ReturnVisitRobot

Robot de rappel d'assurance

Il s'agit d'un robot d'appel sortant utilisé pour les visites de retour d'assurance. Seule la partie cœur du robot texte est conservée dans ce projet. Le processus fonctionnel de base est le suivant :

Ce projet réécrit la stratégie de réponse au dialogue basée sur des machines à états finis basées sur rasa. Il devrait avoir une certaine signification de référence pour les amis qui souhaitent construire des robots de texte.

Guide de l'utilisateur

Configuration, vous pouvez modifier le pipeline dans le fichier confg.yml Pour la méthode de configuration spécifique du pipeline, veuillez vous référer au site officiel de Rasa https://rasa.com/docs/rasa/model-configuration.

Voici un exemple de configuration de deux composants personnalisés :

Stratégies de réponse au dialogue basées sur la mémoire

 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"

Ou basé sur une machine à états finis (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"

former

 python main.py train

courir

 #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

Dépendances de l'environnement du projet

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

Installer

 pip install -r requirements.txt

Méthode de déploiement, qui peut appeler la réponse de session via le mode repos

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