ai chatbot framework

Платформа AI Chatbot, построенная на Python

Создание чат-бота может показаться сложной задачей, но это вполне выполнимо. AI Chatbot Framework — это диалоговый диалоговый интерфейс на базе искусственного интеллекта, построенный на Python. С помощью этого инструмента легко создавать диалоговые сценарии на естественном языке без каких-либо усилий по программированию. Гладкий пользовательский интерфейс позволяет легко создавать и обучать диалоги с ботом, и он постоянно становится умнее, обучаясь на основе разговоров с людьми. AI Chatbot Framework может работать на любом канале по вашему выбору (например, Messenger, Slack и т. д.) путем интеграции его API с этой платформой.

Вам не нужно быть экспертом в области искусственного интеллекта, чтобы создать потрясающего чат-бота с возможностями искусственного интеллекта. С помощью этого шаблонного проекта вы сможете в кратчайшие сроки создать чат-машину с искусственным интеллектом. Здесь может быть множество ошибок. Так что не стесняйтесь вносить свой вклад через запросы на включение.

Установка

Использование docker-compose

docker-compose up -d

Использование Хелма

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

Использование Докера

 # 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

без докера

• Настройте Virtualenv и установите требования Python

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

• Производство

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

• Откройте http://localhost:8080/.

Обновить внешний интерфейс

• Запустить режим разработки

 cd frontend
npm install
ng serve

• Возьмите производственную сборку

 cd frontend
ng build --prod --optimize

Хероку

• добавьте свои конфигурации разработки/производства в config.py

БД

Восстановить

Вы можете импортировать некоторые намерения по умолчанию, выполнив следующие действия.

• перейдите по адресу http://localhost:8080/agent/default/settings
• нажмите «выбрать файл»
• выберите «файл example/default_intents.json»
• нажмите «Импортировать»

Скриншоты

Учебное пособие

Посмотрите это базовое руководство на YouTube,

Посмотрите руководство по выполнению намерения вашего чат-бота с помощью вызова API — бот для поиска рецептов

Тодос

• Написание модульных тестов
• Многоязычный классификатор намерений
• PyCRFSuite для миграции sklearn-crfsuite
• Поддержка последующих разговоров

Документация по зависимостям

• Документация SKLearn
• Документация CRFsuite
• Python CRfSuite

Бесплатное программное обеспечение, черт возьми!

---