如何在静态网页上部署Rasa服务

要在静态网页上使用 Rasa Web Chat 工具，需要先在服务器上部署 Rasa 服务。以下是一个简单的部署过程：

1. 安装 Python

如果你的服务器上没有安装 Python，需要先安装 Python。你可以按照以下步骤安装：

- 在 Linux 上使用以下命令安装 Python：

sudo apt update
sudo apt install python3

- 在 Windows 上下载 Python 安装程序并运行。

2. 安装 Rasa

安装 Python 后，需要安装 Rasa。你可以按照以下步骤安装：

- 在 Linux 上使用以下命令安装 Rasa：

pip3 install rasa

- 在 Windows 上使用以下命令安装 Rasa：

pip install rasa

3. 创建 Rasa 项目

安装 Rasa 后，需要创建一个新的 Rasa 项目。你可以按照以下步骤创建：

- 打开命令行窗口并进入一个空白目录。
- 运行以下命令创建新的 Rasa 项目：

rasa init --no-prompt

这将创建一个新的 Rasa 项目，包括训练数据、配置文件和模型。

4. 训练 Rasa 模型

创建 Rasa 项目后，需要训练 Rasa 模型。你可以按照以下步骤训练：

- 在命令行窗口中进入 Rasa 项目目录。
- 运行以下命令训练 Rasa 模型：

rasa train

这将使用训练数据和配置文件训练 Rasa 模型，并生成一个新的模型文件。

5. 运行 Rasa 服务

训练 Rasa 模型后，需要运行 Rasa 服务。你可以按照以下步骤运行：

- 在命令行窗口中进入 Rasa 项目目录。
- 运行以下命令运行 Rasa 服务：

rasa run --cors "*"

这将启动 Rasa 服务并监听默认端口 5005。如果你想使用其他端口，可以在命令行中指定。

6. 配置 Rasa Web Chat

运行 Rasa 服务后，需要在静态网页中配置 Rasa Web Chat。你可以按照以下步骤配置：

- 在你的静态网页中添加以下代码：

<!-- 引入 Rasa Web Chat -->
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/rasa-webchat/lib/index.js"></script>

<script>
	// 初始化 Rasa Web Chat
	RasaWebChat.init({
		socketUrl: "http://localhost:5005",
		title: "智能客服",
		subtitle: "欢迎来到智能客服",
		embedded: true,
		hideWhenNotConnected: true,
		hideInputBox: true,
		hideWhenNotConnectedDelay: 2000
	});
</script>

这将在你的静态网页中嵌入一个 Rasa Web Chat 工具，并连接到你的 Rasa 服务。

7. 在你的静态网页上测试

完成以上所有步骤后，你可以在你的静态网页上测试 Rasa Web Chat 工具。当用户点击聊天按钮时，将会出现一个聊天窗口，用户可以在输入框中输入问题，并获取智能客服的回答。