botsim
first official release
BotSIM は、複数のボット プラットフォームにわたる商用タスク指向ダイアログ システム (チャットボット) の大規模なデータ効率の高いエンドツーエンドの評価、診断、修復を行うためのオープンソースの Bot SIMulation ツールキットです。このツールキットは、ボットの開発と評価を加速し、コストと市場投入までの時間を削減するためのワンストップ ソリューションをボット開発者と実践者に提供することを目的としています。モジュール式フレームワークである BotSIM は、ボット開発者が拡張して新しいボット プラットフォームをサポートできます。ツールキットとして、BotSIM は、ボット実践者が BotSIM の「生成、シミュレーション、修復」パイプラインを簡単に適用できるように、使いやすいアプリと一連のコマンド ライン ツールを提供します。
BotSIM の主な機能は次のとおりです。
BotSIM を使用するには、ユーザーは次のサポートされているボット プラットフォームへの API アクセスが必要です。
org ID 、 button ID 、 deployment Id 、 chat endpointlocation ID 、 project ID 、 agent IDおよび JSON API トークン conda create -n botsim python=3.9
conda activate botsim git clone https://github.com/salesforce/botsim.git
cd botsim
pip install -r requirements.txtBotSIM を使い始める最も簡単な方法は、Streamlit Web アプリです。マルチページ アプリは、ボットの評価、診断、修復に BotSIM の「生成、シミュレーション、修復」パイプラインを活用できるようにユーザーをガイドするために開発されています。
次のコマンドを使用して、Streamlit Web アプリをローカルで起動できます。
export PYTHONPATH=./: $PYTHONPATH
export DATABASE_URL= " db/botsim_sqlite_demo.db "
streamlit run botsim/streamlit_app/app.pyアプリを GCP にデプロイして、GPU リソースにアクセスすることもできます。詳細なデプロイ手順は、ドキュメントの「GCP デプロイ」セクションに記載されています。
あるいは、ユーザーはコマンド ライン ツールを使用して、BotSIM のシステム コンポーネントについて詳しく学ぶこともできます。詳細は、コードドキュメントのチュートリアルセクションに記載されています。
コードドキュメントで次のチュートリアルを提供します。
システム コンポーネントと高度な使用法の詳細については、コードのドキュメントを参照してください。 BotSIM を改善するためのオープンソース コミュニティからの貢献を歓迎します。新しいボット プラットフォームをサポートするには、コードのドキュメントに詳述されているガイドラインにも従ってください。
Streamlit アプリのダッシュボード デモには、ここからアクセスできます。 BotSIM 設計の詳細については、当社の技術レポートをご覧ください。
@article{guangsen2022-botsim-tr,
author = {Guangsen Wang and Junnan Li and Shafiq Joty and Steven Hoi},
title = {BotSIM: An End-to-End Bot Simulation Toolkit for Commercial Task-Oriented Dialog Systems},
year = {2022},
url = {https://arxiv.org/abs/2211.15916},
archivePrefix = {arXiv},
}
システムの詳細な説明は、次の EMNLP 2022 システム デモ ペーパーに記載されています。
@article{guangsen2022-botsim-demo,
author = {Guangsen Wang and Samson Tan and Shafqi Joty and Gang Wu and Jimmy Au and Steven Hoi},
title = {BotSIM: An End-to-End Bot Simulation Framework for Commercial Task-Oriented Dialog Systems},
year = {2022},
url = {https://arxiv.org/abs/2211.11982},
archivePrefix = {arXiv},
}
研究やアプリケーションで BotSIM を使用している場合は、論文を引用してください。
コメント、問題、提案がございましたら、お気軽に [email protected] までご連絡ください。
BSD 3 条項ライセンス
