Project Icon

chatbot-samples

Chatopera对话机器人开发示例和最佳实践集合

Chatopera示例程序是一个包含多个对话机器人开发项目的代码库。该库提供了智能问答、智能客服和多轮对话的开发示例,以及Chatopera机器人系统集成的案例。通过这些示例,开发者可以快速掌握Chatopera平台的使用方法,学习对话机器人开发的最佳实践,从而高效构建智能对话系统。

Chatopera 示例程序

GitHub | Gitee

本源码库提供多个示例程序项目,基于这些项目,您可以:

  • 快速掌握 Chatopera 对话机器人开发,实现智能问答,智能客服等应用;
  • 以对话模板为脚手架,学习最佳实践,开发多轮对话;
  • 快速掌握 Chatopera 机器人的系统集成。

开始阅读前

  • 请完成入门教程,查看文档
  • 本文面向开发者撰写,有命令行工具或编程语言经验:Bash(或 PowerShell)、Git、JavaScript

工单

有关 chatopera/chatbot-samples 的工单,请提交至:

https://github.com/chatopera/docs/issues?q=label%3ASamples

安装 CLI

CLI 命令行工具是自动化的脚本命令,使用 CLI 命令行工具可快速导入或导出机器人语料。使用 CLI 工具前,需要先安装以下依赖:

CLI 同时依赖操作系统的命令行终端,如 PowerShell、CMD Prompt、Bash Shell 等。

打开命令行终端,比如 PowerShell,执行 npm --version,确认可以看到类似的输出。

Alt text

这表明 Node.js 已经安装成功。然后,执行:

npm install -g @chatopera/sdk

安装 CLI。安装完成后,在命令行执行 bot --version,确认可以看到类似这样的输出。

Alt text

克隆代码

git clone https://github.com/chatopera/chatbot-samples.git
cd chatbot-samples
pwd # 获取代码路径 ROOT_PATH
ls projects # projects 目录内存放多个示例项目

{{ROOT_PATH}} 是项目 https://github.com/chatopera/chatbot-samples 存放的路径,例如 /c/Users/Administrator/chatbot-samples

使用 CLI 导入示例程序

首先,安装 CLI 和克隆代码,然后执行以下步骤。

导入语料

将某个示例程序导入到一个已有的聊天机器人。假设已经在 https://bot.chatopera.com/dashboard 创建了一个聊天机器人,并获得了 ClientID 和 Secret 信息。

接着按顺序执行以下命令

#cd {{ROOT_PATH}}/projects/{{PROJECT_NAME}} # 使用哪个示例项目,就进入哪个文件夹
cd {{ROOT_PATH}}/projects/GitHub工单机器人 # 例如,进入【GitHub工单机器人】 
bot env # 自动生成 .env 文件,然后更新 .env 文件中的 BOT_CLIENT_ID 和 BOT_CLIENT_SECRET
bot dicts --action import -f bot.dicts.json # 导入词典
bot faq --action import -f bot.faqs.json    # 导入知识库
bot intents --action import -f bot.intents.json # 导入意图识别
bot conversation --action import -f bot.conversations.c66 # 导入多轮对话

这样,就可以访问机器人了,比如从 H5 聊天控件与机器人对话。

导出语料

将当前 .env 文件中机器人的语料导出为本地的语料文件。

cd {{ROOT_PATH}}/projects/GitHub工单机器人 # 使用哪个示例项目,就进入哪个文件夹
bot dicts --action export -f bot.dicts.json # 假设已经创建了 .env 文件,并设置 BOT_CLIENT_ID 和 BOT_CLIENT_SECRET
bot faq --action export -f bot.faqs.json
bot intents --action export -f bot.intents.json
bot conversation --action export -f bot.conversations.c66

这样就完成了机器人对话技能的备份。

导入和导出中,文件格式是一样的。

更多说明

示例程序目录

查看示例程序目录

Alt text

每个示例程序按照如下结构组织:

根目录
├── README.md                  # 该项目的使用说明,必读
├── bot.dicts.json             # 词典导入文件,包括引用词典、词汇表词典和正则表达式词典
├── bot.faqs.json              # 知识库导入文件,包括标准问、扩展问、分类等
├── bot.intents.json           # 意图识别导入文件,包含意图、说法、槽位等
├── bot.conversations.c66      # 多轮对话导入文件,包含脚本、函数等
├── conversations              # 多轮对话文件解压后的内容,.c66 文件是 zip 压缩包
├── flow.mdj                   # UML 对话流程文件,描述对话流程,可能有
└── flow.xlsx                  # Excel 话术文件,描述对话流程,可能有

语料导入导出的更多介绍

了解导入导出语料,查看文档

设置命令快捷方式

在 shell profile 中设置如下命令,比如 ~/.zshrc~/.bashrc

export CHATBOT_SAMPLES={{ROOT_PATH}}
# export bot files into current work dir
alias botexport="$CHATBOT_SAMPLES/bin/export.sh"
# import bot files under current work dir
alias botimport="$CHATBOT_SAMPLES/bin/import.sh"
# package conversations folder as bot.conversations.c66
alias botconpac="$CHATBOT_SAMPLES/bin/conversation.package.sh"

现在,使用命令 botimportbotexport 完成导入 BOT 和导出 BOT 的操作,例如:

cd projects/GitHub工单机器人
botimport # 导入语料到聊天机器人
botexport # 导出聊天机器人到语料

许可证

Apache 2.0

chatoper banner

项目侧边栏1项目侧边栏2
推荐项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号