https://github.com/chatopera/chatbot-samples
🤖 聊天机器人示例，定制聊天机器人，聊天机器人语料导入导出
https://github.com/chatopera/chatbot-samples
chatbot natural-language-generation natural-language-processing natural-language-understanding personal-assistant
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🤖 聊天机器人示例，定制聊天机器人，聊天机器人语料导入导出
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/chatopera/chatbot-samples
- Owner: chatopera
- License: other
- Created: 2018-07-05T07:35:03.000Z (over 7 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2024-06-28T02:27:51.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2024-06-28T06:37:35.785Z (over 1 year ago)
- Topics: chatbot, natural-language-generation, natural-language-processing, natural-language-understanding, personal-assistant
- Language: JavaScript
- Homepage: https://github.com/chatopera/docs/issues?q=label%3ASamples
- Size: 6.6 MB
- Stars: 123
- Watchers: 7
- Forks: 41
- Open Issues: 1
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
[Chatopera 云服务](https://bot.chatopera.com/) | [入门教程](https://docs.chatopera.com/products/chatbot-platform/tutorials/index.html) | [文档中心](https://docs.chatopera.com/index.html)
# Chatopera 示例程序
[GitHub](https://github.com/chatopera/chatbot-samples/) | [Gitee](https://gitee.com/chatopera/chatbot-samples)
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](https://docs.chatopera.com/products/chatbot-platform/tutorials/index.html)
* 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](https://github.com/chatopera/chatbot-samples) 的工单，提交到 -
[https://github.com/chatopera/docs/issues?q=label%3ASamples](https://github.com/chatopera/docs/issues?q=label%3ASamples)
## 安装 CLI
[CLI 命令行工具](https://docs.chatopera.com/products/chatbot-platform/references/cli.html)是自动化的脚本命令，使用 CLI 命令行工具可快速的导入或导出机器人语料。使用 CLI 工具，需要先安装依赖：
* Git - [Windows 安装指南](https://gitforwindows.org/) | [macOS](https://git-scm.com/download/mac) | [Linux](https://git-scm.com/downloads)
* Node.js - [安装指南](https://nodejs.org/zh-cn)
CLI 同时依赖操作系统的命令行终端，如 PowerShell, CMD Prompt, Bash Shell, etc.
打开命令行中断，比如 PowerShell，执行 `npm --version`，确认可以看到类似的输出。
证明 nodejs 已经安装成功。然后，执行：
```
npm install -g @chatopera/sdk
```
进行安装 CLI，上述命令执行后，在命令行执行 ``，确认可以看到类似这样的输出。
## 克隆代码
```
git clone https://github.com/chatopera/chatbot-samples.git
cd chatbot-samples
pwd # 得到代码路径 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](https://github.com/chatopera/chatbot-samples) 存放的路径, 比如 `/c/Users/Administrator/chatbot-samples`。
## 使用 CLI 导入示例程序
首先，[安装 CLI 和克隆代码](https://github.com/chatopera/chatbot-samples?tab=readme-ov-file#%E5%AE%89%E8%A3%85-cli)，然后执行下面的步骤。
### 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](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**按照顺序，执行下面的命令**：
```
#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 # 比如，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 # 导出词典
bot faq --action import -f bot.faqs.json # 导出知识库
bot intents --action import -f bot.intents.json # 导出意图识别
bot conversation --action import -f bot.conversations.c66 # 导出多轮对话
```
这样，就可以访问机器人了，比如从 H5 聊天控件，和机器人对话。
### 导出语料
将目前 `.env` 文件中的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，并设定 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](./projects)。
[](./projects)
每个**示例程序**按照如下的结构组织。
```
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](https://docs.chatopera.com/products/chatbot-platform/howto-guides/integration/cli-export-import.html)
### 设置命令快捷方式
在 shell profile 中设置如下命令, 比如 `~/.zshrc` or `~/.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 `botimport` 和 `botexport` 完成导入 BOT 和导出 BOT 的操作，比如：
```
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
```
# LICENSE
[Apache 2.0](./LICENSE)
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[co-url]: https://www.chatopera.com