本源码库提供多个 对话模板 项目。
基于这些源码程序，您可以：
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快速掌握 Chatopera 对话机器人开发，实现智能问答，智能客服等应用； 以对话模板为脚手架，学习最佳实践，开发多轮对话；
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快速掌握 Chatopera 机器人的系统集成。
开始阅读前，请完成：
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注册 Chatopera 云服务；
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安装 多轮对话设计器 （兼容 Mac 和 Windows 操作系统）。
提示：Chatopera 云服务是 Chatopera 机器人平台的公有云；如果您使用私有部署的 Chatopera 机器人平台，请用部署后的服务地址。
使用 Chatopera 对话模板定制聊天机器人的流程如下：
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注册 Chatopera 云服务：https://bot.chatopera.com
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下载安装多轮对话设计器
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在 Chatopera 云服务上创建机器人
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在多轮对话设计器上添加机器人
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针对任意模板
- 下载机器人知识库导入文件 faq.json
- 下载机器人多轮对话 c66 文件
- 导入知识库 faq.json
- 导入多轮对话 c66
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在 Chatopera 云服务上测试和体验
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使用 多轮对话设计器 更新、调试多轮对话
关于 faq.json 和 多轮对话 c66 文件参考下文更多介绍。
| 程序 | 语言 | 位置 | 功能 |
|---|---|---|---|
| GuessNumber | en_US | projects/GuessNumber | 小游戏， Guess the secret number in the bot's hat. |
| 天气查询 | zh_CN | projects/天气查询 | 实现一个能回答天气情况的聊天机器人 |
| 活动通知 | zh_CN | projects/活动通知 | 实现一个能通知用户展会活动的聊天机器人 |
| 招聘面试 | zh_CN | projects/招聘面试 | 进行工作面试：提问技能知识、评估性格和心理素质，发送邮件报告面试过程。 |
| 小笑话 | zh_CN | projects/小笑话 | 发送“笑话”，机器人返回一个笑话，逗您一乐。 |
| 闲聊 | zh_CN | projects/闲聊 | 闲聊，寒暄，6，000+ 条对话语料，修改 faq.json 追加。 |
查看所有模板。
对话模板目录结构
.
├── README.md # 模板描述文件
├── botarchive # 多轮对话 nodejs 项目
│ ├── index.json # 项目描述
│ ├── plugin.js # 函数
│ ├── zh_CN.chatopera.ms # 话题脚本 1
│ ├── zh_CN.profile.ms # 话题脚本 2
│ └── zh_CN.weather.ms # 话题脚本 N
├── package.json # 基于Node.js开发时的环境依赖描述
├── faq.pairs.json # 知识库导入文件，包含问答对、扩展问等
├── flow.mdj # UML对话流程文件，描述对话流程
├── flow.xlsx # Excel话术文件，描述对话流程
├── releases # 版本目录
│ └── *.c66 # 对话应用发布包，c66 文件
├── sample.env # 基于Node.js开发时的机器人远程调试配置信息
└── scripts # 基于Node.js开发时的工具脚本
├── archive.sh # 打包，将 botarchive 制作为 c66 发布包
├── bot # bot命令行工具 wrapper
├── chat.sh # 和机器人连接，测试对话
├── deploy.sh # 将 botarchive 内容更新到远程机器人
├── install.sh # 安装依赖，需要先执行，其它脚本才能使用
└── trace.sh # 实时打印机器人的日志
提示：botarchive 文件夹 <- 解压 - zip - 压缩 -> c66 文件。
有两个主要用途：体验 Chatopera 机器人；定制化开发机器人。
| 体验机器人服务 | ||
| 体验对话模板机器人的效果 | 参考文档 | |
| 定制化开发机器人 | ||
| 基于 多轮对话设计器 开发 (推荐) | 参考文档 | |
| 基于 Node.js 开发 | 参考文档 |
在定制化开发环节，支持两种开发方法：1）使用 多轮对话设计器；2）基于 Node.js 环境开发。
两种方法支持的功能是一致的，基于多轮对话设计器更被官方推荐。虽然 基于 Node.js 环境开发 对程序员更友好，但是将来会以 多轮对话设计器 更新为主。
API - 检索多轮对话。
以 Node.js SDK 为例。
npm install @chatopera/sdk
开始聊天。
const Chatbot = require("@chatopera/sdk").Chatbot;
const bot = new Chatbot(clientid, clientsecret, provider);
# 请求多轮对话接口
let response = await bot.command("POST", "/conversation/query", {
fromUserId: username,
textMessage: answers.send,
faqBestReplyThreshold: faqBest,
faqSuggReplyThreshold: faqSugg,
})
# faqBest, faqSugg 分别为 FAQ 知识库最佳建议恢复阈值和建议回复阈值，取值为 (0,1)，并且 faqBest > faqSugg
系统集成详情打开详细文档链接，了解其它语言 SDK 和更多 API 接口介绍。
在实现聊天机器人前，尤其是多轮对话，完成一个任务，要先考虑好它的对话流程。然后再根据 Chatopera 机器人平台 提供的知识库、多轮对话和意图识别模块进行实现。
在对话模板中，我们提供两种类型的，完成建模任务的方案。
查看使用 Excel 形式描述的话术建模文件，在对话模板项目中打开 flow.xlsx。
对话模板中，有的带有[对话流程的建模项目]，即以".mdj"结尾的文件，通常被命名为 flow.mdj，使用 StarUML 可以打开项目。
比如，一个对话流程图示例：活动通知。
对话流程借鉴 UML Activity Diagram 建模，入门参考文档，内附元素定义、StarUML 软件下载等。
./admin/init.sh BOT_NAME # 在 projects 目录下添加一个 zh_CN 机器人
本系列视频帮助您在 Chatopera 机器人平台上开发聊天机器人，通过自然语言交互的形式，定制开发聊天机器人，提升业务流程自动化。Chatopera 机器人平台包括知识库、多轮对话、意图识别和语音识别等组件，标准化聊天机器人开发，支持企业 OA 智能问答、HR 智能问答、智能客服和网络营销等场景。
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