Rasa 网络聊天集成
Rasa WebChat integration
我通过观看此视频使用 Rasa-Core 和 Rasa-NLU 在 slack 上创建了一个聊天机器人:https://vimeo.com/254777331
它在 Slack.com 上运行良好。但我需要的是使用代码片段将其添加到我们的网站。当我查看它时,我发现可以使用 RASA Webchat(https://github.com/mrbot-ai/rasa-webchat:一个简单的网络聊天小部件来连接聊天机器人)将聊天机器人添加到网站。所以,我将这段代码粘贴到我网站上的 < body > 标签内。
<div id="webchat"/>
<script src="https://storage.googleapis.com/mrbot-cdn/webchat-0.4.1.js"></script>
<script>
WebChat.default.init({
selector: "#webchat",
initPayload: "/get_started",
interval: 1000, // 1000 ms between each message
customData: {"userId": "123"}, // arbitrary custom data. Stay minimal as this will be added to the socket
socketUrl: "http://localhost:5500",
socketPath: "/socket.io/",
title: "Title",
subtitle: "Subtitle",
profileAvatar: "http://to.avat.ar",
})
</script>
“Run_app.py”是启动聊天机器人的文件(在视频中可用:https://vimeo.com/254777331)
Here is the code of Run_app.py :
from rasa_core.channels import HttpInputChannel
from rasa_core.agent import Agent
from rasa_core.interpreter import RasaNLUInterpreter
from rasa_slack_connector import SlackInput
nlu_interpreter = RasaNLUInterpreter('./models/nlu/default/weathernlu')
agent = Agent.load('./models/dialogue', interpreter = nlu_interpreter)
input_channel = SlackInput('xoxp-381510545829-382263177798-381274424643-a3b461a2ffe4a595e35795e1f98492c9', #app verification token
'xoxb-381510545829-381150752228-kNSPU0X7HpaS8oJaqd77TPQE', # bot verification token
'B709JgyLSSyKoodEDwOiJzic', # slack verification token
True)
agent.handle_channel(HttpInputChannel(5004, '/', input_channel))
我想将这个 python 聊天机器人连接到“Rasa-webchat”,而不是使用 Slack。但我不知道该怎么做。我试着到处寻找,但我在互联网上找不到任何有用的东西。有人能帮我吗?谢谢。
为了将 Rasa Core 连接到您的网络聊天,请执行以下操作:
使用以下内容创建凭据文件 (credentials.yml
):
socketio:
user_message_evt: user_uttered
bot_message_evt: bot_uttered
使用以下命令启动 Rasa Core(我假设您已经训练了您的模型):
python -m rasa_core.run \
--credentials <path to your credentials>.yml \
-d <path to your trained core model> \
-p 5500 # either change the port here to 5500 or to 5005 in the js script
由于您在凭据文件中指定了 socketio 配置,Rasa Core 会自动启动 SocketIO 输入通道,然后您网站上的脚本会连接到该通道。
要添加 NLU,您必须选择:
- 在你的 Rasa Core
run
命令中使用 -u <path to model>
指定经过训练的 NLU 模型
- 运行 一个单独的 NLU 服务器并使用端点配置对其进行配置。这在深度
中解释here
Rasa Core documentation 也可能对您有所帮助。
为了拥有网络频道,您需要有一个可以发送和接收聊天语句的前端。 scalableminds 有一个开源项目。先看演示
要将您的 Rasa 机器人与此聊天室集成,您可以安装聊天室项目,如下面的 Github 项目所示。它也适用于最新的 0.11 Rasa 版本。
您遇到了依赖性问题,请查看您使用的是什么版本的 rasa 以及什么版本的网络聊天。
网络聊天不支持 rasa 版本 2+
我通过观看此视频使用 Rasa-Core 和 Rasa-NLU 在 slack 上创建了一个聊天机器人:https://vimeo.com/254777331
它在 Slack.com 上运行良好。但我需要的是使用代码片段将其添加到我们的网站。当我查看它时,我发现可以使用 RASA Webchat(https://github.com/mrbot-ai/rasa-webchat:一个简单的网络聊天小部件来连接聊天机器人)将聊天机器人添加到网站。所以,我将这段代码粘贴到我网站上的 < body > 标签内。
<div id="webchat"/>
<script src="https://storage.googleapis.com/mrbot-cdn/webchat-0.4.1.js"></script>
<script>
WebChat.default.init({
selector: "#webchat",
initPayload: "/get_started",
interval: 1000, // 1000 ms between each message
customData: {"userId": "123"}, // arbitrary custom data. Stay minimal as this will be added to the socket
socketUrl: "http://localhost:5500",
socketPath: "/socket.io/",
title: "Title",
subtitle: "Subtitle",
profileAvatar: "http://to.avat.ar",
})
</script>
“Run_app.py”是启动聊天机器人的文件(在视频中可用:https://vimeo.com/254777331)
Here is the code of Run_app.py :
from rasa_core.channels import HttpInputChannel
from rasa_core.agent import Agent
from rasa_core.interpreter import RasaNLUInterpreter
from rasa_slack_connector import SlackInput
nlu_interpreter = RasaNLUInterpreter('./models/nlu/default/weathernlu')
agent = Agent.load('./models/dialogue', interpreter = nlu_interpreter)
input_channel = SlackInput('xoxp-381510545829-382263177798-381274424643-a3b461a2ffe4a595e35795e1f98492c9', #app verification token
'xoxb-381510545829-381150752228-kNSPU0X7HpaS8oJaqd77TPQE', # bot verification token
'B709JgyLSSyKoodEDwOiJzic', # slack verification token
True)
agent.handle_channel(HttpInputChannel(5004, '/', input_channel))
我想将这个 python 聊天机器人连接到“Rasa-webchat”,而不是使用 Slack。但我不知道该怎么做。我试着到处寻找,但我在互联网上找不到任何有用的东西。有人能帮我吗?谢谢。
为了将 Rasa Core 连接到您的网络聊天,请执行以下操作:
使用以下内容创建凭据文件 (
credentials.yml
):socketio: user_message_evt: user_uttered bot_message_evt: bot_uttered
使用以下命令启动 Rasa Core(我假设您已经训练了您的模型):
python -m rasa_core.run \ --credentials <path to your credentials>.yml \ -d <path to your trained core model> \ -p 5500 # either change the port here to 5500 or to 5005 in the js script
由于您在凭据文件中指定了 socketio 配置,Rasa Core 会自动启动 SocketIO 输入通道,然后您网站上的脚本会连接到该通道。
要添加 NLU,您必须选择:
- 在你的 Rasa Core
run
命令中使用-u <path to model>
指定经过训练的 NLU 模型 - 运行 一个单独的 NLU 服务器并使用端点配置对其进行配置。这在深度 中解释here
Rasa Core documentation 也可能对您有所帮助。
为了拥有网络频道,您需要有一个可以发送和接收聊天语句的前端。 scalableminds 有一个开源项目。先看演示
要将您的 Rasa 机器人与此聊天室集成,您可以安装聊天室项目,如下面的 Github 项目所示。它也适用于最新的 0.11 Rasa 版本。
您遇到了依赖性问题,请查看您使用的是什么版本的 rasa 以及什么版本的网络聊天。
网络聊天不支持 rasa 版本 2+