Facebook-Messenger-Bot

用你的聊天记录训练一个像你的Messenger机器人

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 对话助手 🍴 复刻 268 🐛 待处理 36 👀 关注 42
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 707
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署。

项目预览

Facebook-Messenger-Bot 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队adeshpande3
GitHubhttps://github.com/adeshpande3/Facebook-Messenger-Bot
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，需自行部署。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型chatbot,facebook-messenger-bot,seq2seq-model,tensorflow
GitHub 星标★ 707
上线时间2017-07-04 00:00:00
代码更新2023-12-20
仓库体积2.9 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数1

项目介绍

这是一个用Seq2Seq模型训练、模仿作者说话风格的Facebook Messenger聊天机器人。项目解决了如何用个人聊天数据微调通用对话模型，从而在Messenger平台上实现个性化自动回复的问题。核心能力包括：基于TensorFlow的序列到序列模型训练、Facebook Messenger API集成、以及将训练好的模型部署为可交互的聊天机器人。项目提供了从数据准备、模型训练到机器人部署的完整代码和流程，适合想打造具有个人特色的对话机器人的开发者参考。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 707

技术标签

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶 约 60 分钟 部署方式：本地安装 5 步

环境要求

  • Python 3.6 左右的老环境
  • TensorFlow 1.x
  • 自己的聊天记录导出文件

安装与启动步骤

  1. 1克隆仓库

    这是个老项目，代码基于早期 TensorFlow 写法，环境要按当年版本准备。

    git clone https://github.com/adeshpande3/Facebook-Messenger-Bot.git

  2. 2导出聊天记录

    用工具把 Facebook 导出的 messages.htm 转成纯文本，格式对了后面才能解析。

    fbcap ./messages.htm > fbMessages.txt

  3. 3构造训练数据集

    把对话切成问答对，清洗掉链接和表情，规模太小训练不出效果。

    python createDataset.py

  4. 4训练词向量

    先跑词向量再跑对话模型，两步的语料必须同一份。

    python Word2Vec.py

  5. 5训练并试用

    Seq2Seq 训练耗时较长，先看 loss 是否下降再决定要不要加轮次。

    python Seq2Seq.py

如何确认成功

数据集文件生成，训练 loss 逐步下降

注意事项

  • 项目年代久远，新版本 TensorFlow 直接跑会报大量 API 变更错误。
  • 用别人的聊天记录涉及隐私，只建议拿自己的数据练手。

核心亮点

  • 完整展示了从个人聊天数据到可部署机器人的全流程
  • 基于TensorFlow的Seq2Seq模型，技术方案成熟
  • 代码结构清晰，便于二次开发和定制

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 模型效果依赖训练数据量和质量，可能过拟合
  • 仅支持英文，对中文支持需自行扩展

适用场景

  • 个人开发者想快速搭建个性化聊天机器人
  • 研究Seq2Seq在对话生成中的实际应用
  • 作为学习TensorFlow和聊天机器人开发的教程案例

替代项目

DeepPavlov、Rasa、ChatterBot

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