Aperçu de base
Rasa Talk est un outil de gestion de dialogue construit sur Rasa NLU. Il a été construit à partir du désir d'un système de gestion de dialogue open source sur site. Inspiré à l'origine par Rasa UI, l'inspiration est tirée de la conversation de Watson.
Rasa Talk peut être utilisé comme un simple générateur de données de formation, mais peut également connecter votre chatbot à Facebook/Telegram/Skype/Slack, peu importe !
N'hésitez pas à m'envoyer un message sur
Démo
https://www.talk.jackdh.com (Utilisateur : [email protected] Pass : demo1234)
Installation
Conditions préalables
- Base de données : Mongodb - Vous pouvez l'exécuter localement ou en ligne comme mlab
- Chatbot Brain : Rasa NLU - Je recommande d'exécuter avec 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
Docker
Mettez à jour .env ou docker-compose.yml avec les variables d'environnement sélectionnées. (Les volumes Mongodb ne fonctionnent pas sous Windows)
docker-compose up
Ou consultez https://github.com/jackdh/RasaTalk/wiki/Setup pour un guide de configuration plus détaillé
Opérationnel
- Mettez à jour .env avec les variables d'environnement correctes.
- Créer un nouvel utilisateur
- Ajouter un nouvel agent
- Ajouter des intentions à l'agent
- Ajoutez quelques expressions aux intentions.
- Ajoutez des entités si nécessaire.
- Commencer à entraîner le modèle
- Créez un nœud de dialogue reconnu par Intent ou Regex.
- Remplir le reste du nœud
- Testez-le à droite !
Caractéristiques
Facebook / Skype / Tiers.
En raison de la nature consommable de RT, il est possible de le connecter à pratiquement n'importe quel chatbot tiers de votre choix. Pour commencer, j'ai inclus un exemple rapide de la façon dont vous pouvez utiliser [Botkit](https://github.com/howdyai/botkit) comme middleware pour accéder à Facebook
Facebook et Telegram peuvent être facilement configurés dans l'application. Consultez le wiki de configuration des télégrammes pour plus d'informations !
Générer des données de formation Rasa NLU
- Agents - Créez plusieurs agents pour héberger plusieurs chatbots à partir d'un seul backend.
- Intentions/Expressions - Créez plusieurs expressions variées au sein des agents, soit manuellement, soit avec le générateur de variantes.
- Entités - Créez plusieurs entités avec leurs synonymes.
- Insertion d'entités - Mettez en surbrillance pour insérer des entités dans des expressions
Gestion des boîtes de dialogue
- Gestion des dialogues de style Watson Conversation.
- Reconnaissance basée sur l'expression régulière ou basée sur l'intention.
- Reconnaissance dynamique avec plusieurs intentions ou entités, c'est-à-dire : #intent OR @entity
- Conscience contextuelle intelligente
- Remplissage de l'emplacement avec l'emplacement par défaut ou invite
- Des réponses multiples et/ou variées.
- Aller aux nœuds
- Envoyez et utilisez des webhooks de l'API REST dans les nœuds.
- Réponses conditionnelles, webhooks, accès direct.
- Enregistrez les réponses des utilisateurs pour une utilisation future dans les nœuds ou les API
- Créez des boutons de réponse rapide.
Modification basée sur les autorisations
- Autorisations d'utilisateur basées sur des rôles, des groupes et des utilisateurs individuels.
- Créez des comptes d'utilisateurs sécurisés à l'aide de PassportJS
- Limitez l’accès des utilisateurs à certaines fonctionnalités de l’application.
Formation Rasa
- Convertissez les intentions en données d'entraînement.
- Insertion précise d'entités (pas seulement rechercher et remplacer)
- Afficher le temps de formation actuel.
- Voir les modèles actuellement en formation.
Analyseurs Chatbot / Rasa intégrés
- Pingez directement le serveur Rasa pour obtenir une réponse JSON.
- Testez le chatbot directement pour voir le résultat de la gestion des dialogues.
Reste à venir !
Analyses supplémentaires
- Remplissez le tableau de bord avant pour développer les analyses simples.
Histoire
- Affichez les discussions des utilisateurs avec le chatbot.
- Filtrez en fonction de critères tels que les dates, les sujets ou les intentions.
Banalités
- Mettez en œuvre de simples petites discussions.
Todo / Aide demandée !
- Augmentez la couverture des tests à 100 %.
- Ajouter Travis / Appveyor
- Fournissez des options de saisie semi-automatique pour les champs tels que les nœuds.
- Meilleures notifications de validation/erreur.
- Ajouter une option de renommage pour les intentions/expressions
- Ajoutez une option de sauvegarde pour les données de nœud/formation.
- Ajoutez des sockets pour le chat ainsi que des notifications de mise à jour.
Problèmes connus
- Prettier détecte un problème inexistant avec l'espacement.
- Les analyses du tableau de bord nécessitent une valeur par défaut.
Merci
@Matériau-UI React passe-partout
