Giter Club home page Giter Club logo

flask-chatterbot's Introduction

Denisbot

Uma implementação do ChatterBot usando Flask.

O Denisbot foi criado no Hackathon promovido pelo Judiciário Exponencial em 2020 em solução ao desafio 2: Uso de IA e Mineração de Dados para melhoria do Processo Judicial Eletrônico. O objetivo deste chatbot é otimizar o tempo, buscamos focar em partes burocráticas que poderiam ser resolvidas sem demandar tempo dos servidores e que pudessem dar celeridade aos processos.

Criamos, então, o DenisBot. Um sistema de bots inteligentes que ajudam na experiência do usuário em manter o controle dos seus dados. Esse bot interage naturalmente com os usuários quando é treinado com uma base de conversação saneada e concisa. O framework chatterbot utiliza algorítmos de IA para seu processamento de linguagem natural e é capaz de traçar índice de similaridade entre as frases. Além disso, como o Denisbot foi criado em Python, é possível integrá-lo com algoritmos muito mais avançados de Inteligência Artificial, Machine Learning e DeepLearning.

Quando o usuário for inserir um processo no sistema, o DenisBot irá informar quais os documentos são necessários de acordo com o pedido da demanda. O Denisbot irá capturar os dados necessários para abrir o processo conversando com o usuário. De acordo com o fluxo conversacional, o sistema vai orientando o usuário a fazer upload dos documentos, que devem ser então validado por um algoritmo de reconhecimento de padrões.

O Denisbot busca evitar a ocorrência de erros ou de não indexação de documentos necessários para aquela demanda, pois nesses casos o processo teria que voltar ao solicitante para que ele pudesse corrigi-lo, o que demandaria mais tempo. E do outro lado tem o servidor, que não precisará mais fazer essa análise, economizando seu tempo de trabalho, de forma que possa estar envolvido na resolução de outros procedimentos. Desta forma, o pedido chegará pronto para que esse servidor dê seguimento ao processo.

Acesse a DEMO

Instalar local:

  1. Clone o repositório e rode pip install -r requirements.txt).
  2. Inicie com o comando python app.py.
  3. Acesse o Denisbot em http://localhost:5000/

Usando docker

  1. Rode o comando docker build . -t denisbot:0.1
  2. Inicie com o comando docker run -it -p 8080:5000 --entrypoint /bin/bash -v $(pwd):/app denisbot:0.1
  3. Acesse o Denisbot em http://localhost:8080/

API de integração

O Denisbot é um microsserviço e pode ser acessado por outros sistemas por meio de uma interface REST API. Experimente no navegador acessando o site e experimente colocar /get?msg=olá. Essa funcionalidade permite ter uma base única de conversação que pode ser utilizado em todos os canais (telegram, whatsapp, sms, etc).

Como treiná-lo?

No diretório conversas você encontra os arquivos de conversação, quanto mais conversas tiver nesses arquivos, mais inteligente o Denisbot ficará! No framework há também uma função de IA que faz com que o Denisbot aprenda sozinho, a partir das conversas que ele mesmo tiver com os usuários.

Análise de Dados

Os dados disponibilizados no Hackathon foram analisados utilizando PowerBI e Jupyter Notebooks. Todo material criado nesta etapa pode ser encontrado no diretório analise_dados.

Licença

Este código é livre para o seu uso, mas o ChatterBot possui uma licença que se aplica e pode ser lida AQUI.

flask-chatterbot's People

Contributors

chamkank avatar grstein avatar binitshah avatar clashkid155 avatar deparkes avatar elicherla01 avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.