🚀 Chatbot Rasa con Docker

Este proyecto es un chatbot desarrollado con Rasa y ejecutado dentro de contenedores Docker, utilizando Docker Compose.

🧠 Descripción del Proyecto

Este chatbot está orientado a brindar información académica de la carrera de Ingeniería en Sistemas Inteligentes con foco en las áreas de énfasis y sus materias clave. Integra datos estructurados del archivo data/plan_estudios.json y expone respuestas a consultas frecuentes mediante acciones personalizadas en actions/actions.py.

🎯 ¿Qué puede hacer?

• Consultar el plan de estudios y materias por semestre.
• Listar áreas de énfasis disponibles (p. ej., IA y Robótica, Interacción y Videojuegos, Ciberseguridad, Desarrollo Web y Multiplataforma).
• Mostrar las materias asociadas a una área de énfasis.
• Dar detalles de una materia de énfasis: objetivo, contenidos, créditos, semestre, tipo, horas, prerrequisitos y clave.
• Responder información general de la carrera: nombre, duración y posibles resultados/roles profesionales.

🔍 Cómo funciona

• El NLU usa data/nlu.yml para identificar intenciones como preguntar_plan_estudios, preguntar_prerequisitos, preguntar_areas_enfasis, etc.
• La conversación se guía con data/stories.yml y data/rules.yml.
• Las respuestas y slots se definen en domain.yml.
• La lógica de negocio vive en actions/actions.py, que lee data/plan_estudios.json y realiza búsquedas tolerantes a errores tipográficos (RapidFuzz) para encontrar materias y áreas por nombre o clave.
• Se puede interactuar vía consola (rasa shell) o mediante la interfaz web (index.html + script.js).

🔧 Instrucciones de Instalación

1️⃣ Clonar el repositorio

Ejecuta el siguiente comando en tu terminal:

git clone https://github.com/SirAxLord/Chatbot.git
cd Chatbot

2️⃣ Construir y ejecutar con Docker Compose

Para construir la imagen y ejecutar todos los servicios en segundo plano:

docker-compose up -d --build

3️⃣ Entrenar el modelo de Rasa

Para entrenar el modelo del chatbot:

docker-compose run --rm rasa rasa train

4️⃣ Reiniciar el servidor de acciones

Después de entrenar o hacer cambios en las acciones personalizadas:

docker-compose restart actions

5️⃣ Interactuar con el chatbot

Para usar el chatbot desde la terminal:

docker-compose run --rm rasa rasa shell

🌐 Interfaz Web

El proyecto incluye una interfaz web para interactuar con el chatbot:

1. Asegúrate de que el servidor de Rasa esté en ejecución.
2. Abre el archivo index.html desde tu explorador de archivos.
3. Comenzará a funcionar automáticamente mientras el servicio de Rasa esté activo.

Nota: La interfaz web solo funciona cuando los servicios de Rasa están en ejecución.

🛑 Detener los servicios

Para detener todos los contenedores en ejecución:

docker-compose down

📌 Notas adicionales

• Asegúrate de tener Docker y Docker Compose instalados en tu computadora.
• Si tienes problemas con permisos, prueba ejecutando los comandos con sudo en Linux.
• Para ver los logs de los servicios en ejecución:

  docker-compose logs -f

• Para reconstruir completamente las imágenes:

  docker-compose build --no-cache

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¡Listo! 🚀 Ahora puedes usar el chatbot tanto desde la terminal como desde la interfaz web. 😃