cape webservices

开普网络服务

所有后端 Cape Web 服务的入口点。

前端演示在这里（仅当您已经启动后端时才有效）。

开普敦概况

Cape 是一套开源库，用于管理问答模型，通过自动“阅读”文档来回答问题。它基于在海量数据集上训练的最先进的机器阅读模型，并包含多种机制，使其易于使用并根据用户反馈进行改进。它被设计为可移植的，即在单个笔记本电脑或并行计算机集群上工作以加速计算，并且是开源友好的，可在所有专业水平上使用。

它使用户能够

• 上传文件并回答从中提取的问题，
• 通过添加“保存的回复”（即预定义的答案）来更新模型，
• 管理用户、文档和保存的回复。

有多种使用 Cape 的方法：

• 作为一个Python库：

 from cape_responder.responder_core import Responder
 Responder.get_answers_from_documents('my-token','How easy is Cape to use', text ="Cape is an open source large-scale question answering system and is super easy to use!")

• 作为 python 服务： python3 -m cape_webservices.run
• 作为独立的 Docker 容器： docker run -p 5050:5050 bloomsburyai/cape
• 作为一个带有 UI 的应用程序
• 作为分布式集群
• 作为 Slack 机器人（此处有视频，此处有更多信息）
• 中间人工智能电子邮件应答系统（视频在这里，更多信息在这里）
• 作为 Facebook 机器人（更多信息请点击此处）
• 作为环聊机器人（更多信息请点击此处）

快速启动

最低要求

我们建议至少 3GB RAM 和至少 2 个现代 CPU 核心（如果是虚拟的，则为 4 个）。如果您使用 Docker，请确保增加 Docker 首选项中的内存资源限制。

使用 Docker 的独立 Web 应用程序

您可以运行包含管理仪表板的独立版本的 Web 应用程序。安装 docker 后，更新并运行 Cape 镜像：

docker pull bloomsburyai/cape && docker run -ti -p 5050:5050 -p 5051:5051 bloomsburyai/cape

这将启动后端和前端 Web 服务，默认情况下它还会为两者创建隧道，输出公共 url：

• 要使用前端，只需浏览到给定的网址，它将类似于： **https:// RANDOM_STRING_HERE .ngrok.io?configuration={"api":{"backendURL":"https:// RANDOM_STRING_HERE .ngrok .io:5050","超时":"15000"}}
• 要使用后端，您可以使用我们的客户端（此处的文档或通过集成我们的 HTTP API 来创建您自己的客户端（此处的文档））

Docker 快速入门指南

1. 拉取最新版本的 Docker 镜像（下载所有依赖项和机器读取模型需要一些时间）： docker pull bloomsburyai/cape

2. 运行 Docker 容器并使用以下命令在其中启动 IPython 控制台： docker run -ti -p 5050:5050 -p 5051:5051 bloomsburyai/cape ipython3

3. 导入响应程序： from cape_responder.responder_core import Responder

4. 提出问题并存储响应（答案列表）并使用以下命令显示第一个答案： response = Responder.get_answers_from_documents('my-token','How easy is Cape to use?', text="Cape is an open source large-scale question answering system and is super easy to use!"); print(response[0]['answerText'])

5. 如果您有兴趣更多地了解响应的样子，请使用以下命令显示完整的响应： print(response)

不使用docker安装

要在 Linux 系统上本地安装 Cape，请查看部署/Dockerfile。

结构

总而言之，Cape 的组织方式如下：

• cape-webservices 后端服务器提供完整的 HTTP API，取决于：
  • Cape-responder 独特的高级接口，用于分发和创建机器阅读任务，具体取决于：
    • Cape-machine-reader 集成机器阅读模型的模块
    • Cape-document-qa 将最先进的机器阅读模型与训练和评估脚本相集成
  • cape-document-manager 管理文档和注释的接口，使用 SQLite 作为示例存储后端，依赖于：
    • Cape-splitter 包将文档分割成块而不破坏句子
  • Cape-userdb，用于管理和存储用户和配置的包
  • Cape-api-helpers，HTTP API 实用函数
  • 可选插件：
    • Cape-slack-plugin，提供用于创建 Slack 机器人的 Web 服务端点
    • Cape-facebook-plugin，提供与 Facebook Messenger 集成的 Web 服务端点
    • cape-hangouts-plugin，提供用于创建环聊机器人的 Web 服务端点
    • Cape-email-plugin，提供通过电子邮件接收和回复问题的支持
• cape-frontend 前端服务器（图中未显示）它使用后端服务器 API 向用户提供管理仪表板