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Code Source AI

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Assistant virtuel d'entreprise (EVA)

Plateforme HWF | Chatbot (plateforme IA d'entreprise)

Multi-Assistant | Multicanal | Sécurité à trois niveaux pour Assistant | Intégration SQL et Python avec l'application backend

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Table des matières

À propos du projet

Construit avec

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Conditions préalables
Installation

Documentation

À propos du projet

Une application facile à utiliser pour créer et déployer des chatbots. Ce projet vise à être un guichet unique pour tous les besoins des chatbots de production.

Un extrait du fonctionnement de cette application !

Écran Essayer maintenant Démo

Construit avec

Nous avons utilisé les projets ci-dessous comme cadre de chat bot.

Rasa Open Source Version 1.10.11

La pile d'applications est construite avec Python comme backend et Angular comme front-end.

Se déclarer

Nous utilisons Docker Hub pour publier des images de conteneur Docker.

Conditions préalables

Docker à partir de la version 18.09. (non testé sur les versions précédentes)
Docker Compose à partir de la version 1.24 (non testé sur les versions précédentes)
Distributions Linux (Windows non pris en charge pour l'instant, testé sur Ubuntu)

Installation

Si le projet doit être déployé pour la production, veuillez suivre les instructions de déploiement en production dans la section ci-dessous.

Installation rapide

Téléchargez le fichier docker-compose.yml avec la commande ci-dessous

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

Et démarrez l’application avec une simple commande docker compose up.

docker-compose up -d

Cela démarrera l'interface utilisateur de l'application sur le port 8080.

Mode de production

Pour le déploiement en production, il est recommandé que tous les conteneurs d’interface utilisateur soient sur TLS. Reportez-vous au fichier docker-compose.tls_example.yml pour savoir comment configurer et sécuriser le déploiement. L'exemple contient un conteneur Letscert qui gère les certificats et les réémet à l'expiration.

Assurez-vous que les variables d'environnement ci-dessous sont définies pour les conteneurs qui doivent être sécurisés.

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

Par exemple, pour sécuriser l'application Ui-Trainer, modifiez le fichier de composition Docker et ajoutez les variables d'environnement mentionnées ci-dessus, comme indiqué ci-dessous.

  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

Après avoir modifié le fichier docker compose. Démarrez d’abord les conteneurs tls en exécutant la commande ci-dessous

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

et une fois les conteneurs terminés, démarrez la pile d'applications.

docker-compose up -d

Pour le développement

Si vous avez l'intention d'étendre la pile et d'apporter des modifications à la base de code, suivez les instructions ci-dessous pour cloner le référentiel et créer des conteneurs à partir des sources.

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

**Remarque : le fichier docker-compose.yml utilise Docker Hub pour extraire les conteneurs Docker et n'est pas construit à partir des sources.

Documentation

Vous trouverez ci-dessous quelques courts exemples sur la façon d'utiliser cette application. Une documentation détaillée sur l'utilisation peut être trouvée ici.