cape webservices

servicios web del cabo

Punto de entrada para todos los servicios web de backend cape.

La demostración de Frontend está aquí (solo funciona si ya lanzó un Backend).

Descripción general del Cabo

Cape es un conjunto de bibliotecas de código abierto para gestionar un modelo de respuesta a preguntas "leyendo" documentos automáticamente. Se basa en modelos de lectura automática de última generación entrenados en conjuntos de datos masivos e incluye varios mecanismos para facilitar su uso y mejorar en función de los comentarios de los usuarios. Ha sido diseñado para ser portátil , es decir, funciona en una sola computadora portátil o en un grupo de máquinas paralelas para acelerar el cálculo, y es amigable con el código abierto para ser utilizado en todos los niveles de experiencia.

Permite a los usuarios

• cargar documentos y responder preguntas extraídas de ellos,
• actualizar los modelos agregando una "respuesta guardada", es decir, una respuesta predefinida,
• gestionar usuarios, documentos y respuestas guardadas.

Hay varias formas de utilizar Cape:

• Como biblioteca de Python:

 from cape_responder.responder_core import Responder
 Responder.get_answers_from_documents('my-token','How easy is Cape to use', text ="Cape is an open source large-scale question answering system and is super easy to use!")

• Como servicio de Python: python3 -m cape_webservices.run
• Como contenedor Docker independiente: docker run -p 5050:5050 bloomsburyai/cape
• Como una aplicación con UI
• Como un clúster distribuido
• Como bot flojo (vídeo aquí, más información aquí)
• Sistema de respuesta de correo electrónico con IA en el medio (vídeo aquí, más información aquí)
• Como bot de Facebook (más información aquí)
• Como bot de Hangouts (más información aquí)

Inicio rápido

Requisitos mínimos

Recomendamos al menos 3 GB de RAM y al menos 2 núcleos de CPU modernos (4 si son virtuales). Si está utilizando Docker, asegúrese de aumentar los límites de recursos de memoria en las preferencias de Docker.

Aplicación web independiente con Docker

Puede ejecutar una versión independiente de la aplicación web que incluye un panel de administración. Después de instalar Docker, actualice y ejecute la imagen de Cape:

docker pull bloomsburyai/cape && docker run -ti -p 5050:5050 -p 5051:5051 bloomsburyai/cape

Esto iniciará los servicios web backend y frontend; de forma predeterminada, también creará túneles para ambos, generando las URL públicas:

• Para usar la interfaz, simplemente busque la URL proporcionada, será algo similar a: **https:// RANDOM_STRING_HERE .ngrok.io?configuration={"api":{"backendURL":"https:// RANDOM_STRING_HERE .ngrok .io:5050","timeout":"15000"}}
• Para usar el backend puedes usar nuestro cliente (documentación aquí o crea el tuyo propio integrando nuestra API HTTP (documentación aquí))

Guía de inicio rápido con Docker

1. Extraiga la última versión de la imagen de Docker (tardará unos momentos para descargar todas las dependencias y un modelo de lectura automática): docker pull bloomsburyai/cape

2. Ejecute el contenedor Docker e inicie una consola IPython dentro de él usando el siguiente comando: docker run -ti -p 5050:5050 -p 5051:5051 bloomsburyai/cape ipython3

3. Importar Respondedor: from cape_responder.responder_core import Responder

4. Haga una pregunta y almacene la respuesta (que es una lista de respuestas) y muestre la primera respuesta usando: response = Responder.get_answers_from_documents('my-token','How easy is Cape to use?', text="Cape is an open source large-scale question answering system and is super easy to use!"); print(response[0]['answerText'])

5. Si está interesado en comprender un poco más cómo se ve la respuesta, muestre la respuesta completa usando: print(response)

Instalación sin ventana acoplable

Para instalar Cape de forma nativa en un sistema Linux, consulte implementación/Dockerfile.

Estructura

En resumen así está organizado Cabo:

• cape-webservices El servidor backend que proporciona la API HTTP completa depende de:
  • cape-responder Interfaz única de alto nivel para distribuir y crear tareas de lectura automática, dependiendo de:
    • cape-machine-reader Módulo para integrar modelos de lectura automática
    • cape-document-qa Integración de un modelo de lectura automática de última generación, con scripts de capacitación y evaluación.
  • cape-document-manager La interfaz para administrar documentos y anotaciones, utilizando SQLite como backend de almacenamiento de ejemplo, depende de:
    • Paquete cape-splitter para dividir documentos en fragmentos sin romper oraciones
  • cape-userdb, Paquete para gestionar y almacenar usuarios y configuraciones
  • cape-api-helpers, funciones de la utilidad HTTP API
  • Complementos opcionales:
    • cape-slack-plugin, proporciona puntos finales de servicios web para crear bots de Slack
    • cape-facebook-plugin, proporciona puntos finales de servicios web para la integración con Facebook Messenger
    • cape-hangouts-plugin, proporciona puntos finales de servicios web para crear robots de Hangouts
    • cape-email-plugin, Brinda soporte para recibir y responder preguntas por correo electrónico
• cape-frontend Servidor frontend (no en el diagrama) utiliza la API del servidor backend para proporcionar un panel de administración a los usuarios