FaHoLo/Gov_support

Обучаемый бот службы техподдержки

Обучаемый бот службы техподдержки

Проект предназначен для осуществления техподдержки платформы Игра Глаголов в соцсетях Вконтакте и Telegram. Бот отвечает на типичные вопросы пользователей после обучения на платформе DialogFlow.

Пример работы бота

Как установить

1. Python3 должен быть уже установлен.

2. Используйте pip (или pip3, есть конфликт с Python2) для установки зависимостей:

pip install -r requirements.txt

3. Рекомендуется использовать virtualenv/venv для изоляции проекта.

4. Получить файл с правами credentials.json по инструкции от сюда. [ Create project -> Enable the Api -> Set up authentication (Create a service account and download the private key file) ]. Полученный файл положить в папку проекта, указать к нему путь в файле .env под именем GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS.

5. Создать агента на DialogFlow, установить русский язык общения и привязать к нему созданный проект Google. Project ID из настроек агента положить в .env под именем DIALOGFLOW_PROJECT_ID.

6. Для работы с Api Вконтакте требуется получить токен группы (вкладка "Работа с API" в настройках сообщества) и разрешить ему отправку сообщений. Полученный токен в .env под именем VK_GROUP_MESSAGE_TOKEN.

7. Для работы с Telegram потребуется:

   • Включить VPN, если мессенджер заблокирован в вашей стране;
   • Получить bot token и положить его в .env под именем TG_BOT_TOKEN, об этом здесь;
   • Получить bot token для бота-логера, требуемого для отслеживания ошибок в работе ботов. Полученный token в .env под именем TG_LOG_BOT_TOKEN.

8. Запустить файлы vk_bot.py и tg_bot.py.

Для обучения бота:

1. Отредактируйте файл questions.json по своим требованиям, соблюдая представленное оформление.

2. Укажите путь к файлу questions.json (имя может быть изменено) в .env под именем TRAINING_FILE_PATH.

3. Запустите функцию train_bot() из файла dialogflow_aps.py.

Цель проекта

Код написан в образовательных целях на онлайн-курсе для веб-разработчиков dvmn.org.