OpenEuler学习笔记（二十一）：搭建企业AI客户服务例子
在 OpenEuler 上搭建企业 AI 客服可以按照以下步骤进行，以下将以使用开源的 Rasa 框架作为 AI 客服核心，搭配前端界面展示为例：
1. 系统准备
1.1 安装 OpenEuler
确保你已经安装好了 OpenEuler 操作系统，可以从官方网站下载镜像进行安装，安装过程中根据提示完成磁盘分区、用户设置等操作。
1.2 更新系统
使用以下命令更新系统软件包到最新版本：
sudo dnf update -y
2. 安装必要的依赖
2.1 安装 Python 及相关工具
Rasa 基于 Python 开发，需要安装 Python 3.7 及以上版本和 pip 包管理工具：
sudo dnf install python3 python3-pip -y
2.2 安装其他依赖
sudo dnf install git gcc make openssl-devel bzip2-devel libffi-devel -y
3. 创建虚拟环境
为了避免不同项目之间的依赖冲突，建议使用虚拟环境：
python3 -m venv rasa_env
source rasa_env/bin/activate
4. 安装 Rasa
在激活的虚拟环境中安装 Rasa 和 Rasa X（可选，用于可视化管理）：
pip install rasa[full]
pip install rasa-x --extra-index-url https://pypi.rasa.com/simple
5. 创建 Rasa 项目
rasa init
该命令会创建一个基本的 Rasa 项目结构，包含对话数据、模型配置等文件。
6. 配置 Rasa 项目
6.1 定义意图和实体
在 data/nlu.yml 文件中定义用户的意图和实体，例如：
version: "3.0"
nlu:
- intent: greet
examples: |
- 你好
- 早上好
- 哈喽
- intent: goodbye
examples: |
- 再见
- 拜拜
- 下次再聊
6.2 定义对话流程
在 data/stories.yml 文件中定义对话流程：
version: "3.0"
stories:
- story: greet_and_goodbye
steps:
- intent: greet
- action: utter_greet
- intent: goodbye
- action: utter_goodbye
6.3 配置回复
在 domain.yml 文件中配置回复内容：
version: "3.0"
intents:
- greet
- goodbye
responses:
utter_greet:
- text: "您好！有什么可以帮助您？"
utter_goodbye:
- text: "再见，祝您生活愉快！"
actions: []
7. 训练 Rasa 模型
rasa train
该命令会根据你配置的数据和规则训练一个对话模型。
8. 启动 Rasa 服务
8.1 启动动作服务器
rasa run actions
8.2 启动 Rasa 服务器
rasa run --enable-api
9. 搭建前端界面（可选）
可以使用 HTML、CSS 和 JavaScript 搭建一个简单的前端界面与 Rasa 服务器进行交互。以下是一个简单的示例：
DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>企业 AI 客服title>
head>
<body>
<div id="chatbox">div>
<input type="text" id="userInput" placeholder="输入你的问题">
<button onclick="sendMessage()">发送button>
<script>
function sendMessage() {
const userInput = document.getElementById('userInput').value;
const chatbox = document.getElementById('chatbox');
chatbox.innerHTML += `你:
${userInput}`;
fetch('http://localhost:5005/webhooks/rest/webhook', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json'
},
body: JSON.stringify({
"message": userInput,
"sender": "user"
})
})
.then(response => response.json())
.then(data => {
data.forEach(message => {
chatbox.innerHTML += `客服:
${message.text}`;
});
});
document.getElementById('userInput').value = '';
}
script>
body>
html>
将上述代码保存为一个 HTML 文件，在浏览器中打开该文件即可与 AI 客服进行交互。
10. 部署到生产环境（可选）
如果要将企业 AI 客服部署到生产环境，可以使用 Nginx 或 Apache 作为反向代理服务器，同时使用 Supervisor 或 Systemd 管理 Rasa 服务的运行。
以上步骤可以帮助你在 OpenEuler 上搭建一个基本的企业 AI 客服系统，你可以根据实际需求对对话数据和模型进行优化。
