ReturnVisitRobot

Робот обратного звонка в страховании

Это робот для исходящих звонков, используемый для повторных посещений страховых компаний. В этом проекте сохранена только основная часть текстового робота. Основной функциональный процесс выглядит следующим образом:

Этот проект переписывает стратегию ответа на диалог, основанную на конечных автоматах на основе Rasa. Он должен иметь некоторое справочное значение для друзей, которые хотят создавать текстовых роботов.

Руководство пользователя

Конфигурацию вы можете изменить в файле confg.yml. Конкретный метод настройки конвейера можно найти на официальном сайте Rasa https://rasa.com/docs/rasa/model-configuration.

Ниже приведен пример конфигурации двух пользовательских компонентов:

Стратегии реагирования на диалог, основанные на памяти

 policies:
  - name: policy.memoization.MemoizationPolicy
  - name: TEDPolicy
    max_history: 20
    epochs: 15
    batch_size: 50
  - name: RulePolicy
    core_fallback_threshold: 0.3
    enable_fallback_prediction: True
    core_fallback_action_name: "action_default_fallback"

Или на основе конечного автомата (FSM)

 policies:
  - name: policy.fsm_policy.FsmPolicy
  - name: TEDPolicy
    max_history: 20
    epochs: 15
    batch_size: 50
  - name: RulePolicy
    core_fallback_threshold: 0.3
    enable_fallback_prediction: True
    core_fallback_action_name: "action_default_fallback"

тренироваться

 python main.py train

бегать

 #开启动作响应服务器，默认5055端口
python main.py run actions
#开启对话shell,如果使用pycharm注意勾选emulate terminal
python main.py shell
#第一句请输入内置意图：开始
Your input:开始

Предварительные требования Зависимости среды проекта

 six~=1.16.0
rasa~=3.1.0
zlib~=1.2.12
tqdm~=4.64.0

Установить

 pip install -r requirements.txt

Метод развертывания, который может вызывать ответ сеанса в режиме покоя.

 rasa run -m xx.tar.gz(模型文件) -p 8787(端口号)