Kā integrēt tērzēšanas robotu savā Python Django vietnē

Izmēģiniet Mūsu Instrumentu Problēmu Novēršanai

Šajā visaptverošajā rokasgrāmatā jūs uzzināsit kā integrēt sarunvalodas tērzēšanas robotu savā Python Django vietnē lai palīdzētu apmeklētājiem ar bieži uzdotiem jautājumiem un automātiskām atbildēm.

Mēs izveidosim Django vietnes priekšgalu, izveidosim tērzēšanas robota dialoglodziņu ar RASA un savienosim tērzēšanas saskarni ar aizmugures loģiku, lai nodrošinātu netraucētu integrāciju.

Chatbot pievienošanas priekšrocības

Tērzēšanas robota integrēšana savā Django vietnē nodrošina šādas noderīgas iespējas:

  • Atbildiet uz apmeklētāju jautājumiem 24/7
  • Samaziniet klientu atbalsta darba slodzi
  • Uzlabojiet lietotāja pieredzi uz vietas
  • Apkopojiet datus par apmeklētāju uzvedību

Tērzēšanas robota ieviešana ir populārs veids, kā rentabli palielināt vietnes palīdzību un gūt labumu gan apmeklētājiem, gan uzņēmumiem.

Chatbot lietošanas gadījumu piemēri

Lai pamatotu koncepcijas, šeit ir tērzēšanas robotu lietošanas gadījumu piemēri vietnēs.

  • FAQ Atbildēšana - Pievērsiet uzmanību vietnes apmeklētāju bieži uzdotajiem jautājumiem.
  • Vadītāja kvalifikācija - Novērtējiet iespējamo interesi, izmantojot sarunu anketas.
  • Klientu apkalpošana - Sniedziet pirmās līnijas atbalstu ērti uz vietas pirms eskalācijas.
  • Personalizēšana - Atsauciet informāciju par apmeklētājiem, lai pielāgotu un uzlabotu turpmāko vietnes pieredzi.

Tie parāda tērzēšanas robotu piedāvāto vērtību plašumu — no taktiskā atbalsta līdz ilgtermiņa attiecību veidošanai.

Stack pārskats

Augstā līmenī mūsu tērzēšanas robotu integrācijas tehnoloģiju kaudze sastāvēs no:

  • Django - Uz Python balstīta tīmekļa ietvars vietnēm
  • JŪT - Atvērtā koda sarunvalodas AI tērzēšanas robotiem
  • REST API - Interfeiss priekšgala un aizmugures komunikācijai
  • JavaScript - Frontend skriptēšana, lai iespējotu reāllaika tērzēšanu

Izpētīsim komponentus un plūdīsim tālāk pirms kodēšanas.

Arhitektūra un direktoriju struktūra

Mēs organizēsim Django projektu, ievērojot labāko praksi:

|_+_|

Galvenie punkti:

  • Viena lietotne |_+_| mājokļu aizmugures loģika
  • |_+_| mape, kurā tiek glabātas priekšgala veidnes
  • Sakne |_+_| tērzēšanas robota dialoga failu direktorijā
  • Augstākā līmeņa manage.py un projekta iestatījumi

1. darbība — iestatiet Django projektu

Pārliecinieties, vai jūsu vidē ir instalēti Python 3 un Django. Pēc tam palaist:

|_+_|

Tas veido Django projekta failu skeleta sastatnes, kuras mēs parādījām iepriekš.

Django iestatījumi un maršruti

Atjaunināt |_+_| un |_+_| atbilstoši:

|_+_|

Tas reģistrē mūsu lietotni un iestata maršrutēšanu.

2. darbība — izveidojiet Django vietnes lapas

Zem |_+_| izveidojiet |_+_| veidne ar sākumlapas saturu:

|_+_|

Šajā vienkāršajā lapā vēlāk tiks mitināts mūsu tērzēšanas robota lietotāja interfeiss.

Skatīšanas funkcija

Laukā |_+_| pievienojiet skata funkciju:

|_+_|

Tas ielādes laikā atveido mūsu rādītāja lapas veidni.

URL kartēšana

Pēc tam pievienojiet rādītāja skatu URL maršrutam |_+_|:

|_+_|

3. darbība – Chatbot sarunas noformēšana

Tērzēšanas roboti sarunājas, izmantojot strukturētu dialogu, kas modelēts ar apmācības datiem. Mēs izmantosim atvērtā koda versiju JŪT ietvars mūsu botu sarunai.

Sarunu noteikumu paraugi

Zem |_+_| mapi, izveidojiet |_+_| failu ar dažiem sākotnējiem lietotāja dialoga piemēriem:

|_+_|

Tajā ir ietverti daži draudzīgi sveicieni un bieži uzdotie jautājumi, lai demonstrētu dialoga plūsmas.

Dialoga domēns un nolūki

Arī zem |_+_| definējiet |_+_| lai klasificētu sarunas nolūkus:

|_+_|

Un |_+_| ar robota atbildes iestatījumiem:

|_+_|

Tādējādi tiek inicializēts mūsu tērzēšanas robota NLP cauruļvads sarunvalodas modelēšanai.

4. darbība. Izveidojiet Chatbot API, izmantojot RASA palīgu

Tagad mums ir jāatbalsta vietējais RASA serveris, lai apstrādātu mūsu tērzēšanas robota API zvanus.

Atveriet termināli, |_+_| saknes projekta direktorijā un palaidiet:

|_+_|

Tas sāk REST API galapunktu |_+_| mūsu tērzēšanas robotam.

Pārbaudiet Chatbot serveri

Atveriet jaunu termināļa cilni un palaidiet:

|_+_|

Tam vajadzētu atgriezt JSON atbildi ar tērzēšanas robota sveiciena atbildi, kas apstiprina, ka mūsu robots ir gatavs integrācijai.

5. darbība. Pievienojiet Django Frontend ar Chatbot API

Kad mūsu tērzēšanas robota API būs gaidīšanas režīmā, mēs iespējosim reāllaika ziņojumapmaiņu no vietnes priekšgala.

JavaScript apdarinātājs

Izveidojiet |_+_| failu zem |_+_|. Tas organizēs zvanu izgūšanu:

|_+_|

Mēs POSTĪT jaunus lietotāju ziņojumus robota API un apstrādājam atbildes.

Tērzēšanas logrīks

Joprojām atrodas |_+_|: |_+_|

Tas parāda jaunākos tērzēšanas ziņojumus un apstrādā atjauninājumu sūtīšanu/saņemšanu.

Inicializējiet tērzēšanas logrīku

Visbeidzot, ielādējiet |_+_| veidnē:

|_+_|

Tērzēšanas logrīks ir gatavs testēšanai!

6. darbība. Uzlabojiet Chatbot sarunas

Līdz šim mēs esam izveidojuši pamata koncepcijas pierādījumu. Ir vairāki veidi, kā bagātināt funkcionalitāti:

  • Paplašiniet robotu apmācības datus, lai iegūtu plašāku dialogu
  • Ieviesiet lietotāju profilus, lai personalizētu diskusijas
  • Integrējiet iekšējās sistēmās, piemēram, krājumu datu bāzēs
  • Izsekojiet uzdoto jautājumu analīzi

Apsveriet biznesa mērķus, lai vadītu uzlabošanas prioritātes, kas pielāgotas jūsu vietnes tērzēšanas robotu lietojumprogrammām.

7. darbība – izvietošana un nākamās darbības

Kad tas ir pārbaudīts lokāli, ir pienācis laiks izvietot attālināti pieejamu ražošanai. Dažas populārākās iespējas ietver:

  • Heroku
  • PythonAnywhere
  • AWS elastīgais pupiņu kātiņš
  • GCP App Engine

Konfigurējiet, ievērojot nozares paraugpraksi, piemēram, izmantojot vides mainīgos, izmantojot kodētus noslēpumus.

Pastāvīgi uzlabojumi

Noteikti pārraugiet tērzēšanas robota lietošanu, lai laika gaitā veiktu pakāpeniskus uzlabojumus. Iespējamās nākamās darbības:

  • Iespējot eskalāciju līdz cilvēku aģentiem
  • Ieviesiet tērzēšanas robotu analīzi un pielāgotus rādītājus
  • Pievienojiet proaktīvus paziņojumus vietnes apmeklētājiem

Nosakiet prioritāti uzlabojumiem, kas nodrošina vislielāko biznesa vērtību, pamatojoties uz to, kā jūsu auditorija mijiedarbojas ar robotu.

Secinājums

Tērzēšanas robota integrēšana ir ļoti efektīvs veids, kā rentabli uzlabot palīdzību un iesaisti vietnēs. Ievērojot šo visaptverošo rokasgrāmatu, jums tagad ir plāns, kā veiksmīgi savienot viedo tērzēšanas robotu ar savu Python Django lietojumprogrammu!

Skatīt Arī: