基于ChatGLM3基座模型和LLAMA-Factory框架进行微调的一个中医问答机器人

理论与实践结合，并且开源了一个语义理解项目，帮助企业落地满足业务需求的聊天机器人的开源项目

kgRobot 基于知识图谱的智能问答机器人 QQ技术交流群： 344673972 点击链接加入群聊【智能对话机器人交流群】： 课程内容： 1.智能问答机器人完整案例演示 2.智能问答机器人开发环境部署 3.智能问答机器人框架关键技术 4.智能问答机器人源码完全剖析 线上配套视频课程地址：

一个基于Python的语音问答机器人 主要实现调用百度接口实现语音转义和输出。

基于aiml实现的智能问答机器人，spring boot 整合aiml

#资源达人分享计划#

洛克机器人 LockeBot：使用和数据库实现基本问答机器人的演示。 这是什么？ 它是一款可以通过终端，电子邮件， 或回答简单问题的机器人 在经过实例训练后，它（一定程度上）能够概括问题并以相似的方式回答问题。 这些问题将转换为意图和实体，然后将其用于构造查询以针对数据库运行以提供答案。 这是RoyBot版本的演示 :crown: （这是训练有素/编码回答一系列关于英语和英国君主不同的问题），当程序运行时，您可以访问它生活在Facebook Messenger的 这个项目源于我使用Rasa NLU在Python中构建机器人的实验。 我应该事先意识到，这不一定是使用它的完美方法，并且可能有许多事情可以用更Python化的方式来完成，但是我的目的是通过共享它，其他人将能够获得一些东西基本的工作原理，否则他们会在另一个项目中将其用作灵感。 Rasa NLU具有极大的优势，可以让您在本地处理NLU模型，从而不将数据移交给第三方。 我并不是从理论上反对使用第三方NLU工具，但是在了解可能的情况时，不需要外部参与非常有用，我怀疑其他人也可能处于这种位置。 这个项目的一个有趣的选择是在上

问答机器人语料集清洗完整python代码，tensorflow架构，代码说明见博文《问答机器人语料集清洗》 链接：https://blog.csdn.net/u013705518/article/details/95944853

一个比较简单的机器人自动问答系统，简单易用，概括性的描述了目前的问答系统，同时用示例做了一个小例子，可以直接用于实际应用。

代码为博客实例代码：http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/38498353 有问题，博客中留言