Данный репозиторий содержит ai-ассистента, реализованного на rasa.
$ git clone git@github.com:SofiaKhutsieva/ai_assistant.git
$ pip install -r requirements.txt
- формирование сценариев (entity-recognition, intent-classification);
- поддержка t2s (silero);
- поддержка s2t (whisper);
- отправка / прием документов;
- развертывание в телеграм.
возможные доработки:
-корректор
-добавление llm
в credentials.yml указать свои значения:
- access_token
- verify
- webhook_url
https://main--rasahq.netlify.app/docs/rasa/next/connectors/telegram
webhook_url = https://<host>:<port>/webhooks/telegram/webhook
если с локального https://<host>:<port>
= ngrok http 5005
если с удаленного сервера, то указать соответсвующие параметры host и port + настройки nginx
rasa train
- переобучение (при изменениях в nlu и domain)
rasa shell
- запуск бота через командную строку
rasa run actions --debug
- запуск экшенов
rasa run --debug
- запуск кора
rasa run --enable-api --debug
- запуск кора с сервера
├── actions <- сценарии │ ├── action_base.py <- базовые сценарии (рестарт, меню) │ ├── action_document_tmpl.py <- сценарий отправки шаблона документа │ ├── action_greeting.py <- сценарий приветсвия │ └── action_vacation.py <- сценарий отпуска ├── channels <- коннектор │ └── custom_telegram_channel.py <- кастомный коннектор для телеграма ├── data <- данные │ ├── nlu.yaml <- выборка для обучения (entity-recognition, intent-classification) │ ├── rules.yaml <- правила │ └── stories.yaml <- истории ├── utils <- утилиты │ ├── s2t <- s2t │ ├── t2s <- t2s │ ├── spell_checker <- корректор │ ├── utils_buttons.py <- кнопки (валидация) │ └── utils_documents.py <- отправка / прием документов ├── config.yml <- конфиг (модель) ├── credentials.yml <- credentials (работа с каналами) ├── domain.yml <- domain (все что используется в ассистенте: слоты, экшены, интенты, ...) ├── endpoints.yml <- endpoints └── README.md <- описание проекта