簡介

BotSharp是一個用于 AI Bot 平臺構建器的開源機器學習框架。該項目涉及自然語言理解、計算機視覺和音頻處理技術，旨在推動智能機器人助手在信息系統中的開發和應用。開箱即用的機器學習算法讓普通程序員可以更快、更輕松地開發人工智能應用程序。

地址

https://github.com/SciSharp/BotSharp

特點

• 集成調試更容易，無需依賴任何其他機器學習算法庫。

• 內置多Agents管理，輕松搭建Bot as a Service平臺。

• 上下文輸入/輸出與壽命，使轉換流程可控。

• 使用自然語言處理流水線機制輕松處理擴展，構建您自己獨特的機器人處理流程。

• 從地面重寫 NLP 算法，沒有歷史問題。

• 支持直接從其他機器人平臺導出/導入代理。

• 支持不同的 UI 提供程序，例如Rasa UI和Articulate UI.

• 支持多種數據請求和響應格式，例如 Rasa NLU 和 Dialogflow。

• 與 Facebook Messenger、Slack 和 Telegram 等流行的社交平臺集成。

• 多核并行計算優化，Hybridizer 中 GPU 上的高性能 C#。

使用 .NET Core 從頭開始構建 AI 聊天機器人平臺

安裝

Install-Package BotSharp.Core

Install-Package BotSharp.RestApi

首先，從其他聊天機器人平臺導出代理。

通常，該平臺提供導出到壓縮文件的能力。不同的平臺有不同的導出方式。

其次，將 meta.json 添加到 zip 文件中。

meta.json 用于告訴 BotSharp 代理是從哪里導出的。它應該如下所示：

{"Id": "YOURS","Name": "YOURS","Platform": "Dialogflow","ClientAccessToken": "YOURS","DeveloperAccessToken": "YOURS","Integrations": [] }

提取 zip 文件并將 meta.json 添加到 zip 文件中。

最后，上傳更新的 zip 文件。

在 REST API 中上傳 zip 文件。

當您成功導入代理后，下一步就是訓練您的代理并讓它按照您預先設計的流程運行。

填寫您的代理名稱，然后單擊“Train”按鈕一會兒（取決于數據的大小）。

訓練完成后，您可以開始測試 Agent。輸入機器人名稱和要測試的語句。

點擊執行后，會得到服務器返回的結果，其中包含用戶意圖和實體值。

更多文檔請前往BotSharp官網。

最后大家如果喜歡我的文章，還麻煩給個關注, 希望net生態圈越來越好！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的使用机器学习算法在 .NET Core 中运行的 100% C# 开源 AI 聊天机器人平台构建器...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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