我想为客户服务应用程序构建一个聊天机器人。我尝试过像Wit.Ai，Motion.Ai，Api.Ai，LUIS.ai等SaaS服务。这些认知服务在使用典型的交互模型进行训练时找到“意图”和“实体”。
我需要为内部部署解决方案构建chatbot，而不使用任何这些SaaS服务。
例如典型的对话如下 -
Can you book me a ticket?
Is my ticket booked?
What is the status of my booking BK02?
I want to cancel the booking BK02.
Book the tickets
StanFord NLP工具包看起来很有前景，但存在许可限制。因此我开始尝试使用OpenNLP。我假设，涉及两个OpenNLP任务 -
一旦确定了上下文，我将调用我的应用程序APIS来构建响应。
我更喜欢用Java来做这件事。但也可以打开节点或python解决方案。
PS - 我是NLP的新手。
看看这个。它表示它是对机器人的开源语言理解，并且可替代流行的NLP工具，如wit.ai，api.ai或LUIS
使用Luis.ai时，请查看我对攻击计划的其他答案：
Creating an API for LUIS.AI or using .JSON files in order to train the bot for non-technical users
简而言之，使用Luis.ai并设置一些意图，从一两个开始，并根据您的域进行训练。我正在使用asp.net来调用上面概述的Cognitive Service API。然后通过一些JQuery自定义响应...当Luis的响应引发每个意图或动作时，您可以在javascript数组中搜索规则列表。
如果您的Bot是基于英语的，那么我将使用OpenNLP的句子解析器将客户输入转储到数据库中（我今天这样做）。然后我使用OpenNLP标记器并将关键字（减去停用词）和词性推送到数据库表中以进行关键字分析。我有一个为OpenNLP构建的自定义Sentiment模型，它将使用Pos，Neg，Neutral情绪标记每个句子......然后您可以使用它来识别负面的客户服务反馈。要构建自己的Sentiment模型，请查看SentiWord.net并下载其域不可知数据文件以构建和训练OpenNLP模型或查看此Node版本...
https://www.npmjs.com/package/sentiword
希望有所帮助。
我肯定会推荐Rasa，它非常适合您的用例，轻松地在本地工作，为您处理意图和实体，而且它还有一个友好的社区。
查看我的回购，了解如何使用与简单数据库交互的Rasa构建聊天机器人：https://github.com/nmstoker/lockebot
我试过RASA，但是我发现一个小故障是Rasa无法回答无与伦比/未经训练的用户文本。
现在，我正在使用ChatterBot，我完全爱上了它。
使用“ChatterBot”，并使用“ - flask-chatterbot-master”在本地托管它
链接：
ChatterBot安装：https://chatterbot.readthedocs.io/en/stable/setup.html
主机本地使用 - flask-chatterbot-master：https://github.com/chamkank/flask-chatterbot
干杯，
Ratnakar
在RASA和Botkit框架的帮助下，我们可以为任何渠道构建onpremise聊天机器人和NLP引擎。请按照此链接获取构建相同的端到端步骤。一个很棒的博客，帮助我为我的办公室创建了一个
https://creospiders.blogspot.com/2018/03/complete-on-premise-and-fully.html
首先，任何聊天机器人都将是与NLP一起运行的程序，它是将知识带到聊天机器人的NLP。 NLP掌握在机器学习技术的手中。
内部聊天机器人较少的原因很少。
但是使用基于云的NLP可能无法提供数据隐私和安全性，而且包含我的业务逻辑的灵活性也很少。
所有一起进入内部部署或云部件都是基于需求的需求和用例。
但是，请参阅此链接，了解有关在内部构建聊天机器人的端到端知识，只需几步即可轻松完全自定义。
Complete On-Premise and Fully Customisable Chat Bot - Part 1 - Overview
Complete On-Premise and Fully Customisable Chat Bot - Part 2 - Agent Building Using Botkit
免责声明：我是这个包的作者。
Abodit NLP（https://nlp.abodit.com）可以做你想要的，但它只是目前的.NET。
特别是，您可以轻松地将其连接到数据库，并可以提供针对数据库的查询的自定义标记。它都是强类型的，添加新规则就像在C＃中添加方法一样简单。
它还特别擅长将日期时间表达式转换为查询。例如“下个星期四下午4点后的下个月”变成((((DatePart(year,[DATEFIELD])=2019) AND (DatePart(month,[DATEFIELD])=7)) AND (DatePart(dw,[DATEFIELD])=4)) AND DatePart(hour,[DATEFIELD])>=16)