navigateconsulting/va_custom_rasa

navigateconsulting

基于Rasa定制的企业虚拟助手容器，用于构建、训练和部署生产级聊天机器人，支持多助手、多渠道集成及后端SQL和Python对接，满足企业AI助手开发需求。

下载次数: 0状态：社区镜像维护者：navigateconsulting仓库类型：镜像最近更新：5 年前

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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。若 AI 无法访问外链，可打开说明文档复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。

镜像标签列表与下载命令

企业虚拟助手（EVA）容器概述

本镜像为基于Rasa Open Source定制的企业级虚拟助手容器，旨在提供一站式生产级聊天机器人构建、训练与部署能力，支持多助手管理、多渠道接入、三层安全防护及后端系统集成。

核心功能

聊天机器人的可视化构建、训练与部署
多助手、多渠道（如网页、APP）支持
三层安全机制保障助手数据安全
集成SQL与Python能力，对接后端业务系统
基于Rasa Open Source 1.10.11框架，稳定可靠

使用场景

企业内部客服自动化场景
客户服务聊天机器人部署
生产级AI助手开发与运维管理
多业务场景下的智能交互需求

配置说明

前提条件

Docker版本18.09及以上
Docker Compose版本1.24及以上
Linux操作系统（Ubuntu已测试，Windows暂不支持）

快速部署

bash
# 下载docker-compose.yml文件
wget https://raw.githubusercontent.com/navigateconsulting/virtual-assistant/master/docker-compose.yml
# 启动容器
docker-compose up -d

启动后可通过8080端口访问应用界面。

生产模式部署

参考docker-compose.tls_example.yml配置TLS证书（使用Let's Encrypt自动管理证书）

为需要安全访问的容器添加环境变量：

yaml
environment:
  - VIRTUAL_HOST=subdomain.domain.com
  - VIRTUAL_PORT=port_no
  - LETSENCRYPT_HOST=subdomain.domain.com
  - LETSENCRYPT_EMAIL=user@domain.com

启动TLS容器及应用栈：

bash
docker-compose -f docker-compose.tls_example.yml up -d
docker-compose up -d

开发模式部署

bash
# 克隆源码仓库
git clone https://github.com/navigateconsulting/virtual-assistant
cd virtual-assistant
# 从源码构建并启动
docker-compose -f docker-compose.build_from_source.yml build
docker-compose -f docker-compose.build_from_source.yml up

文档与资源

详细使用文档见：https://navigateconsulting.github.io/eva/docs/usage/
许可证：Apache 2.0

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 va_custom_rasa 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/navigateconsulting/va_custom_rasa:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull navigateconsulting/va_custom_rasa:<标签>

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工单 · 数据 · 注销

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daemon.json · 重启

去掉域名前缀

docker tag · 重命名

指定架构拉取

ARM64 · AMD64 · 多架构

latest 与「最新」

digest · 版本号 · 标签

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oldzhang

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"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"