OTOBO

Appearance

OTOBO / Znuny - Künstliche Intelligenz ​

In Entwicklung

ATC ist im Moment noch in einem Anfangsstadium und wird ständig weiterentwickelt. Die im folgenden beschriebenen Funktionen sind noch nicht vollständig implementiert und können sich ändern.

Lizenz ​

Copyright (c) 2024 - 2025 by Softoft, Tobias Bueck Einzelunternehmen This code is part of the "OTOBO - AI Ticket Classification - Basic" and is governed by its license agreement. Full license in LICENSE_DE.md / LICENSE_EN.md. This code cannot be copied and/or distributed without the express permission of Softoft, Tobias Bueck Einzelunternehmen.

Systemvoraussetzungen ​

  • Mindestens 4 GB RAM (8 GB empfohlen) - für ATC sollten 4GB RAM verfügbar sein
  • Mindestens 10 GB freier Speicherplatz
  • OTOBO muss installiert sein

Installation ​

Schritt 1: Datenbank konfigurieren ​

ATC benötigt Zugriff auf die OTOBO Datenbank um die Trainingsdaten zu sammeln. Dafür wird ein Nutzername und ein Passwort benötigt. Dafür kann z.B der root User genutzt werden. Am besten wäre es aber einen neuen Nutzer festzulegen, welcher beschränkte rechte hat. ATC benötigt nur Lese Zugriff auf die DB.

Schritt 2: OTOBO Nutzer anlegen ​

ATC benötigt einen Nutzer in OTOBO, welcher die Tickets klassifiziert. Dafür wird ein Nutzername und ein Passwort benötigt. Er benötigt die Berechtigungen Tickets der "Email Eingangs Queue" zu lesen und das Recht diese in eine andere Queue zu verschieben und eine Priorität zu setzen.

Schritt 3: OTOBO Prioritäten ​

ATC wird mit den Queue und Priorität Daten trainiert. Um ein möglichst gutes Vorhersage Modell zu erhalten. Sollten ungenutzte Prioritäten auf ungültig gesetzt werden.

Schritt 4: OTOBO Queues ​

ATC nimmt die Tickets aus der Eingangs Email Queue. Wenn es noch keine Email Queue gibt erstelle eine. Außerdem falls es noch keine Unklassifizierte Queue gibt erstelle einen neue. ATC verschiebt Tickets bei welchen es sich nicht sicher ist in die Unklassifizierte Queue.

Schritt 5: Webservices einstellen ​

Schritt 6: Neue Docker-Compose override Datei erstellen ​

In /opt/otobo-docker/docker-compose Datei otobo-atc.yml erstellen

Danach folgenden Inhalt einfügen

Schritt 7: Konfigurationsdateien anpassen ​

In der OTOBO .env Datei folgende Variablen festlegen:

dotenv
DATABASE_HOST="db"
DATABASE_PORT="3306"
DATABASE_USER="root"
DATABASE_PASSWORD="1234"
MIN_PREDICTION_CONFIDENCE=0.7
UNCLASSIFIED_QUEUE_NAME=unclassified
OTOBO_USER_NAME=atc
OTOBO_USER_PASSWORD=1234

Außerdem die variable COMPOSE_FILE anpassen und otobo-atc.yml hinzufügen

Schritt 8: ATC installieren ​

bash
docker-compose down
docker-compose up -d --build

Verwendung ​

Daten Scraping ​

Um die Ticketdaten zum Training zu sammeln, folgenden command ausführen:

bash
docker exec -it atc collect-data

Die gesammelten Daten werden in einer bestimmten Datei gespeichert. Diese Datei wird dann zum Training des Modell genutzt.

Modell Training ​

Um das Modell zu trainieren, folgenden command ausführen. Davor muss aber bereits Daten gesammelt worden sein.

bash
docker exec -it atc train

Vorhersage Aktivieren ​

Um ATC zu aktivieren, sodass ATC die Tickets dann dauerhaft klassifiziert. Also alle eingehenden Emails werden klassifiziert.

bash
docker exec -it atc activate

Vorhersage Deaktivieren ​

bash
docker exec -it atc deactivate