ai chatbot framework

Un framework AI Chatbot construit en Python

Construire un chatbot peut sembler intimidant, mais c'est tout à fait faisable. AI Chatbot Framework est une interface de dialogue conversationnelle alimentée par l'IA et construite en Python. Avec cet outil, il est facile de créer des scénarios conversationnels en langage naturel sans aucun effort de codage. L'interface utilisateur fluide facilite la création et l'entraînement de conversations avec le bot et il devient continuellement plus intelligent à mesure qu'il apprend des conversations qu'il a avec les gens. AI Chatbot Framework peut fonctionner sur n'importe quel canal de votre choix (tel que Messenger, Slack, etc.) en intégrant son API à cette plate-forme.

Vous n'avez pas besoin d'être un expert en intelligence artificielle pour créer un chatbot génial doté de capacités d'IA. Avec ce projet standard, vous pouvez créer une machine de discussion alimentée par l'IA en un rien de temps. Il peut y avoir de nombreux bugs. N'hésitez donc pas à contribuer via des pull request.

Installation

Utiliser Docker-composer

docker-compose up -d

Utiliser la barre

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

Utiliser Docker

 # 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

sans docker

• Configurer Virtualenv et installer les exigences de Python

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

• Production

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

• Ouvrez http://localhost:8080/

Mettre à jour la distribution frontale

• Exécuter le mode développement

 cd frontend
npm install
ng serve

• Prendre la version Production

 cd frontend
ng build --prod --optimize

Héroku

• ajoutez vos configurations de développement/production dans config.py

Base de données

Restaurer

Vous pouvez importer certaines intentions par défaut en suivant les étapes suivantes

• allez à http://localhost:8080/agent/default/settings
• cliquez sur « choisir un fichier »
• choisissez 'fichier exemples/default_intents.json'
• cliquez sur importer

Captures d'écran

Tutoriel

Découvrez ce tutoriel de base sur YouTube,

Regardez le didacticiel sur la façon de remplir l'intention de votre chatbot avec un appel API - Recipe Search Bot

Toutes les tâches

• Écrire des tests unitaires
• Classificateur d'intention multilingue
• Migration de PyCRFSuite vers sklearn-crfsuite
• Soutenir les conversations de suivi

Documentations des dépendances

• Documentation SKLearn
• Documentation CRFsuite
• python CRfSuite

Logiciel libre, bon sang ouais !

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