ai chatbot framework

Uma estrutura AI Chatbot construída em Python

Construir um chatbot pode parecer assustador, mas é totalmente viável. AI Chatbot Framework é uma interface de diálogo conversacional alimentada por IA construída em Python. Com esta ferramenta, é fácil criar cenários de conversação em linguagem natural sem qualquer esforço de codificação. A interface de usuário suave facilita a criação e o treinamento de conversas para o bot e fica cada vez mais inteligente à medida que aprende com as conversas que mantém com as pessoas. AI Chatbot Framework pode funcionar em qualquer canal de sua escolha (como Messenger, Slack etc.) integrando sua API com essa plataforma.

Você não precisa ser um especialista em inteligência artificial para criar um chatbot incrível com recursos de IA. Com este projeto padrão, você pode criar uma máquina de bate-papo alimentada por IA rapidamente. Pode haver vários bugs. Portanto, sinta-se à vontade para contribuir por meio de solicitações pull.

Instalação

Usando docker-compose

docker-compose up -d

Usando Helm

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

Usando Docker

 # 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

sem janela de encaixe

• Configure o Virtualenv e instale os requisitos do python

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

• Produção

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

• Abra http://localhost:8080/

Atualizar interface de front-end

• Execute o modo de desenvolvimento

 cd frontend
npm install
ng serve

• Faça a compilação de produção

 cd frontend
ng build --prod --optimize

Heroku

• adicione suas configurações de desenvolvimento/produção em config.py

BD

Restaurar

Você pode importar algumas intenções padrão usando as seguintes etapas

• vá para http://localhost:8080/agent/default/settings
• clique em 'escolher arquivo'
• escolha 'arquivo exemplos/default_intents.json'
• clique em importar

Capturas de tela

Tutorial

Confira este tutorial básico no youtube,

Assista ao tutorial sobre como cumprir a intenção do seu chatbot com uma chamada de API - Recipe Search Bot

Todos

• Escreva testes unitários
• Classificador de intenção multilíngue
• Migração PyCRFSuite para sklearn-crfsuite
• Apoie conversas de acompanhamento

Documentações de dependências

• Documentação SKLearn
• Documentação do CRFsuite
• python CRfSuite

Software Livre, claro que sim!

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