🤖 Rasa Manager

Interface gráfica completa para gerenciar bots Rasa — crie, treine, teste e publique no Docker Hub.

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✨ Funcionalidades

Seção	O que faz
🧠 NLU / Intents	Editor visual de intents + editor YAML raw
📖 Stories / Rules	Edição de stories e rules
💬 Responses	Visualiza e edita respostas no domain.yml
🌐 Domain	Editor completo do domain.yml
⚙️ Pipeline	config.yml + credentials.yml
🔌 Endpoints	endpoints.yml
🚀 Treinar	Roda rasa train com log em tempo real
💬 Chat	Inicia servidor Rasa e testa o bot
🐳 Docker	Build + push para Docker Hub

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🚀 Como usar (local)

Pré-requisitos

• Python 3.9+
• Rasa 3.6.x (pip install rasa==3.6.20)
• Docker (para build/push)

Instalação

git clone <seu-repo>
cd rasa-manager
chmod +x setup.sh
./setup.sh

Iniciar

python server.py

Acesse: http://localhost:8000

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🐳 Workflow Docker

1. Treine o modelo

Na interface → Treinar → clique em Iniciar Treinamento

2. Teste o bot

Na interface → Chat → Iniciar Servidor → converse com o bot

3. Gere a imagem Docker

Na interface → Docker → preencha os dados do Docker Hub → Build + Push

4. Use na sua pipeline

# Baixa e roda a imagem
docker pull seu-usuario/seu-bot:latest
docker run -p 5005:5005 seu-usuario/seu-bot:latest

# docker-compose.yml do seu projeto
services:
  rasa-bot:
    image: seu-usuario/seu-bot:latest
    ports:
      - "5005:5005"
    restart: unless-stopped

# GitHub Actions
- name: Deploy Rasa Bot
  run: |
    echo "${{ secrets.DOCKER_TOKEN }}" | docker login -u "${{ secrets.DOCKER_USER }}" --password-stdin
    docker pull ${{ secrets.DOCKER_USER }}/meu-bot:latest
    docker stop rasa-bot || true
    docker rm rasa-bot || true
    docker run -d --name rasa-bot -p 5005:5005 --restart unless-stopped \
      ${{ secrets.DOCKER_USER }}/meu-bot:latest

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🐳 Rodar via Docker (o manager em si)

docker-compose up --build

Requer Docker socket montado para poder fazer builds de dentro do container.

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📁 Estrutura

rasa-manager/
├── server.py              # FastAPI backend
├── requirements.txt
├── frontend/
│   └── index.html         # SPA completa (HTML/JS puro)
├── rasa_project/          # Seu projeto Rasa
│   ├── data/
│   │   ├── nlu.yml
│   │   ├── stories.yml
│   │   └── rules.yml
│   ├── domain.yml
│   ├── config.yml
│   ├── endpoints.yml
│   └── models/            # Modelos treinados
├── Dockerfile.manager     # Para rodar o manager em Docker
├── Dockerfile.bot         # Gerado automaticamente no build
├── docker-compose.yml
└── setup.sh

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🔌 API REST

O backend expõe uma API completa:

Método	Endpoint	Descrição
GET	/api/files/{path}	Lê arquivo do projeto Rasa
POST	/api/files/{path}	Salva arquivo
GET	/api/models	Lista modelos treinados
POST	/api/train	Inicia treinamento
GET	/api/train/status	Status do treinamento
GET	/api/train/logs	SSE com logs em tempo real
POST	/api/server/start	Inicia servidor Rasa
POST	/api/server/stop	Para servidor Rasa
POST	/api/chat	Envia mensagem para o bot
POST	/api/docker/build	Build + push Docker
GET	/api/docker/logs	SSE com logs do Docker

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💡 Dicas

• Token Docker Hub: Crie em hub.docker.com → Account Settings → Security → New Access Token
• Múltiplos bots: Copie a pasta rasa_project/ com um nome diferente por bot
• CI/CD: Use a variável DOCKER_TOKEN e DOCKER_USER no seu secrets