简介
BotSharp是一个用于 AI Bot 平台构建器的开源机器学习框架。该项目涉及自然语言理解、计算机视觉和音频处理技术，旨在推动智能机器人助手在信息系统中的开发和应用。开箱即用的机器学习算法让普通程序员可以更快、更轻松地开发人工智能应用程序。
地址
https://github.com/SciSharp/BotSharp
特点
集成调试更容易，无需依赖任何其他机器学习算法库。
内置多Agents管理，轻松搭建Bot as a Service平台。
上下文输入/输出与寿命，使转换流程可控。
使用自然语言处理流水线机制轻松处理扩展，构建您自己独特的机器人处理流程。
从地面重写 NLP 算法，没有历史问题。
支持直接从其他机器人平台导出/导入代理。
支持不同的 UI 提供程序，例如
Rasa UI和Articulate UI.支持多种数据请求和响应格式，例如 Rasa NLU 和 Dialogflow。
与 Facebook Messenger、Slack 和 Telegram 等流行的社交平台集成。
多核并行计算优化，Hybridizer 中 GPU 上的高性能 C#。
使用 .NET Core 从头开始构建 AI 聊天机器人平台
安装
Install-Package BotSharp.Core
Install-Package BotSharp.RestApi
首先，从其他聊天机器人平台导出代理。
通常，该平台提供导出到压缩文件的能力。不同的平台有不同的导出方式。
其次，将 meta.json 添加到 zip 文件中。
meta.json 用于告诉 BotSharp 代理是从哪里导出的。它应该如下所示：
{"Id": "YOURS","Name": "YOURS","Platform": "Dialogflow","ClientAccessToken": "YOURS","DeveloperAccessToken": "YOURS","Integrations": []
}提取 zip 文件并将 meta.json 添加到 zip 文件中。
最后，上传更新的 zip 文件。
在 REST API 中上传 zip 文件。
当您成功导入代理后，下一步就是训练您的代理并让它按照您预先设计的流程运行。
填写您的代理名称，然后单击“Train”按钮一会儿（取决于数据的大小）。
训练完成后，您可以开始测试 Agent。输入机器人名称和要测试的语句。
点击执行后，会得到服务器返回的结果，其中包含用户意图和实体值。
更多文档请前往BotSharp官网。
最后大家如果喜欢我的文章，还麻烦给个关注, 希望net生态圈越来越好！
