Restaurant chatbot

ร้านอาหาร Chatbot

ภาพรวมสถาปัตยกรรม:

คำอธิบายโดยละเอียดของโครงการมีอยู่ในบล็อกเทคโนโลยีของฉันที่นี่: https://medium.com/@barua.aindriya/building-a-nlp-chatbot-for-a-restaurant-with-flask-b978337049f2

จะตั้งค่าและดำเนินโครงการได้อย่างไร?

1. ติดตั้งข้อกำหนดเบื้องต้น เวอร์ชัน python ของฉันคือ 3.6.13 หากต้องการติดตั้งไลบรารีที่จำเป็นทั้งหมด ให้ดาวน์โหลด/โคลน repo GitHub ของฉัน และในโฟลเดอร์ ให้เปิด CMD แล้วป้อน:

pip ติดตั้ง -r ข้อกำหนด.txt

2. ดาวน์โหลดโมเดล FastText ภาษาอังกฤษที่ผ่านการฝึกอบรมมาแล้ว ดาวน์โหลด cc.en.300.bin.gz จาก https://fasttext.cc/docs/en/crawl-vectors.html Unizip เพื่อดาวน์โหลด cc.en.300.bin ซึ่งเป็นโค้ดที่เป็นสคริปต์ตัวช่วยใน repo Github ของฉัน
3. เตรียมชุดข้อมูล Run data_embedder.py ซึ่งจะนำไฟล์ dataset.json และแปลงประโยคทั้งหมดเป็น FastText Vectors

หลาม data_embedder.py

4. ตั้งค่า Mongo Db บน localhost ติดตั้ง MongoDb Compass สร้าง 3 คอลเลกชัน: เมนู การจอง ข้อเสนอแนะ เมนูจะต้องมีฮาร์ดโค้ด ซึ่งจะรวมถึงรายการ ต้นทุน มังสวิรัติ ผัก เกี่ยวกับ ข้อเสนอ

เอกสารคำติชมจะถูกแทรกเมื่อผู้ใช้ให้คำติชม เพื่อให้หน่วยงานร้านอาหารสามารถอ่านและดำเนินการที่จำเป็นได้

ผู้เขียนคอลเลกชันการจองรหัสการจองที่ไม่ซ้ำกันและการประทับเวลาของการจอง เพื่อให้เมื่อลูกค้ามาและแสดงบัตรประจำตัวที่แผนกต้อนรับ การจองก็สามารถตรวจสอบได้

5. Run Flask นี่จะเป็นการเปิดเว็บแอปบน localhost

ส่งออก FLASK_APP=แอป
ส่งออก FLASK_ENV=การพัฒนา
วิ่งขวด