usuario: [email protected] Contraseña: demo1234)

Instalación

Requisitos previos

Base de datos: Mongodb: puede ejecutar esto localmente o en línea como mlab
Chatbot Brain: Rasa NLU: recomiendo ejecutar con 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

Estibador

Actualice .env o docker-compose.yml con las variables de entorno seleccionadas. (Los volúmenes de Mongodb no funcionan en Windows)

docker-compose up

O consulte https://github.com/jackdh/RasaTalk/wiki/Setup para obtener una guía de configuración más detallada

En funcionamiento

Actualice .env con las variables de entorno correctas.
Crear un nuevo usuario
Agregar un nuevo agente
Agregue algunas intenciones al agente
Agregue algunas expresiones a las intenciones.
Agregue entidades si es necesario.
Comience a entrenar el modelo
Cree un nodo de diálogo que sea reconocido por Intent o Regex.
Llenar el resto del nodo
¡Pruébalo a la derecha!

Características

Facebook / Skype / Terceros.

Integración de terceros

Debido a la naturaleza consumible de RT, es posible conectarlo prácticamente a cualquier chatbot de terceros que desee. Para empezar, he incluido un ejemplo rápido de cómo puedes usar [Botkit](https://github.com/howdyai/botkit) como middleware para acceder a Facebook.

Tanto Facebook como Telegram se pueden configurar fácilmente dentro de la aplicación. ¡Consulta la wiki de configuración de Telegram para obtener más información!

Generar datos de entrenamiento de Rasa NLU

Agentes: cree varios agentes para alojar varios chatbots desde un backend.
Intenciones/Expresiones: cree múltiples expresiones variadas dentro de los agentes, ya sea manualmente o con el generador de variantes.
Entidades: cree múltiples entidades con sus sinónimos.
Inserción de entidades: resalte para insertar entidades en expresiones

Agregue rápidamente datos de entrenamiento con entidades

Gestión de diálogos

Gestión de diálogos estilo Watson Conversation.
Reconocimiento basado en expresiones regulares o basado en intención.
Reconocimiento dinámico con múltiples intenciones o entidades, es decir: #intent O @entity
Conciencia contextual inteligente
Llenado de ranuras con ranura predeterminada o solicitud
Respuestas múltiples o variadas.
Saltar a nodos
Envíe y utilice enlaces web de API REST dentro de los nodos.
Respuestas basadas en condiciones, webhooks, saltos a.
Guarde las respuestas de los usuarios para uso futuro dentro de nodos o API
Crea botones de respuesta rápida.

Gestión de diálogos Actualizando nodos

Edición basada en permisos

Permisos de usuario individuales, basados en roles y en grupos.
Cree cuentas de usuario seguras usando PassportJS
Limite el acceso de los usuarios a determinadas funciones dentro de la aplicación.

Control de permisos de grano fino