Restaurant chatbot

餐廳聊天​​機器人

架構概述：

我的技術部落格中給出了該專案的詳細說明：https://medium.com/@barua.aindriya/building-a-nlp-chatbot-for-a-restaurant-with-flask-b978337049f2

如何設定和運行專案？

1. 安裝先決條件我的python版本是3.6.13。要安裝所有必需的庫，請下載/克隆我的 GitHub 儲存庫，然後在資料夾中開啟 CMD 並輸入：

pip install -r 要求.txt

2. 下載預先訓練的 FastText 英文模型 從 https://fasttext.cc/docs/en/crawl-vectors.html 下載 cc.en.300.bin.gz 。將其解壓縮以下載 cc.en.300.bin，其程式碼是我的 Github 儲存庫中的幫助程式腳本。
3. 準備資料集 運行 data_embedder.py 這將取得 dataset.json 檔案並將所有句子轉換為 FastText 向量。

python data_embedder.py

4. 在本地主機上設定 Mongo Db 安裝 MongoDb Compass 製作 3 個集合：選單、預訂、回饋 選單必須是硬編碼的，它包括項目、成本、素食主義者、蔬菜、關於、報價。

當使用者提供回饋時，將插入回饋文檔，以便餐廳管理部門可以閱讀這些文檔並採取必要的措施。

預訂收集寫入唯一的預訂 ID 和預訂時間戳，以便當客戶來到接待處並出示 ID 時，可以驗證預訂。

5. 運行 Flask 這將在本地主機上啟動 Web 應用程式

匯出 FLASK_APP=應用程式
導出 FLASK_ENV=開發
燒瓶運行