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#Concurso

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A tag do concurso reúne postagens relacionadas a qualquer competição de codificação ocorrendo no InterSystems Developer Community.

Artigo
· jan 10 4min de leitura
E o DMN?

Alguns meses atrás, enfrentei um desafio importante: otimizar o tratamento da lógica de negócios em nosso aplicativo. Meu objetivo era extrair a lógica de negócios do código e passar para analistas. Lidar com várias regras pode resultar facilmente em um código desorganizado com uma infinidade de instruções "if", especialmente se o programador não entende a complexidade ciclomática. Esse código vira uma dor de cabeça para quem trabalha com ele — difícil de escrever, testar e desenvolver.

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No artigo anterior, vimos detalhes a respeito dos conectores, que permitem que o usuário carregue o arquivo, o converta para incorporações e armazene na IRIS DB. Nesse artigo, vamos explorar opções diferentes de recuperações que o Studio IRIS AI oferece: Semantic Search (pesquisa semântica), Chat (conversa), Recommender (recomendação) e Similarity (similaridade).

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Olá Comunidade,

Nesse artigo, demonstrarei os seguintes passos para criar seu próprio chatbot utilizando spaCy (spaCy é uma biblioteca de software de código aberto para o processamento avançado de linguagem natural, escrita nas linguagens de programação Python e Cython):

  • Passo 1: Instalar as livrarias necessárias

  • Passo 2: Criar o arquivo de padrões e respostas

  • Passo 3: Treinar o modelo

  • Passo 4: Criar uma aplicação ChatBot baseada no modelo treinado

Comecemos

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