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chatbox本地部署

时间: 2025-02-16 20:11:13 浏览: 85

### 如何在本地环境中部署聊天机器人为了实现在本地环境中的聊天机器人的部署，可以采用多种方法和技术栈。一种常见的方案是利用Python及其生态系统来构建和运行聊天机器人。 #### 使用Flask框架搭建简单的Web服务器并集成Rasa作为聊天机器人引擎创建虚拟环境并安装依赖项： ```bash python3 -m venv env source env/bin/activate # Linux/MacOS 或者 `env\Scripts\activate` Windows下 pip install rasa flask ``` 初始化一个新的Rasa项目： ```bash rasa init --no-prompt ``` 编辑配置文件以适应特定需求之后，在同一目录内编写一个名为`app.py`的小型Flask应用程序[^1]： ```python from flask import Flask, request, jsonify import requests app = Flask(__name__) @app.route('/webhook', methods=['POST']) def webhook(): data = request.json message = data['message'] response = requests.post('http://localhost:5005/webhooks/rest/webhook', json={"sender": "user", "message": message}) bot_responses = [] for res in response.json(): bot_responses.append(res.get('text')) return jsonify({"response": "\n".join(bot_responses)}) if __name__ == '__main__': app.run(port=8000) ``` 启动两个终端窗口分别用于启动Rasa服务以及上述定义的Flask应用： ```bash # Terminal Window 1 (for Rasa service) cd path/to/rasa/project rasa run actions & rasa shell # Terminal Window 2 (for Flask web server) export FLASK_APP=path_to_your_flask_app/app.py flask run --port 8000 ``` 通过这种方式可以在开发阶段方便快捷地测试对话逻辑而无需担心云平台上的复杂设置。对于更复杂的场景，则可能涉及到Docker容器化解决方案或其他高级特性如NLU模型训练等操作[^2]。

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