ai chatbot framework

Python で構築された AI チャットボット フレームワーク

チャットボットの構築は難しそうに聞こえるかもしれませんが、完全に実行可能です。 AI Chatbot Framework は、Python で構築された AI を活用した会話型ダイアログ インターフェイスです。このツールを使用すると、コーディングをまったく必要とせずに、自然言語の会話シナリオを簡単に作成できます。スムーズな UI により、ボットとの会話の作成とトレーニングが簡単になり、ボットは人々との会話から学習して継続的に賢くなっていきます。 AI Chatbot Framework は、API をそのプラットフォームと統合することで、任意のチャネル (メッセンジャー、Slack など) で稼働できます。

AI 機能を備えた優れたチャットボットを作成するために、人工知能の専門家である必要はありません。この定型プロジェクトを使用すると、AI を活用したチャット マシンをすぐに作成できます。バグが多数ある可能性があります。したがって、プル リクエストを通じて自由に貢献してください。

インストール

docker-compose の使用

docker-compose up -d

ヘルムの使用

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

Docker の使用

 # 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

ドッカーなし

• Virtualenv をセットアップし、Python 要件をインストールする

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

• 生産

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

• http://localhost:8080/ を開きます

フロントエンド距離の更新

• 開発モードを実行する

 cd frontend
npm install
ng serve

• 実稼働ビルドを取得する

 cd frontend
ng build --prod --optimize

Heroku

• config.py に開発/運用構成を追加します。

DB

復元する

次の手順を使用して、いくつかのデフォルトのインテントをインポートできます。

• http://localhost:8080/agent/default/settings に移動します
• 「ファイルを選択」をクリックします
• 「examples/default_intents.json ファイル」を選択します
• インポートをクリックします

スクリーンショット

チュートリアル

YouTube でこの基本的なチュートリアルをチェックしてください。

API 呼び出しによるチャットボット インテントの実現に関するチュートリアルを見る - Recipe Search Bot

トドス

• 単体テストの作成
• 多言語意図分類子
• PyCRFSuite から sklearn-crfsuite への移行
• フォローアップの会話をサポートする

依存関係のドキュメント

• SKLearnのドキュメント
• CRFsuite ドキュメント
• Python CRfSuite

フリーソフトウェア、すごいですね！

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