网站首页 > 厂商资讯 > AI工具 >

使用FastAPI部署AI对话系统的实践指南

在当今这个快速发展的时代，人工智能（AI）已经渗透到我们生活的方方面面。其中，AI对话系统作为一项前沿技术，越来越受到人们的关注。FastAPI，作为一款高性能的Web框架，以其简洁、易用、快速的特点，成为了构建AI对话系统的热门选择。本文将结合个人实践，为大家详细讲述如何使用FastAPI部署AI对话系统的过程。

一、了解FastAPI

FastAPI是一款基于Python 3.6+、标准库、Pydantic和Starlette的开源Web框架。它旨在提供一种简单、快速、易于维护的方式来构建API。FastAPI的特点如下：

高性能：FastAPI采用Starlette作为Web服务器，结合Uvicorn作为ASGI服务器，能够实现高性能的API服务。
易用性：FastAPI采用Pythonic语法，让开发者能够轻松地定义API接口。
自动文档：FastAPI提供自动文档功能，方便开发者查看API接口的详细信息。
数据验证：FastAPI支持Pydantic库进行数据验证，确保API接口接收到的数据符合预期。
异步支持：FastAPI支持异步编程，提高API的响应速度。

二、搭建AI对话系统

选择合适的AI对话框架

目前，市面上有许多AI对话框架可供选择，如Rasa、Dialogflow、Botpress等。根据个人需求，选择一款适合自己的框架。本文以Rasa为例，介绍如何搭建AI对话系统。

安装Rasa

首先，安装Rasa依赖的Python环境（Python 3.6+）。然后，使用pip安装Rasa：

pip install rasa

创建Rasa项目

创建一个新的Rasa项目：

rasa init

该命令将在当前目录下创建一个名为“rasa”的文件夹，其中包含Rasa项目的所有文件。

定义对话流程

在Rasa项目中，定义对话流程主要涉及以下步骤：

（1）定义意图：通过分析用户输入，将用户意图分为不同的类别。

（2）定义实体：从用户输入中提取关键信息，如姓名、日期等。

（3）编写故事：描述不同意图之间的转换关系，包括触发条件、动作和后续意图。

训练Rasa模型

使用Rasa NLU（自然语言理解）和Rasa Core（对话管理）训练模型：

rasa train

该命令会自动下载预训练的模型，并使用你的数据集进行训练。

部署Rasa模型

将训练好的Rasa模型部署到FastAPI中，实现实时对话交互。

三、使用FastAPI部署Rasa模型

安装FastAPI依赖

在FastAPI项目中，安装以下依赖：

pip install fastapi uvicorn rasa[python]

创建FastAPI应用

创建一个名为“app.py”的文件，编写以下代码：

from fastapi import FastAPI

from rasa import Client



app = FastAPI()



client = Client("http://localhost:5050")



@app.post("/chat/")

async def chat(input: str):

    response = client.parse(input)

    return {"response": response["text"]}

启动FastAPI应用

使用以下命令启动FastAPI应用：

uvicorn app:app --reload

测试AI对话系统

在浏览器中访问“http://127.0.0.1:8000/chat/”，输入一句问候语，如“你好”，即可看到Rasa模型的回复。

四、总结

本文详细介绍了使用FastAPI部署AI对话系统的过程。通过选择合适的AI对话框架、搭建Rasa项目、训练模型以及部署FastAPI应用，我们可以轻松地将AI对话系统应用到实际项目中。希望本文能对您有所帮助。