ดาวน์โหลด Tensorflow Chatbot - ดาวน์โหลดซอร์สโค้ด Tensorflow Chatbot

Tensorflow Chatbot

โค้ดแหล่งที่มา AI

1.0.0

ดาวน์โหลด

แชทบอทเทนเซอร์โฟลว์

AI ChatBot ที่ใช้ Python Tensorflow และ Natural Language Processing (NLP) โดยใช้ TFLearn เป็นเครื่องมือการเรียนรู้ สิ่งนี้สามารถโต้ตอบได้หลายวิธี แต่ละโมดูลเหล่านี้ทำงานแยกกัน

เว็บอินเตอร์เฟส
รีเซ็ต Api
กุย
คลีไอ

และคุณยังสามารถฝึกโมเดลข้อมูลของคุณเองที่เหมาะกับโมเดลธุรกิจของคุณได้อีกด้วย รูปแบบโมเดลข้อมูลไม่ซับซ้อน

กำลังติดตั้ง

โปรแกรมต้องการการพึ่งพาดังต่อไปนี้

หลาม >= 3
เทนเซอร์โฟลว์ คลิกที่นี่

หลังจากติดตั้งการขึ้นต่อกันข้างต้นสำเร็จแล้ว คุณต้องทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อฝึกบอท

คุณสามารถค้นหาโมเดลข้อมูลจาก /Bot/content.json และเปลี่ยนเนื้อหาตามที่คุณต้องการ
ดำเนินการไฟล์ train.py ซึ่งอยู่ภายในไดเร็กทอรี /Bot/ เพื่อฝึกโมเดลที่คุณเตรียมไว้
ถ้าอย่างนั้นคุณก็ทำเสร็จแล้ว!

เริ่มต้นใช้งาน

คุณสามารถโต้ตอบกับแชทบอทด้วยวิธีใดก็ได้จากสี่วิธีนี้

เว็บอินเตอร์เฟส

เฟรมเวิร์ก Django ใช้เพื่อใช้งานเว็บแอปนี้ คุณสามารถติดตั้ง Django ได้โดยทำตามขั้นตอนเหล่านี้จากที่นี่

หลังจากติดตั้งเฟรมเวิร์ก Django แล้ว คุณต้องทำตามขั้นตอนเหล่านี้

ค้นหาไฟล์ settings.py ภายในไดเร็กทอรี /Tensorflow_Chatbot/
แทนที่ 96 บรรทัดตามเส้นทางของโฟลเดอร์คงที่ของโครงการของคุณภายใต้ตัวแปร *STATICFILES_DIRS *
จากนั้นดำเนินการคำสั่งต่อไปนี้ภายในไดเร็กทอรีราก

 python manage.py runserver

เว็บ

ส่วนที่เหลือ

แอพนี้ให้คุณโต้ตอบกับบอทโดยใช้ API ที่เหลือ คุณสามารถค้นหาไฟล์คอนโทรลเลอร์ได้จากตำแหน่ง /Tensorflow_Chatbot/Api/controller.py ในการรัน Rest API นี้ คุณต้องติดตั้งเฟรมเวิร์ก Django ด้วย

URL คำขอ : http://127.0.0.1:8000/api
ประเภทคำขอ : 'โพสต์'
โหลดภาระ : {"msg" : "What is your name"}
ตอบกลับ : {"ques" : "What is your name", "res":"I'm Slack", "time" :"2018-01 10:07:32"}

เอพีไอ

กุย

คุณสามารถค้นหาไดเร็กทอรี UI ได้จากไดเร็กทอรีราก จากนั้นรันไฟล์ ChatView.py ก่อนที่จะดำเนินการนี้คุณต้องติดตั้ง pygubu Pygubu เป็นเครื่องมือ RAD ที่ช่วยพัฒนาอินเทอร์เฟซผู้ใช้พื้นฐานของ python tknter