Triage bot

Um bot api utilizado para categorizar o risco de um paciente de emergência de acordo com o Protocolo de Manchester.

Pré requisitos

Para rodar esse projeto os programas docker e docker-compose devem estar previamente instalados.

Setup e Instalação

Para instalação das dependências do projeto deve-se executar o script build-base.sh, caso precise de permissão root para utilizar o 'docker-compose' deve rodar utilizando sudo:

$ sudo ./build-base.sh

Além disso, rode o comando train e up do trainer para treinar o bot:

$ sudo make train
$ sudo docker-compose up trainer

Depois, basta subir o container do bot para que ele funcione usando:

$ sudo docker-compose up bot

Em outro terminal, pode ser enviada uma requisição para api do bot:

curl --request POST \
  --url http://localhost:5005/webhooks/rest/webhook \
  --header 'content-type: application/json' \
  --data '{
    "message": "mensagem"
  }'

Como contribuir

O bot foi implementado usando o Rasa Stack (Rasa Core + Rasa NLU)

Arquivos para Rasa NLU model

• data/intents/*.md arquivos que definem as intents, isto é, o que se espera que o usuário dirá

• nlu_config.yml arquivo contém a configuração do pipeline do NLU:

language: "pt"

pipeline: spacy_sklearn

Arquivos para Rasa Core model

• data/stories/*.md arquivos que tem as histórias para serem treinadas, que são as conversas entre usuário e o bot.
• domain.yml arquivo descreve o domínio do bot, que inclue intentes, entities, slots, templates e actions que o bot deve ter consciência.
• actions.py onde são declaradas ações realizadas pelo bot que vão além de responder o usuário com texto
• endpoints.yml arquivo que contém a configuração do webhook para uma ação personalizada
• policies.yml arquivo que contém as políticas de treinamento da model do Rasa core.

Comandos make

1. Você pode treinar uma model do Rasa NLU rodando: make train-nlu Isso vai treinar as models e armazenar /models/current/nlu dentro da pasta bot.

2. Você pode treinar as models do Core rodando: make train-core

3. Começa o servidor de actions em um terminal diferente: make action-server

4. Disponibiliza o bot na API (localhost:5005): make run-api