Advertisement

Rasa-Webchat：功能强大的Rasa与Botfront聊天组件

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Rasa-Webchat是一款结合了Rasa和Botfront技术的强大聊天组件，为开发者提供便捷高效的聊天机器人集成方案。 Rasa网络聊天 :speech_balloon: 是一个可以在任何网站上部署使用的聊天小部件或制作的虚拟助手。 :rwarning: Rasa网络聊天1.0.1版本适用于2.3.x和2.4.x版本的rasa。对于其他rasa版本，请使用1.0.0。 特性包括： - 短信快速回复 - 图片轮播 - 降价支持 - 持续性会议 - 打字指示器 - 消息之间的智能延迟 易于导入脚本标签或作为React组件。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Rasa-Webchat：功能强大的Rasa与Botfront聊天组件
    优质
    Rasa-Webchat是一款结合了Rasa和Botfront技术的强大聊天组件，为开发者提供便捷高效的聊天机器人集成方案。 Rasa网络聊天 :speech_balloon: 是一个可以在任何网站上部署使用的聊天小部件或制作的虚拟助手。 :rwarning: Rasa网络聊天1.0.1版本适用于2.3.x和2.4.x版本的rasa。对于其他rasa版本，请使用1.0.0。 特性包括： - 短信快速回复 - 图片轮播 - 降价支持 - 持续性会议 - 打字指示器 - 消息之间的智能延迟 易于导入脚本标签或作为React组件。
     
  • Rasa聊天界面（UI）
    优质
    Rasa聊天界面（UI）是一款专为开发者设计的工具，用于构建和测试先进的对话式AI应用。它提供直观易用的操作体验，助力快速迭代开发过程。 Rasa聊天界面是基于Teresa Flaherty的Rasa Open Source Engine的一个定制版本（增加了情感功能）的简单前端存储库。该聊天UI提供了一个简洁的消息界面，允许用户通过文本和语音与机器人进行交流，并可以使用Gabriel Denys的情感状态模拟器来在机器人内部创建一个情感环境。此用户界面已经连接到预先构建并展示机器人情感功能的Rasa模型上，但也可以自定义以适应任何其他Rasa模型。UI假设用户已经在本地运行了Rasa模型和情感模拟器实例。
     
  • Doctor-Friende: 基于Neo4j知识图和Rasa的中医聊天机器人-Rasa-Doctor-Friende：
    优质
    Doctor-Friende是一款结合了Neo4j知识图谱与Rasa框架打造的中医主题聊天机器人。它利用先进的自然语言处理技术，为用户提供个性化的中医咨询服务和健康建议，致力于成为用户身边的私人中医顾问。 目录 Rasa版本 此处为Rasa==2.0.x（其他Rasa版本请切换分支） 演示视频 演示视频展示了程序的功能 GIF动图展示 日期：2020年5月20日，聊天窗口的颜色有所改动 说明 本项目实现了一个基于中文的医疗知识图谱问答机器人MedicalKBQA，使用的是 Rasa-2.0.x 版本及其支持的外部组件，并且采用了 Neo4j 图数据库来构建知识图谱。Rasa 的 Pipeline 配置如下： pipeline: - name: MitieNLP model: datatotal_word_feature_extractor_zh.dat - name: JiebaTokenizer dictionary_path: jieba_userdict
     
  • Rasa-Weather-Bot：基于Rasa框架打造的聊天机器人，提供全球200,000个城市实时天气信息
    优质
    Rasa-Weather-Bot是一款采用Rasa框架构建的智能聊天机器人，能够为用户提供覆盖全球超过20万个城市的精准实时天气资讯。 Rasa-Weather-Bot 是一个基于 Rasa 框架的聊天机器人项目，旨在帮助用户获取全球超过 200,000 个城市的实时天气信息。Rasa 是一款强大的开源工具，专门用于构建复杂的交互式 AI 应用程序，包括自然语言处理（NLP）和对话管理系统。在这个项目中，Rasa 被用来理解和回应用户的天气查询，并提供个性化且流畅的对话体验。 该项目的核心是 Rasa Open Source，它由两个主要组件组成：Rasa NLU 和 Rasa Core。Rasa NLU 用于理解用户的自然语言输入并解析出意图（intent）和实体（entity）。例如，在用户询问“今天北京的天气怎么样？”时，意图可能是查询天气，而实体则是北京。 另一方面，Rasa Core 根据用户的历史对话及当前意图生成合适的响应，并实现智能对话管理。在 Rasa-Weather-Bot 中，开发人员使用了 OpenWeatherMap API 作为数据源。OpenWeatherMap 提供全球范围内的天气预报、历史数据和气象API服务。通过这个API，聊天机器人可以获取实时的温度、湿度、风速等信息，并将这些数据转化为用户易于理解的语言形式进行回复。 为了实现这一功能，开发者需要配置 Rasa 的训练数据，包括示例对话（nlu.md）、故事（stories.md）以及域定义文件（domain.yml）。`nlu.md` 文件包含了各种天气相关的意图和实体的样例输入，帮助Rasa 学习识别不同的查询。`stories.md` 定义了不同对话路径及用户行为序列的可能性，而 Rasa Core 则根据这些故事来学习如何进行有效的对话管理。 在 `domain.yml` 文件中，则定义了聊天机器人的动作、槽（slot）、意图和实体等信息。此外，在Rasa-Weather-Bot项目里，开发者还需要编写一个或多个 Python 插件以与 OpenWeatherMap API 交互获取并处理天气数据。这些插件通常存放在 Rasa 的行动服务器中；当Rasa Core 决定执行特定动作时，会调用这些插件来获得所需信息。 此外，项目可能还包含了自定义的模型配置和管道设置，以优化 Rasa NLU 和 Core 的性能表现。这包括选择预训练模型、特征提取方法及对话策略等调整措施，在提高机器人理解和响应用户的能力方面发挥重要作用。 总之，Rasa-Weather-Bot 是一个利用 Rasa 框架和 OpenWeatherMap API 构建的聊天机器人实例，展示了如何通过自然语言处理技术实现与用户的天气查询互动。此项目不仅为学习使用 Rasa 提供了一个实践平台，并且也为其他领域如客户服务、信息检索等提供了参考案例。深入研究并扩展该项目的功能将有助于开发者进一步提升其在 AI 对话系统开发方面的技能水平。
     
  • WebChat：网页聊天
    优质
    WebChat是一款方便实用的网页聊天工具，让用户能够轻松实现在网页上即时通讯、交流分享。无论是工作协作还是日常社交，都能提供流畅便捷的服务体验。 webchat程序利用CSS、Spring框架、HTML及JavaScript技术实现网页聊天功能。该系统采用的技术栈包括：spring+springmvc+mybatis+jQuery+ajax，并使用MySQL作为数据库。 具体功能如下： 1. 聊天页面。 - 显示好友间的对话信息，包含发送框和目标选择按钮以及发送按钮。每条消息中显示发表用户昵称、日期时间及发送人昵称。页面还展示双方的头像。 - 右侧栏为好友列表，包括好友个数与昵称，并且可以接收新消息提醒；点击已添加的好友可发起私聊。 2. 个人信息页。 - 展示用户注册信息：包含昵称、性别、出生日期、个人简介、注册时间和最后登录时间等。页面还展示用户的头像，单击头像会放大显示，并支持下载保存操作。 3. 设置页面。 包含两个子页面： 1）个人设置页：提供用户基本信息的查看和修改功能。
     
  • Rasa-X-Demo：展示应用，利用Rasa X操作机器人
    优质
    Rasa-X-Demo是一款演示应用程序，旨在通过Rasa X平台便捷地展示和操控对话机器人的功能与能力。 这是一个存储库，其中包含一个示例bot以及使用Rasa X运行它所需的设置。 开发内部 何时发布新版本：此仓库与rasa-x保持同步，在每个新的次要发行版中应该有一个对应的rasa-x-demo版本更新。请注意，这通常不适用于修补程序版本的发布。 如何发布新版本： 1. 在requirements.txt文件中更新Rasa的版本号以反映关联的Rasa X 版本所使用的 Rasa 开源版本。 2. 如果主配置管道发生了变化：将config.yml和domain.yml更新为最新的推荐配置（例如，参考rasa.cli.initial_project）。 3. 安装第1步指定的新版本的Rasa，并在本地环境中运行make train命令以生成新的模型。 4. 创建一个拉取请求(Pull Request)。 5. 在合并到master分支后，使用git tag命令标记新版本并推送至仓库（例如：`git tag 0.26.0 -m new minor release`）。
     
  • Kairon: 基于Rasa的工具包，助力高级NLP训练与部署聊天机器人
    优质
    Kairon是一款基于Rasa构建的先进工具包，旨在简化复杂自然语言处理技术在聊天机器人开发中的应用，支持高效的模型训练及便捷的部署流程。 凯龙（Kairon）被设计为基于Web的微服务驱动套件，旨在大规模培训Rasa上下文AI助手。它通过提供无编码的Web界面来简化与这些AI助手合作的过程，使用户能够轻松地适应、训练、测试和维护此类助手。 什么是凯龙？ 当前版本的Kairon是在RASA框架上构建的一组工具，并提供了有用的UI界面。而RASA主要关注聊天机器人本身的技术实现。相比之下，Kairon则侧重于处理该框架所需数据的预处理技术，包括问题扩充和知识图生成等任务，这些知识图可用于自动生成意图、问题及响应。此外，它还支持机器人的后期维护工作，比如追踪后续消息等功能。 它可以做什么？ 简而言之，凯龙是一个开源项目。
     
  • Rasa Chatbot CN：使用最新版Rasa构建的中文对话系统-源码
    优质
    Rasa Chatbot CN 是基于最新版 Rasa 构建的高效中文对话系统开源项目，致力于提供高质量的聊天机器人解决方案。该项目包含详尽的源代码，便于开发者学习和二次开发。 Rasa Core 和 Rasa NLU 是 rasa 对话系统系列的一部分。由于 rasa 已经更新到了 2.0 版本，因此目前使用的代码仍然是去年上半年的版本，在此期间 rasa 进行了大量改进，组件也支持 BERT 并且对中文的支持更好。之前基于 1.1.x 的版本将转移到该分支上，而现有主分支则会分享一套最新的基于 1.10.18 版本并支持中文的 pipeline。 安装软件包时，请确保使用 Python >=3.6，并通过以下命令下载依赖项： ``` pip install -r requirements.txt ```
     
  • Rasa UI：Rasa框架的前端界面
    优质
    简介：Rasa UI是基于Rasa框架设计的用户界面工具，旨在简化对话机器人的开发流程，使开发者能够直观地构建、测试和部署高效的聊天机器人应用。 Rasa UI是一个基于Web的应用程序，用于快速轻松地创建和管理机器人、NLU组件（正则表达式、示例、实体、意图等）以及核心组件（故事、动作、响应）。它还提供了一些便利功能，例如训练模型、加载模型、监控使用情况或查看日志。 产品特点包括： - 一个用户界面用于创建和管理培训数据：示例、意图、实体、同义词、正则表达式、故事、操作及响应。 - 可以从单一的UI中管理多个Rasa UI实例。 - 创建并加载不同版本的模型，以便测试与优化。 - 记录请求来跟踪使用情况和历史记录，并改进模型。 - 通过不同的模型轻松执行意图解析。 - 数据存储在SQLite数据库中，便于备份共享。 可以将Rasa UI独立于Rasa后端运行或与其一起工作以管理训练数据。安装前需要服务Rasa用户界面；对于1.2+版本的开发则是可选的。可以通过克隆下载Rasa UI仓库并安装npm软件包来开始使用它，在package.json中设置相应的变量即可完成配置。