Ekms NPM | npm.io

Entodicton Knowledge Modules

This is a library of entodicton knowledge modules that can be reused. A description of the contents can be found here

Knowledge Modules

The list of knowledge modules can be found here

Usage

The basic usage is redefine the api functions to point to your data. Then all of the queries that are supported can be performed against your data. Here is an example of how to do that

The first step is to include the client and the knowledge module project called EKMS

const { store } = require('ekms')

store is the knowledge module that describe how to interpret utterances about the store domain. By default the km will work with test data. You can run it the same as any other Entodicton config. For example, this works against the shared server

url = "http://184.67.27.82"
key = "6804954f-e56d-471f-bbb8-08e3c54d9321"
store.server(url, key)
store.process('list the products').then( (response) => {
    //console.log(JSON.stringify(response, null, 2))
      console.log(response.generated[0])
})

The result of running this would be

dev@devlaptop:~/code/thinktelligence/kms$ node use_store.js
[ 'the products are pants1 and shirt1' ]

In order to customize the output to your domain you would need to redefine the api to access your data

const testData = {
  types: [ 'tanks', 'planes' ],
  products: [
    { marker: 'product', isInstance: true, type: 'tanks', name: 'Tamiya Tiger', cost: 9, id: 1 },
    { marker: 'product', isInstance: true, type: 'planes', name: 'Meng P-47', cost: 15, id: 2 },
  ]
}

const api = {
  getTypes: () => testData.types,
  getAllProducts: () => testData.products,
  getByTypeAndCost: ({type, cost, comparison}) => {
      results = []
      testData.forEach( (product) => {
      if (product.type == type && comparison(product.cost)) {
        results.append(product)
      }
    })
    return results
  },
  productGenerator: [({context}) => context.marker == 'product' && context.isInstance, ({g, context}) => `${context.name}`]
};

store.api = api

url = "http://184.67.27.82"
key = "6804954f-e56d-471f-bbb8-08e3c54d9321"
store.server(url, key)
store.process('list the products').then( (response) => {
  //console.log(JSON.stringify(response, null, 2))
  console.log(response.generated[0])
})

After doing this the results of running would be

dev@devlaptop:~/code/thinktelligence/kms$ node use_store.js
[ 'the products are Tamiya Tiger and Meng P-47' ]

Sample code that runs this example can be found here

NLP NLU NLC natural language processing natural language generation natural language understanding chatbot

object-path deep-equal uuid lodash node-fetch pluralize scriptjs underscore table base-64 argparse theprogrammablemind

@infinitebrahmanuniverse/nolb-ek @everything-registry/sub-chunk-1562 thinktelligence @zalastax/nolb-ek

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