Hexabot proporciona todo lo que necesita para crear y administrar su propio chatbot / agente alimentado por IA, Capacidades personalizables, multicanal, multilingües y de texto a acción.
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Descripción
Hexabot es una solución de chatbot / agente de IA de código abierto. Le permite crear y administrar chatbots / agentes multilingües multicanales con facilidad. Hexabot está diseñado para la flexibilidad y la personalización, ofreciendo potentes capacidades de texto a acción. Originalmente un proyecto de código cerrado (versión 1), ahora hemos de código abierto la versión 2 para contribuir a la comunidad y permitir a los desarrolladores personalizar y extender la plataforma con extensiones.
Características
Soporte de LLMS y NLU: Integre con su modelo LLM favorito, ya sea mediante el uso de Ollama, ChatGPT, Mistral o Gemini ... Administre conjuntos de datos de capacitación para modelos de aprendizaje automático que detectan la intención y el lenguaje del usuario, proporcionando respuestas inteligentes.
Soporte multicanal: cree experiencias de chatbot consistentes en múltiples canales como plataformas web, móviles y de redes sociales.
Editor visual: Diseñe y administre los flujos de chatbot con una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar. Admite mensajes de texto, respuestas rápidas, carruseles y más.
Sistema de complementos: extienda la funcionalidad de Hexabot mediante el desarrollo e instalación de extensiones desde la biblioteca de extensión. Habilite características como respuestas de texto a acción, integraciones de sistemas de terceros y más.
Soporte multilingüe: defina múltiples idiomas, permitiendo que el chatbot interactúe con los usuarios en su idioma preferido.
Base de conocimiento: Integre y administre perfectamente contenido dinámico, como catálogos de productos y listas de tiendas para conversaciones más atractivas.
Roles de usuario y permisos: control de acceso granular para administrar roles de usuario y permisos para diferentes partes del sistema.
Datos contextuales: definir variables para recopilar y aprovechar la información relevante sobre los usuarios finales para ofrecer respuestas personalizadas.
Suscriptores y etiquetas: Organice a los usuarios asignando etiquetas y personalice su experiencia de chat basada en segmentos definidos.
Bandeja de entrada y entrega: proporciona una ventana de chat en tiempo real donde las conversaciones se pueden monitorear y entregar a los agentes humanos cuando sea necesario.
Panel de análisis de análisis: monitoree las interacciones de chatbot y el rendimiento con métricas y visualizaciones perspicaces.
Estructura de directorio
Frontend: el panel de administración construido con react/next.js para administrar configuraciones y flujos de chatbot.
API: la API de backend construida con NESTJ y conectada a MongoDB para el almacenamiento y la gestión de datos.
Widget: un widget de chat en vivo basado en React que se puede integrar en cualquier sitio web para proporcionar interacción en tiempo real.
NLU: El motor NLU construido con Python, que permite el reconocimiento de intenciones y la detección de idiomas a través de modelos de aprendizaje automático.
Docker: un conjunto de archivos de composición de Docker para implementar toda la solución, lo que facilita la ejecución de Hexabot en cualquier entorno.
Empezando
Requisitos previos
Node.js> = 18.17.0
NPM (Administrador de paquetes de nodo)
Docker instalado
Instalación
Instale Hexabot CLI a nivel mundial para tener fácil acceso a sus comandos:
npm install -g hexabot-cli
Uso
Crea un nuevo proyecto :
hexabot create my-chatbot
Esto creará una nueva carpeta my-chatbot con todos los archivos necesarios para comenzar.
Navegue a la carpeta de su proyecto :
cd my-chatbot
Instalar dependencias :
npm install
Inicializar el entorno :
hexabot init
Este comando copia el archivo .env.example a .env , que puede editar para personalizar su configuración.
Ejecutar en modo de desarrollo :
hexabot dev --services nlu,ollama
Esto inicia los servicios requeridos en modo de desarrollo.
Se puede acceder al panel de administración de la interfaz de usuario a través de http: // localhost: 8080, las credenciales predeterminadas son:
Para obtener información detallada sobre cómo comenzar, así como las guías de usuario y desarrollador en profundidad, consulte nuestra documentación completa disponible en la carpeta Docs o visite la documentación.
También puede encontrar documentación específica para diferentes componentes del proyecto en las siguientes ubicaciones:
Documentación de CLI
Documentación de API
Documentación de la interfaz de usuario
Documentación del widget de chat en vivo
Documentación del motor NLU
Que contribuye
¡Agradecemos las contribuciones de la comunidad! Ya sea que desee informar un error, sugerir nuevas funciones o enviar una solicitud de extracción, su entrada es valiosa para nosotros.
Consulte primero nuestra política de contribución: cómo contribuir a Hexabot
Configuración del entorno: para configurar las variables de entorno, use el siguiente comando en la carpeta raíz para la inicialización:
$ hexabot init
Esto copiará el archivo .env.example a .env en el directorio ./docker si el archivo aún no existe.
Ejecutando la aplicación: una vez que su entorno está configurado, puede iniciar la aplicación. Use cualquiera de los siguientes comandos:
Para el modo de desarrollo:
$ hexabot dev
De lo contrario, puede elegir descargar imágenes de Docker en lugar de construirlas:
$ hexabot start
También puede habilitar servicios como NLU Engine y Ollama (los servicios se declaran en la carpeta ./docker ):
$ hexabot dev --services ollama,nlu
Nota: La primera vez que ejecuta la aplicación, Docker tomará un tiempo para descargar todas las imágenes requeridas.
Licencia
Este software tiene licencia bajo la GNU Affero General Public License v3.0 (AGPLV3) con los siguientes términos adicionales:
El nombre "Hexabot" es una marca registrada de Hexastack. No puede usar este nombre en obras derivadas sin un permiso expreso por escrito.
Todos los trabajos derivados deben incluir una atribución clara al creador y software originales, Hexastack y Hexabot, en una ubicación prominente (por ejemplo, en la sección "Acerca de" del software, documentación y archivo README).
