ChatOps & Rasa

安安～我是來自海大的JT/DevOps是什麼？/ 他可能是一種文化 可能是一種開發方法/ 你比較常聽到的是 / CICD 自動測試自動佈署 / 會產生一些文檔 需要做一些設定/ 其實這些東西都可以利用聊天室來達成 這樣我走在路上就可以做這些動作了/ 於是乎ChatOps誕生了/ ChatOps將上面提到的這些東西串接到聊天室當中，其實形成一種新的api使用/方法，我們可以很方便的使用這些工具和api們/ 舉例來說 這是hubot/ 我可以用正規表示式的型式來叫他做事情，像我這邊叫他提醒我事情，他就會提醒我 很聽話。/ BUT , 現在的開發方式都侷限在正規表示式當中，我們其實可以用更聰明的方式去達成這些任務：自然語言處理/ 大家第一個一定想到Google的Dialogflow，但他不開源，生為一個研究生我就很想知道他的內部長什麼樣子。/ 於是乎，來到今天最重要的主題 Rasa : 一個開源的NLP框架/ 這邊的git example我分成中文和英文 因為用到不同的方法去訓練 / 中文的可能還有一點bug我還沒搞定 所以簡報上是用英文來舉例/ 因為開發環境複雜，這邊我用Docker包起來，記得玩他們之前先把Docker安裝好。/ Rasa這個專案因為很多人開發，所以怎麼train這件事 用別人設定好的去train就好/ 我們只需要看要設定哪些檔案：/ 1. nlu.md/ 2. stories.md/ 3. domain.yml/ / nlu.md 裡面會寫你有哪些意圖 並且設定相關的語句 同時裡面也會放我們熟悉的entity/ stories.md 裡面會寫故事的流程 pipeline，像是這邊是一個心情好的故/事，greet是跟我問好，我會做utter_greet這個動作，然後他再跟我說心情好，我就會再做相對應的actions。/ domain.yml 裡面就會把剛剛設定的東西通通塞進來，變成一個大資訊檔。/ 這邊展示一下我目前在開發的機器人 就這樣簡單的設定就可以達成自然語言處理了～/ 今天的分享到這邊結束 感謝大家的聆聽 另外拜託大家幫我填問卷 救救研究生QAQ

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