CChengz/Doctor-Friende

Rasa-Doctor-Friende.A chinese medical chatbot based on Neo4j knowledge graph and Rasa.

目录

• Rasa版本
• Demo-Video-Here
• GIF动图展示
• 说明
• 配置环境
• 数据导入neo4j
• 训练Rasa模型
• Shell方式测试模型
• 服务形式运行bot
• 参考
• 更新记录
• 如有问题可以issue

English ReadMe

Rasa版本

• 此处为Rasa==2.0.x(其它Rasa版本请切换branch)

演示视频

• 演示视频

• 视频中的demo演示网址用的上海服务器，低配，加载速度慢，各位轻虐~~ >.<

GIF动图展示

• 2020/05/20 聊天窗的颜色略有不同

说明

• 本程序实现的是基于中文的医疗知识图谱的问答机器人MedicalKBQA， 是基于 Rasa-2.0.x 版本及其支持的外部组件实现的， 并使用了图数据库 Neo4j 构建知识图谱。

• Rasa的Pipeline配置如下：

  pipeline:
    - name: "MitieNLP"
      model: "data/total_word_feature_extractor_zh.dat"
    - name: "JiebaTokenizer"
      dictionary_path: "jieba_userdict"
    - name: "MitieEntityExtractor"
    - name: "EntitySynonymMapper"
    - name: "RegexFeaturizer"
    - name: "MitieFeaturizer"
    - name: "SklearnIntentClassifier"

• 注意： rasa-nlu和rasa-core已经合并成rasa

配置环境

1. Python ≈ 3.8.5

2. 下载zip包或者git clone

3. 进入Doctor-Friende目录，conda记得activate环境

4. 安装Mitie其实很简单，参考安装Rasa所需的MITIE组件

5. 然后在命令行使用命令安装依赖

   pip install -r requirements.txt

6. 提示：

   • 国内推荐使用镜像加速（此命令是临时使用镜像，并非全局都用），比如：

     pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

   • 如果你有代理，可以在pip install命令后加上 --proxy=地址:端口

数据导入neo4j

• 前提是已经有了可以连接的neo4j graph

• 解压MedicalSpider/data/data.tar.gz，直接解压到MedicalSpider/data下，不要新建文件夹，则medical.json是所有数据的汇总， 将会被导入到你的知识图谱中

• 修改MedicalSpider.process_data下的create_graph.py，把neo4j数据库的链接信息改成你自己的，然后运行该文件 （为了防止路径问题，建议使用Pycharm打开本项目后运行）

• 关于爬虫：爬虫实现是使用了 scrapy 库，若想运行，可以在Doctor-Friende目录下运行SpiderMain.py

• 整体规模：

  • 13,635 nodes (5 labels)
  • 114,163 relationships (6 types)

• 数据结构

实体类型	含义	数量	举例
Disease	疾病	6,143	百日咳\n头痛
Department	科室	54	儿科\n小儿内科
Drug	药品	1,124	硫辛酸片\n曲克芦丁片
Food	食物	378	蟹肉\n鱿鱼(干)
Symptom	疾病症状	5,936	角弓反张\n视网膜Roth斑
Total	总计	13,635	约1.3万实体量级

训练Rasa模型

1. Rasa训练数据集的构造：使用到了 Chatito工具

2. 下载用于mitie的模型文件放到chat/data文件夹下， 百度网盘 ，密码：p4vx， 或者 Mega云盘

3. 训练命令举例: 开启terminal/cmd进入chat目录，然后输入命令，命令含义参照 Rasa文档

   rasa train -c config/config_pretrained_embeddings_mitie_zh.yml --data data/medical/M3-training_dataset_1564317234.json data/medical/stories.md --out models/medicalRasa2 --domain config/domains.yml --num-threads 5 --augmentation 100 -vv

Shell方式测试模型

1. 修改endpoints.yml中的tracker_store字段，将数据库连接信息换成你自己的（现成的db或新建db皆可， 我新建了一个db，Rasa会生成一个名为events的表），dialect字段是用了 SQLAlchemy 里的，这个链接是Rasa官方文档在 Tracker Store 给出的，详情参考官方文档

2. 若要自己定制消息记录方式，请修改MyChannel/MyUtils.py中数据库连接信息，并确保你的MySQL数据库中 有message_received表，当然你可以取别的名字，记得在myio.py的handle_message函数里把对应代码改掉

3. chat/MyActions下的actions.py中同样需要先把neo4j数据库的链接信息改成你自己的

4. 打开2个终端，都cd到chat目录下，conda记得activate环境

5. 一个终端（启动Action Server）

   rasa run actions --actions MyActions.actions --cors "*" -vv  

6. 另一个终端（Rasa Shell）

   rasa shell -m models/medicalRasa2/20201108-200002.tar.gz --endpoints config/endpoints.yml -vv

服务形式运行bot

1. 参照上方除了最后一步其他都一样

2. 另一个终端（启动NLU & Core Server）

   rasa run --enable-api -m models/medicalRasa2/20201108-200002.tar.gz --port 5000 --endpoints config/endpoints.yml --credentials config/credentials.yml -vv

3. 前端页面位于： ChatHTML 如果用了我写的自定义socketio接口，请把前端中的socketPath做对应修改，默认就改成/mysocket.io/

4. 提示：

   • 部署在服务器推荐使用nohup等类似的方式在后台运行 ，并将控制台输出指向指定的文件。

参考

• 刘焕勇老师的 QABasedOnMedicalKnowledgeGraph

• 国内作者写的 Rasa_NLU_Chi，已经被rasa收入官方文档了，新版rasa已经有支持中文的方式了。

• 前端设计参考 WeatherBot，此项目采用的是nlu和core合并前的rasa。

• 所以前端使用了webchat.js， rasa-webchat

• Scrapy

• Neo4j

• py2neo

• rasa-doc或者旧版 legacy-rasa-doc建议先看第一个

• rasa-forum论坛上也会有很多问题的讨论，可以搜索

更新记录

• 2020/11/08 修复bug

  • 配置文件的Pipeline恢复成和以前相同的内容了

  • MyUtils.py中get_record_db_cursor()里加了一句charset="utf8"

  • 修改了myio.py，请使用新版myio.py

• 2020/10/26

  • 更新 Rasa 到 2.0.x

  • Python版本使用了3.8.5

  • 配置文件的Pipeline有很大改变，添加了名为HFTransformersNLP的组件

  • 必须用新的model，旧的无法使用了

  • 在domains.yml中，sure和pre_disease的type改为any

• 2020/10/24

  • 更新 Rasa 到 1.7.4

  • Python版本使用了3.7.9

  • 必须用新的model，旧的无法使用了

  • 在domains.yml中添加了session_config，这是Rasa要求的

  • chat/data/medical/stories.md中90行first对应的action改为action_first， 原先写的是utter_greet，这会导致action_first不执行，直接执行utter_greet，这是Rasa1.3.0 开始会发生的问题

• 2020/05/20

  • 更新 Rasa 到 1.2.9

  • 在endpoints.yml中使用了Rasa的新特性 Tracker Store ， 这个配置将会自动把Tracker存入MySQL中叫rasa的数据库（见endpoints.yml）， 虽然有官方的这个存储Tracker的方式，但是我也加入了一个自定义存储消息记录的功能，见下方

  • 在chat/MyChannel里更新了myio.py和MyUtils.py，myio.py中自定义了一个socket接口以便定制存储消息记录于MySQL， 存储的字段在myio.py中可以看到，在handle_message函数中，这个自定义的socket接口是 以rasa.core.channels.socketio.SocketIOInput这个class为模版修改的

  • MyUtils.py中主要提供了数据库连接的信息，用到的mysqlclient依赖库可能安装会有困难，大家注意

  • 修改了credentials.yml，加入了使用上述自定义socketio的配置

  • 演示服务器在4月1日出了点问题，已修复，顺便更新了聊天窗依赖的js，聊天窗颜色略有不同

如有问题可以issue