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Anzeigen der Change History Ob Intents, Actions oder Dialoge im Story-Builder: Für alle Bereiche lässt sich eine Change-History anzeigen. Dies erleichtert das Arbeiten im Team und macht vorgenommene Änderungen transparent. Rollbacks zu den History-Einträgen sind jederzeit möglich. 10 besten Chatbot-Entwicklungs-Frameworks zum Erstellen leistungsfähiger Bots. Integrierte Live Chat Komponente botario verfügt über eine nahtlos integrierte Live Chat Komponente: Service Mitarbeiter können Chats übernehmen, wenn der Kunde dies wünscht, oder wenn der Bot einmal nicht mehr weiterweiß. Anfragen an Live Chat Mitarbeiter können aber auch wieder an den Bot zurückgegeben werden. Vorhandene Live-Chat Systeme können problemlos an botario angebunden werden. Live Video Chat Wenn der User per Handover an einen Service-Agenten übertragen wurde, besteht die Möglichkeit auch per Videochat mit dem Kunden zu sprechen, wenn dieser es wünscht. Dazu muss der Kunde lediglich die Freigabe für Mikrofon und Webcam über den Browser erteilen. Low-Code Plattform Der Aufbau von botario ist bewusst so gestaltet, dass auch Mitarbeiter ohne Programmiererfahrung Chatbots oder neue Inhalte erstellen können.
7/site-packages/sklearn/metrics/ UndefinedMetricWarning: F-score is ill-defined and being set to 0. 0 in labels with no predicted samples. Aber es wird ein Modell erstellt. Nach dem Training erscheint im model Verzeichnis ein Verzeichnis mit den gelernten Daten. Diese müssen dem Server für die 'Prediction', also Verarbeitung der Sprache, bekannt gemacht werden. Die geschieht auch über die Datei: "server_model_dir": "/models/model_20170121-113333" Wobei der Pfad zum model Verzeichnis natürlich an den aktuellen anzupassen ist. Rasa chatbot deutsch version. docker-compose up Startet den Server. Auf die option -d verzichte ich hier erstmal, um die Log-Dateien sehen zu können. Testen und erste Prediction Wie in der API dokumentiert ist startet man die Verarbeitung (Prediction) über einen POST-Request. Um diese abzusetzen benutze ich gerne die Chrome-Erweiterung Postman. OK, das klappt also nicht. Intent ist falsch und die 'Confidence' ist mit ~0. 28 schlechter als erwartet. Hab das mit verschiedenen Test-Daten für die deutsche Sprache probiert.
Dazu ruft man den Container mit dem 'download spacy de' Kommando auf: docker run download spacy de Bei mir auf dem Rechner sind das dann ~1, 6GByte Daten, welche im data Verzeichnis (s. o. ) erstellt werden. Dazu braucht man erst einmal Testdaten für die deutsche Sprache. Das Lernen kann via REST Interface (POST /train) des Servers erledigt werden. Bein ersten Versuch hatte ich damit schlechte Ergebnisse erhalten, von daher nehmen wir lieber den 'normalen' Weg, wie im Tutorial der Dokumentation beschrieben. Dadurch kann man zu Debug-Zwecken das Visualisierungstool benutzen. Test-Daten Basierend auf den Testdaten im Repo, habe ich eine eigene Test Datei mit deutschen Phrasen erstellt. Erster Versuch einen Chatbot zu bauen | Steffens Blog. Dabei soll eine Zeitabfrage, sowie eine Suche bei Wikipedia getriggert werden können. Die Aufgaben müssen natürlich von einem zu erstellendem Backend geleistet werden. rasa_nlu erzeugt von Dem Text ein 'Intent' und evtl dazugehörige 'Entities'. Ein 'Intent' ist z. B. 'greet', wenn der User 'Hallo' oder ähnlich eingibt.
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Eine Abfrage bei der Wikipedia benötigt einen 'Intent', also 'global_search' als Suche bei Wikipedia. Dazu benötigt man natürlich ein Suchwort, was die Entität (global_word) darstellt.