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virtual assistant

Ai源码

1.0.0

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企业虚拟助理 (EVA)

HWF平台|聊天机器人（企业人工智能平台）

多功能助理|多渠道 |助理的三层安全保护 | SQL 和 Python 与后端应用程序集成

访问 https://www.hwf.ai

关于该项目

一个易于使用的应用程序，用于构建训练和部署聊天机器人。该项目旨在成为满足所有生产级聊天机器人需求的一站式商店

该应用程序如何工作的一个片段！

立即尝试屏幕演示

内置

我们使用以下项目作为聊天机器人框架。

Rasa 开源版本 1.10.11

应用程序堆栈是使用 Python 作为后端和 Angular 作为前端构建的。

得到陈述

我们使用 Docker hub 来发布 docker 容器镜像。

先决条件

Docker 版本 18.09 及以上。（未在以前的版本上测试）
Docker Compose 版本 1.24 及以上（未在之前版本上进行测试）
Linux 发行版（目前不支持 Windows，已在 ubuntu 上测试）

安装

如果项目要部署用于生产，请按照以下部分中的生产部署说明进行操作

快速安装

使用以下命令下载 docker-compose.yml 文件

wget https://raw.githubusercontent.com/navigateconsulting/virtual-assistant/master/docker-compose.yml

并使用简单的 docker compose up 命令启动应用程序。

docker-compose up -d

这将在端口 8080 上启动应用程序用户界面。

生产模式

对于生产部署，建议所有用户界面容器都位于 TLS 上。有关如何配置和保护部署的信息，请参阅 docker-compose.tls_example.yml 文件。示例包含一个 Letscert 容器，用于处理证书并在到期时重新颁发。

确保为要保护的容器设置以下环境变量。

  - VIRTUAL_HOST=subdomain.domain.com
  - VIRTUAL_PORT=port_no
  - LETSENCRYPT_HOST=subdomain.domain.com
  - [email protected]

例如，为了保护 Ui-Trainer 应用程序，请修改 docker compose 文件并添加上述环境变量，如下所示

  va_api_gateway:
    init: true
    build: './va_api_gateway'
    environment:
      - PORT_APP=3000
      - WORKERS=1
      - THREADS=50
      - REDIS_URL=redis
      - REDIS_PORT=6379
      - MONGODB_HOST=mongodb
      - MONGODB_PORT=27017
      - RASA_SERVER=http://rasa:5005/model
      - VIRTUAL_HOST=subdomain.domain.com
      - VIRTUAL_PORT=port_no
      - LETSENCRYPT_HOST=subdomain.domain.com
      - [email protected]
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - rasa_projects:/rasa_projects
    depends_on:
      - redis

修改docker compose文件后。首先通过运行以下命令启动 tls 容器

docker-compose -f docker-compose.tls_example.yml up -d

一旦容器启动，就启动应用程序堆栈。

docker-compose up -d

为了发展

如果您打算扩展堆栈并对代码库进行更改，请按照以下说明克隆存储库并从源代码构建容器

git clone https://github.com/navigateconsulting/virtual-assistant
cd virtual-assistant
docker-compose -f docker-compose.build_from_source.yml build
docker-compose -f docker-compose.build_from_source.yml up

**注意：docker-compose.yml 文件使用 docker hub 来拉取 docker 容器，而不是从源代码构建。