今天想着如何快速的将 Rasa API 融入之前的项目中,如在我的公众号 coding01[1]里增加一个自动回复聊天机器人。
之前写过一篇介绍用Rasa结合类似于GPT这种LLM应用的项目:RasaGpt——一款基于Rasa和LLM的聊天机器人平台
容器提供了从开发人员的笔记本电脑到测试环境、从类生产环境到生产环境一致的运行环境。
在ChatGpt引领的AI浪潮下,一大批优秀的AI应用应运而生,其中不泛一些在某些行业或领域中探索AI技术或应用落地的案例。不得不说,AI正在重塑各个行业。众所周知,Rasa是一个非常优秀的,用于构建开源AI助手的框架,它允许开发人员创建自然语言对话系统,包括聊天机器人、语音助手和智能助手。本文介绍的是一个基于Rasa和Langchain之上,通过将LLM的能力赋予Rasa建立的聊天机器人平台。
Compose 是用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。通过 Compose,您可以使用 YML 文件来配置应用程序需要的所有服务。然后,使用一个命令,就可以从 YML 文件配置中创建并启动所有服务。
这是如何使用Docker构建Rasa助手的指南。如果你之前没有使用过Rasa,我们建议你先Rasa教程开始。
如上文所说的「Local Mode」[1]模式更多的是方便我们本地测试,如果需要提供给外界服务,我们还需要其他模式,官网提供的三种:
今天,云原生计算基金会(CNCF)接受Cloud Native Buildpacks(CNB)进入CNCF沙箱。沙箱是早期阶段发展中的云原生项目的家。
Docker Swarm 是 Docker 的集群管理工具。它将 Docker 主机池转变为单个虚拟 Docker 主机。 Docker Swarm 提供了标准的 Docker API,所有任何已经与 Docker 守护程序通信的工具都可以使用 Swarm 轻松地扩展到多个主机。
会话是一个平台(CAAP)的未来,所以我们已经使用BotSharp AI BOT平台构建器为我们的 .NET 开发人员提供了整个工具包,以构建一个CaaP。它为你自己搭建的机器人提供了尽可能多的学习能力,并精确控制人工智能处理管道的每一步。
BotSharp是一个用于AI Bot平台构建的开源机器学习框架。本项目涉及到自然语言理解、计算机视觉和音频处理技术等方面,旨在促进智能机器人助手在信息系统中的开发和应用。开箱即用(Out-of-the-box)的机器学习算法允许普通程序员更快、更容易地开发人工智能应用程序。
因为Docker在C/S中运行。我们的本机是C,Docker引擎是S。实际的构建过程是在Docker引擎下完成的,因此此时无法使用本地文件。这需要将本地机器指定目录中的文件打包并提供给Docker引擎使用。 如果未指定最后一个参数,则默认上下文路径为Dockerfile的位置。 注意:不要将无用的文件放在上下文路径中,因为它们将被打包并发送到docker引擎。如果文件太多,进程将很慢。
Rasa 是最火的聊天机器人框架,是基于机器学习和自然语言处理技术开发的系统。Rasa 中文官方文档包括聊天机器人,上下文管理,多伦对话,意图识别,填槽,中文聊天机器人开发必备手册。
如果您在本地计算机(即非服务器)上进行测试,则需要使用[ngrok]()。这为您的机器提供了域名,以便Facebook,Slack等知道将消息发送到本地计算机的位置。
首个使用Docker的是dotCloud PaaS(平台即服务)。在围绕Docker重塑品牌后,dotCloud取得了巨大的成功。如今Docker已经成为了其他PaaS解决方案中的标准配置或是核心组件。那么与在现有PaaS解决方案中简单加入Docker相比,新建由Docker驱动的PaaS在数量上是否会更多呢?答案是肯定的。 对于任何云平台解决方案而言,Docker都具有强大的吸引力,这一点几乎没有什么疑问。微软、谷歌、亚马逊AWS和IBM都已经在其各自的云服务中加入了Docker。随着越来越多的机构开始在
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 艾瑞咨询《2021年中国对话机器人ChatBot行业发展研究报告》指出,2025年中国对话机器人市场规模将达98.5亿元,约是2020年的4倍。 而Gartner 在2022 企业级对话机器人平台研究报告中指出,Rasa 是唯一成熟可用的开源机器人框架! 在对话机器人未来前景如此大好的情况下,Rasa必然是一个非常值得大家学习的框架! Rasa作为一款开源的对话机器人框架,能让开发者使用先进的机器学习技术快速创建工业级的对话机器人。 得益于其丰富的功
Rasa尝试按上述顺序加载模型,即如果没有配置模型服务和远程存储,它只会尝试从本地存储系统加载模型。
ThoughtWorks每年都会出品两期技术雷达,这是一份关于技术趋势的报告,由 ThoughtWorks 技术战略委员会(TAB)经由多番正式讨论给出,它以独特的雷达形式对各类最新技术的成熟度进行评估并给出建议,为从程序员到CTO的利益相关者提供参考。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 有位朋友说,程序员的工作就是消灭自己的职业。 这么说或许是有些危险耸听了,不过随着近期ChatGPT的爆火,可以预见未来的程序员可能的确需要有更强的研究开发能力才能有更强的竞争力! 面对ChatGPT带来的冲击,了解其背后的核心技术,才能在AI浪潮中狂飙! 简单说,ChatGPT是通过预训练大语言模型,配以RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF,人类反馈强化学习)开发出来的AIGC产品,
说起生态,不禁让人想起贾跃亭的乐视,想当初我多次被它的生态布局给震撼到,一度相信它将要超越百度,坐拥互联网三大江山的宝座,但没过时日,各种劲爆的新闻就把它推到了风口浪尖上,现在想想也是让人唏嘘,但不管怎么说,愿它好吧,毕竟这种敢想敢做的精神还是值得敬佩的。
AI能力以API的形式开放出来让我们普通开发者能够很轻易上手使用。当然,市面上有很多成熟的AI API,那么今天就和大家介绍以下几种。
我们每天都会听到关于有能力涉及旅游、社交、法律、支持、销售等领域的新型机器人推出的新闻。根据我最后一次查阅的数据,单单Facebook Messenger就拥有超过11000个机器人,然而到我写这篇文章的时候,估计又已经增加了几千台。第一代的机器人由于它们只能根据对话中的关键字来分析有限的一些问题,因此显得十分的愚笨。但是随着像Wit.ai, API.ai, Luis.ai, Amazon Lex, IBM Watson等机器学习服务和NLP自然语言处理(Natural Language Processing)的商品化,促进了像donotpay 和 chatShopper这样的智能机器人的发展 。
机器学习中的标准技术是将一些数据作为测试集分开。你可以使用以下方法将NLU训练数据拆分为训练集和测试集:
在本文中,您将学习如何在对数据库进行分区时使用数据背后的语义。这可以极大地提高您的应用程序的性能。而且,最重要的是,您会发现您应该根据您独特的应用程序域定制您的分区标准。
基于Transformer的架构最近取得了显著的成功,它们在各种视觉任务中表现出了卓越的性能,包括视觉识别、目标检测、语义分割等。
learn from https://github.com/Chinese-NLP-book/rasa_chinese_book_code
Chatterbot是一个基于Python的开源对话机器人库,用于构建聊天机器人应用程序。它使用了一种基于机器学习的对话管理算法,可以用于实现自然语言处理和对话系统相关的应用。本文将介绍如何使用Chatterbot库来构建一个简单的聊天机器人。
rasa init命令将询问你是否要使用此数据训练初始模型。如果你回答否,则models目录将为空。
大规模的容器技术运用从来不是一项独立工程,而是一个汇集虚拟化技术、容器编排、任务调度、操作系统、容器仓库、跨节点网络、分布式存储、动态扩缩、负载均衡、日志监控、故障自恢复等系统性难题的复杂有机体。随着 Docker 的诞生和 Google 等互联网公司的推波助澜,这个领域出现了一大批优秀的开源项目,它们在简化容器技术使用成本的同时,也经常使得刚刚接触容器时间不太长的开发者和企业用户感到不知所措。
Docker Swarm概述 Docker Swarm是Docker官方提供的集群工具。它可以将一些关联的Docker主机转变成一个虚拟Docker主机。因为Docker Swarm符合Docker API的标准,任何已经可以与Docker守护进程通信的工具都可以使用Swarm来透明地扩展到多个主机。支持工具包括: Dokku Docker Compose Docker Machine Jenkins 当然,Docker客户端本身也是被支持的,而Docker Swarm支持的工具还不止这些。 如同其他的Do
docker资源汇总。英文版本链接 资源汇集 书籍 第一本Docker书 (7.4分) Docker —— 从入门到实践 (内容一般) The Docker Book Docker in Action (Early Access Edition) Docker in Practice (Early Access Edition) Docker 技术入门与实战 (6.1分) Docker源码分析 Docker——容器与容器云 Docker in the Trenches:Successful Producti
部署容器是使用Docker和容器化管理应用程序更高效、易于扩展和确保跨环境一致性性能的关键步骤。本主题将为您概述如何部署Docker容器以创建和运行应用程序。
云原生(Cloud Native)是一种软件架构思想,旨在支持应用程序的弹性、可扩展性、可靠性和可移植性,使应用程序更好地运行在云环境中。
Docker是一种开源的容器化平台,简化应用程序的打包、交付和运行过程。基于Linux容器技术,通过提供一个轻量级、可移植和自包含的容器来实现应用程序的隔离和部署。
该博客的目的是帮助开发人员,架构师和商业从业人员了解采用Kubernetes环境时使用Spinnaker的重要性。您将了解:
Docker是一个流行的容器化平台,它可以让您将应用程序打包成容器并部署到不同的环境中。Spring Boot应用程序可以通过Docker容器进行部署,以便在不同的环境中运行。
Spinnaker是最初由Netflix设计和开发的开源多云连续交付工具。它有助于将应用程序部署到各种云提供商,例如Google Cloud Platform(GCP),Amazon Web Services(AWS)和Microsoft Azure。
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随着容器化技术的普及,管理和部署多个容器化应用程序变得越来越复杂。Docker Compose 是一个强大的工具,可以帮助简化这一过程,使得在开发、测试和生产环境中部署应用程序变得更加轻松和可靠。本文将深入探讨 Docker Compose 的使用方法,了解如何利用它来管理多个容器化服务、定义应用程序的环境和依赖关系,并通过示例演示如何使用 Docker Compose 部署和管理容器化应用程序。
Docker 是世界领先的软件容器平台,所以想要搞懂 Docker 的概念我们必须先从容器开始说起。
通过Docker EE 2.0, Docker现在支持跨多个操作系统的Kubernetes和Docker Swarm容器环境。
有无数的辩论和讨论谈论Kubernetes和Docker。如果你没有深入研究,你会认为这两种开源技术都在争夺集装箱至上。让我们明确指出,Kubernetes和Docker Swarm不是竞争对手!两者都各有利弊,可根据您的应用要求使用。
在 AWS 上运行 Docker 可为开发人员和管理员提供一种高度可靠且成本低廉的方式来构建、发布和运行任何规模的分布式应用程序。
如今AI智能如火如荼,如果不会点ChatGPT总感觉有点落后了。最近刚好重新复习了一遍Docker,这里尝试通过ChatGPT来生成一篇关于Docker文章。来看效果。
传统的虚拟机技术通过在物理硬件上运行虚拟化层(Hypervisor),将物理资源(如处理器、内存、存储等)虚拟化为多个独立的虚拟机。每个虚拟机都有自己的操作系统和应用程序,它们在各自的虚拟环境中运行,并与物理硬件和其他虚拟机隔离开来。
Docker引领着容器生态,但也是容器生态的一部分,在了解Docker之前需要先了解以下容器技术。
持续集成(CI)指的是开发人员尽可能频繁地集成代码,并且在自动化构建将每个提交合并到共享存储库之前和之后都要进行测试的实践。
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