基于Rasa开源框架创建一个简单的生猪疾病诊断系统源码(带前端源码).zip下载

weixin_39821228 2023-11-17 09:00:34

基于Rasa开源框架创建一个简单的生猪疾病诊断系统源码(带前端源码).zip 【项目说明】使用Rasa开源框架创建一个简单的生猪疾病诊断系统，附带前端。使用Rasa开源框架创建一个简单的生猪疾病诊断系统，附带前端使用Rasa开源框架创建一个简单的生猪疾病诊断系统，附带前端源码。本项目为毕设新项目，具有较高的借鉴、学习价值、放心下载使用！【备注】：使用于计算机专业学者、在校学生、毕业生使用。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/DeepLearning_/87719954?utm_source=bbsseo

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Python基于ES，rasa，django的在线对话系统源码.zip

机器学习基于python和rasa框架实现的订机票对话机器人demo源码+项目说明.zip 【资源介绍】该项目是个人毕设项目，答辩评审分达到95分，代码都经过调试测试，确保可以运行！欢迎下载使用，可用于小白学习、进阶。该资源主要针对计算机、通信、人工智能、自动化等相关专业的学生、老师或从业者下载使用，亦可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。项目整体具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现不同的功能。 absl-py==0.13.0 aio-pika==6.8.0 aiofiles==0.8.0 aiohttp==3.7.4 aiormq==3.3.1 APScheduler==3.7.0 astunparse==1.6.3 async-generator==1.10 async-timeout==3.0.1 attrs==21.2.0 bidict==0.21.4 blis==0.7.5 boto3==1.20.20 botocore==1.23.20 CacheControl==0.12.10 cached-property==1.5.2

【资源说明】基于rasa框架的知识图谱问答系统python源码+项目操作说明(实现了多轮和单轮问答).zip 一、环境准备研究环境默认ubuntu20.04TL，conda环境，py36 二、安装数据库 # 2.1、neo4j准备 ``` docker rm -f rasa_neo4j docker run -d \ --name rasa_neo4j \ -v linux 目录/data:/data \ -v linux 目录/log:/logs \ -v linux 目录/conf:/var/lib/neo4j/conf \ -v linux 目录/import:/var/lib/neo4j/import \ --env=NEO4J_AUTH=none \# 没有设置账号和密码，直接点击登录 --publish=7474:7474 \ --restart=always \ --publish=7687:7687 neo4j:4.1 ``` 然后执行python build_medicalgraph.py将数据集灌入neo4j 数据库，时间比较长。 # 2.2、redis准备 redis安装好后才能进行下步操作，请注意这里的redis并没有设置账号和密码。https://www.jianshu.com/p/c181a7109f67 ``` docker run \ -p 6379:6379 \ --name redis \ -v linux 目录/redis_docker/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \ -v linux 目录/redis_docker/data:/data \ -d redis redis-server /etc/redis/redis.conf --appendonly yes\ ``` 三、软件环境 requirment.txt如下所示，这里的rasa为1.3版本。具体安装包版本可以参照conda.txt。 ``` py2neo==2021.1.5 rasa_sdk==1.3.3 redis==3.3.11 rasa==1.3.1 requests==2.27.1 ``` 安装环境是坑，尤其是作者没有给出requirment.txt，也不清楚rasa什么版本，rasa train的时候，我从二、三版本逐一实验，均未成功。希望能帮助后来人进行学习和研究。四、训练 # 4.1、训练nlu和core `python -m rasa train --config config.yml --domain domain.yml --data data/ --out models` # 4.2、只训练nlu `python -m rasa train core --domain domain.yml --out models` # 4.3、只训练core `python -m rasa train nlu --config config.yml --out models` 五、执行交互 # 5.1、启动actions `python -m rasa run actions --port 5055 --actions actions --debug` # 5.2、执行交互 `rasa shell --endpoints conf/endpoints.yml` # 5.3、请求服务请求服务需要启动下面的命令`rasa run --enable-api --cors * 5005` 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

【资源说明】基于Python实现的rasa与vllm融合源码+项目使用说明+模型文件.zip 所用代码均在 Rasa 3.0.X 版本中完成。读者可以使用： ```shell pip install rasa==3.5.0 rasa-sdk==3.5.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 完成项目代码的依赖安装。 ## 训练 Rasa NLU 模型 ```shell rasa train --data /data ``` ## 运行服务 **（1）启动Rasa服务** 在命令终端，输入下面命令： ```shell # 启动rasa服务 # 该服务实现自然语言理解(NLU)和对话管理(Core)功能 # 注：该服务的--port默认为5005，如果使用默认则可以省略 python3 -m rasa run --port 5005 -m models/训练model文件 --endpoints endpoints.yml --credentials credentials.yml --debug ``` **（2）启动Action服务** 在命令终端，输入下面命令： ```shell # 启动action服务 # 注：该服务的--port默认为5055，如果使用默认则可以省略 python3 -m rasa run actions --port 5055 --actions actions --debug ``` **（3）测试** ```shell python3 demo.py ``` ## 控制台命令启动和测试 ```shell rasa shell nlu ``` 尝试输入一些查询，例如“如果我感冒了，我应该吃什么药”并查看回复。演示效果如下所示： ![](media/demo.png) ## rasa配置文件 >1.nlu.yml：自然语言理解（NLU）文件，用于定义意图、实体、训练数据以及NLU模型的配置。这个文件包括了你的对话助手应该理解的用户输入的训练数据。 >2.stories.yml：对话故事文件，用于定义对话的不同路径，包括用户的意图、实体和助手的响应。这有助于训练和评估对话管理模型。 >3.rules.yml：对话规则文件，用于定义明确的对话规则，以引导对话流程。规则可以基于用户的意图和其他条件来触发动作。 >4.config.yml：模型配置文件，用于定义NLU和对话管理模型的架构和参数配置。这包括选择使用的NLU和对话策略，以及它们的配置。 >5.credentials.yml：凭据文件，用于存储连接到外部服务的认证信息，例如聊天渠道的令牌、API密钥等。 >6.domain.yml：领域文件，用于定义对话中可用的意图、实体、槽位、响应和动作。它描述了对话的上下文和领域。 >7.endpoints.yml：端点文件，用于配置外部服务端点，例如自定义动作服务器、模型存储位置等。【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！

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