ภาพรวมพื้นฐาน
Rasa Talk เป็นเครื่องมือการจัดการกล่องโต้ตอบที่สร้างขึ้นบน Rasa NLU มันถูกสร้างขึ้นจากความต้องการระบบการจัดการไดอะล็อกแบบโอเพ่นซอร์สในสถานที่ เดิมทีได้รับแรงบันดาลใจจาก Rasa UI แรงบันดาลใจมาจากการสนทนาของวัตสัน
Rasa Talk สามารถใช้เป็นเพียงเครื่องมือสร้างข้อมูลการฝึกอบรม แต่ยังสามารถเชื่อมต่อแชทบอทของคุณเข้ากับ Facebook/Telegram/Skype/Slack อะไรก็ได้!
รู้สึกอิสระที่จะส่งข้อความถึงฉัน
สาธิต
https://www.talk.jackdh.com (ผู้ใช้: [email protected] ผ่าน: demo1234)
การติดตั้ง
ข้อกำหนดเบื้องต้น
- ฐานข้อมูล: Mongodb - คุณสามารถเรียกใช้สิ่งนี้ในเครื่องหรือออนไลน์เช่น mlab
- Chatbot Brain: Rasa NLU - ฉันแนะนำให้ใช้กับ Docker
git clone https://github.com/jackdh/RasaTalk/
Rename example.env to '.env'
Update the variables to include your MongoDB server IP and Rasa NLU IP.
yarn
yarn start
นักเทียบท่า
อัปเดต .env หรือ docker-compose.yml ด้วยตัวแปรสภาพแวดล้อมที่เลือก (โวลุ่ม Mongodb ไม่ทำงานบน windows)
docker-compose up
หรือดูhttps://github.com/jackdh/RasaTalk/wiki/Setupสำหรับคำแนะนำการตั้งค่าโดยละเอียดเพิ่มเติม
ขึ้นและทำงาน
- อัปเดต .env ด้วยตัวแปรสภาพแวดล้อมที่ถูกต้อง
- สร้างผู้ใช้ใหม่
- เพิ่มตัวแทนใหม่
- เพิ่มความตั้งใจบางอย่างให้กับตัวแทน
- เพิ่มสำนวนบางอย่างให้กับเจตนา
- เพิ่มเอนทิตีหากจำเป็น
- เริ่มฝึกโมเดล
- สร้างโหนดโต้ตอบซึ่งเป็นที่รู้จักโดยทั้ง Intent หรือ Regex
- เติมส่วนที่เหลือของโหนด
- ทดสอบทางด้านขวา!
คุณสมบัติ
Facebook / Skype / บุคคลที่สาม
เนื่องจากลักษณะการบริโภคของ RT จึงเป็นไปได้ที่จะเชื่อมต่อกับแชทบอตบุคคลที่สามที่คุณต้องการ สำหรับผู้เริ่มต้น ฉันได้รวมตัวอย่างสั้นๆ ของวิธีที่คุณอาจใช้ [Botkit](https://github.com/howdyai/botkit) เป็นมิดเดิลแวร์เพื่อเข้าถึง Facebook
สามารถติดตั้งทั้ง Facebook และ Telegram ได้อย่างง่ายดายภายในแอป ลองดูวิกิการตั้งค่าโทรเลขเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติม!
สร้างข้อมูลการฝึกอบรม Rasa NLU
- ตัวแทน - สร้างตัวแทนหลายรายเพื่อโฮสต์แชทบอทหลายตัวจากแบ็กเอนด์เดียว
- เจตนา / นิพจน์ - สร้างนิพจน์ที่หลากหลายภายในเอเจนต์ด้วยตนเองหรือด้วยตัวสร้างตัวแปร
- เอนทิตี - สร้างเอนทิตีหลายรายการด้วยคำพ้องความหมาย
- การแทรกเอนทิตี - ไฮไลต์เพื่อแทรกเอนทิตีลงในนิพจน์
การจัดการกล่องโต้ตอบ
- การจัดการไดอะล็อกสไตล์การสนทนาของวัตสัน
- การจดจำตาม Regex หรือตามเจตนา
- การรับรู้แบบไดนามิกที่มี Intent หรือ Entities หลายรายการ เช่น: #intent หรือ @entity
- การรับรู้บริบทที่ชาญฉลาด
- ช่องเติมด้วยช่องเริ่มต้นหรือพร้อมท์
- การตอบสนองที่หลากหลายและหรือหลากหลาย
- ข้ามไปที่โหนด
- ส่งและใช้เว็บฮุค REST API ภายในโหนด
- การตอบกลับแบบมีเงื่อนไข, webhooks, ข้ามไปที่
- บันทึกการตอบสนองของผู้ใช้เพื่อใช้ในอนาคตภายในโหนดหรือ API
- สร้างปุ่มตอบกลับด่วน
การแก้ไขตามการอนุญาต
- ตามบทบาท ตามกลุ่ม และสิทธิ์ผู้ใช้แต่ละราย
- สร้างบัญชีผู้ใช้ที่ปลอดภัยโดยใช้ PassportJS
- จำกัดการเข้าถึงคุณลักษณะบางอย่างของผู้ใช้ภายในแอปพลิเคชัน
อบรมรสา
- แปลง Intents เป็นข้อมูลการฝึกอบรม
- การแทรกเอนทิตีที่แม่นยำ (ไม่ใช่แค่การค้นหาและแทนที่)
- ดูเวลาการฝึกอบรมปัจจุบัน
- ดูแบบจำลองที่กำลังฝึกอบรมอยู่
สร้างขึ้นในตัวแยกวิเคราะห์ Chatbot / Rasa
- ปิงเซิร์ฟเวอร์ Rasa โดยตรงเพื่อรับการตอบกลับ JSON
- ทดสอบแชทบอทโดยตรงเพื่อดูผลลัพธ์ของการจัดการไดอะล็อก
ยังมาไม่ถึง!
การวิเคราะห์เพิ่มเติม
- กรอกแดชบอร์ดด้านหน้าเพื่อขยายการวิเคราะห์อย่างง่าย
ประวัติศาสตร์
- ดูการแชทของผู้ใช้ด้วยแชทบอท
- กรองตามเกณฑ์ เช่น วันที่ หัวข้อ หรือความตั้งใจ
พูดคุยเล็ก ๆ
- ใช้คำพูดเล็กๆ น้อยๆ ง่ายๆ
สิ่งที่ต้องทำ / ขอความช่วยเหลือ!
- เพิ่มความครอบคลุมการทดสอบเป็น 100%
- เพิ่ม Travis / Appveyor
- ระบุตัวเลือกการเติมข้อความอัตโนมัติสำหรับฟิลด์ เช่น โหนด
- การตรวจสอบ / การแจ้งเตือนข้อผิดพลาดที่ดีขึ้น
- เพิ่มตัวเลือกการเปลี่ยนชื่อสำหรับเจตนา / นิพจน์
- เพิ่มตัวเลือกการสำรองข้อมูลสำหรับโหนด / ข้อมูลการฝึกอบรม
- เพิ่มซ็อกเก็ตสำหรับการแชทรวมถึงการแจ้งเตือนการอัปเดต
ปัญหาที่ทราบ
- Prettier กำลังหยิบยกปัญหาที่ไม่มีอยู่เกี่ยวกับการเว้นวรรค
- การวิเคราะห์แดชบอร์ดจำเป็นต้องมีค่าเริ่มต้น
ขอบคุณ
@ Material-UI ทำปฏิกิริยา Boilerplate
