Example

Fügt die erste Version des Chatbots hinzu

• Der Aufbau des Chatbots orientiert sich an Beispielen aus dem Rasa-Repo

Zielsetzung

• Der Bot soll die Intents erkennen (z.B. intent:birthplace)
• Der Bot soll die Entitäten erkennen (z.B. physicist: Galileo Galilei)
• Der Bot soll abhängig vom Intent die zugehörige Action aufrufen und das richtige Ergebnis aus data.tsv liefern

Struktur

├── Makefile                Start des Bots, v.a. 'make train' und 'make run'
├── actions.py              Python-Methoden zur Suche nach Antwortwerten und 
├── bot.py                  EntryPoint des Bots
├── data.tsv                Beispieldatensatz mit Galileo Galilei und Albert Einstein
├── domain.yml              Entitäten, Slots, Actions für den Bot
├── endpoints.yml           Konfiguration für den Action-Server
├── models                  Rasa Subdirectory
├── nlu.md                  NLU-Trainingsdaten inkl. Intents
├── nlu_config.yml          NLU-Konfiguration inkl. NER, Tokenizer
└── stories.md              Core-Trainingsdaten (Beispielgesprächsverläufe)

Setup

cd example/
source activate $(name_eurer_pyhton_env)

make train
make run

Merge Example branch with master