Rasa Boilerplate

For English version, see README-en

Tutorial para configurar todo o projeto

Pré requisitos

Para rodar o projeto em sua máquina é necessário ter instalado:

Docker
Docker compose

Primeiros passos

Primeiramente, clone o repositório para sua máquina local usando o comando:

git clone <Link para o repositório>

Para ter seu chatbot Rasa funcionando, certifique-se de estar dentro da pasta do projeto e então execute no terminal o seguinte comando:

make first-run

⚠️ Atenção: Caso ocorra algum erro de permissão, executar o comando sudo make first-run.

Esse comando irá construir a infraestrutura necessária (subir containers com as dependências, treinar o chatbot, etc) para possibilitar a interação com o chatbot.

Tudo está dockerizado então você não deve ter problemas de instalação do ambiente.

Depois que tudo for instalado, você verá a seguinte mensagem e pode começar a interagir com o bot

Bot loaded. Type a message and press enter (use '/stop' to exit):
Your input ->

Para fechar a interação com o bot é só dar ctrl+c.

Para conferir se os contêineres foram construídos corretamente, execute o comando:

docker ps

Se tudo der certo, você conseguirá ver uma tabela com dois contêineres de nomes rasa-ptbr-boilerplate_bot-webchat e rasa-ptbr-boilerplate_actions na coluna IMAGE.

Para iniciar uma conversa com o chatbot, execute o comando make run-shell, espere o comando rodar e divirta-se!

Introdução

Um projeto feito em Rasa com configurações necessárias para a construção de um projeto grande de chatbot.

Este projeto teve como base o projeto Tais.

Entenda a Arquitetura

É utilizado no boilerplate diversas tecnologias que interagem entre si para obter um melhor resultado. Veja a arquitetura implementada:

O usuário interage com a Boilerplate via Telegram, que manda as mensagens para o Rasa NLU através de conectores, onde ele identifica a intent, e responde pelo Rasa Core, de acordo com as stories e actions.
As models utilizadas para a conversação foram geradas pelo módulo trainer e depois transferidas para o bot, estes modelos podem ser versionados e evoluídos entre bots.
Os notebooks avaliam o funcionamento de acordo com o formato das intents e stories. O elasticsearch coleta os dados da conversa e armazena para a análise feita pelo kibana, que gera gráficos para avaliação das conversas dos usuários e do boilerplate.

Bot

Este script foi configurado para construir as imagens genéricas necessárias para execução deste ambiente. Caso seu projeto utilize este boilerplate e vá realizar uma integração contínua ou similar, é interessante criar um repositório para as imagens e substitua os nomes das imagens "lappis/bot", e "lappis/botrequirements" pelas suas respectivas novas imagens, por exemplo "<organização>/bot" em repositório público.

Treinamento

Atenção: o comando de treinamento é usado para criar os modelos necessários na conversação do bot. Para treinar o seu chatbot execute o comando:

make train

Executando o bot no terminal

Para executar o bot no terminal execute:

make run-shell

Executando o bot no Telegram

Após realizar o tutorial de exportação de todas variávies de ambiente necessárias, é possível realizar a execução do bot no telegram corretamente.

Antes de seguir adiante. Importante: As variáveis de ambiente são necessárias para o correto funcionamento do bot, por isso não esqueça de exportá-las.

Edite o arquivo credentials.yml e descomente as linhas referentes ao telegram:

telegram:
 access_token: ${TELEGRAM_TOKEN}
 verify: ${TELEGRAM_BOT_USERNAME}
 webhook_url: ${TELEGRAM_WEBHOOK}

Depois execute o bot no telegram:

make run-telegram

Analytics

Para a visualização dos dados da interação entre o usuário e o chatbot nós utilizamos uma parte da Stack do Elastic, composta pelo ElasticSearch e o Kibana. Com isso, utilizamos um broker para fazer a gerência de mensagens. Então conseguimos adicionar mensagens ao ElasticSearch independente do tipo de mensageiro que estamos utilizando.

Para uma configuração rápida execute o seguinte comando:

make build-analytics

Espere até os serviço do ElasticSearch estar pronto, e execute o comando abaixo para configurar os índices:

make config-elastic

Espere até os serviço do Kibana estar pronto, e execute o comando abaixo para configurar os dashboards:

make config-kibana

O comando acima precisa ser executado apenas 1 vez e já vai deixar toda a infra de analytics pronta para o uso.

Acesse o kibana na url locahost:5601

Caso você deseje entender o processo de configuração da stack de analytics, veja a explicação completa de analytics.

Notebooks - Análise de dados

Setup

Levante o container notebooks

make run-notebooks

Acesse o notebook em localhost:8888

Como conseguir ajuda

Parte da documentação técnica do framework da Tais está disponível na wiki do repositório. Caso não encontre sua resposta, abra uma issue com a tag duvida que tentaremos responder o mais rápido possível.

Em caso de dúvidas em relação ao Rasa, veja o grupo Telegram Rasa Stack Brasil, estamos lá também para ajudar.

Veja mais informações de contato em nosso site: https://lappis.rocks

Licença

Todo o framework do boilerplate é desenvolvido sob a licença GPL3

Veja a lista de dependências de licenças aqui

Carine-Neris/rasa-ptbr-boilerplate