之前写过一篇介绍用Rasa结合类似于GPT这种LLM应用的项目:RasaGpt——一款基于Rasa和LLM的聊天机器人平台
在 2016 年几个还不太知名的库引起了 Python 开发者的关注。在这篇博文中,我向大家揭示 这7 个 Python 类库,其中不包括像 Django,Flask 等已广为熟知的库,这些类库在 2017 年受到了众多开发者的关注,值得 Python 开发者参考和关注。 #1 Arrow 移动应用程序无处不在,而且全球人类都参与其中 – 无论是游戏,社交媒体,健康监控或其他。然而, Python 的标准数据/时间库的问题让它很难满足现代应用的需求,这些应用的目标受众生活在不同的地区和国家。Arrow
在ChatGpt引领的AI浪潮下,一大批优秀的AI应用应运而生,其中不泛一些在某些行业或领域中探索AI技术或应用落地的案例。不得不说,AI正在重塑各个行业。众所周知,Rasa是一个非常优秀的,用于构建开源AI助手的框架,它允许开发人员创建自然语言对话系统,包括聊天机器人、语音助手和智能助手。本文介绍的是一个基于Rasa和Langchain之上,通过将LLM的能力赋予Rasa建立的聊天机器人平台。
Django 依然是 Python 开发者值得信赖的库。然而,在 2016 年几个还不太知名的库引起了 Python 开发者的关注。在这篇博文中,我向大家揭示 7 个 Python 类库,其中不包括像 Django,Flask 等已广为熟知的库,这些类库在 2017 年可能值得 Python 开发者参考。
learn from https://github.com/Chinese-NLP-book/rasa_chinese_book_code
关于异步IO这个概念,可能有些小猿们不是非常明白,那就先来看看异步IO是怎么回事儿。 为了大家能够更形象得理解这个概念,我们拿放羊来打个比方:
Task用于并发调度协程,通过asyncio.create_task()的方式创建Task对象,我们可以添加多个任务在其中,当遇到io阻塞时,会去调用其他的任务执行。(python 3.7)
https://python-gino.org/docs/zh/master/tutorials/announcement.html
Rasa 是最火的聊天机器人框架,是基于机器学习和自然语言处理技术开发的系统。Rasa 中文官方文档包括聊天机器人,上下文管理,多伦对话,意图识别,填槽,中文聊天机器人开发必备手册。
这是如何使用Docker构建Rasa助手的指南。如果你之前没有使用过Rasa,我们建议你先Rasa教程开始。
CPU密集型又叫做计算密集型,指I/O在很短时间就能完成,CPU需要大量的计算和处理,特点是CPU占用高。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 有位朋友说,程序员的工作就是消灭自己的职业。 这么说或许是有些危险耸听了,不过随着近期ChatGPT的爆火,可以预见未来的程序员可能的确需要有更强的研究开发能力才能有更强的竞争力! 面对ChatGPT带来的冲击,了解其背后的核心技术,才能在AI浪潮中狂飙! 简单说,ChatGPT是通过预训练大语言模型,配以RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF,人类反馈强化学习)开发出来的AIGC产品,
我们每天都会听到关于有能力涉及旅游、社交、法律、支持、销售等领域的新型机器人推出的新闻。根据我最后一次查阅的数据,单单Facebook Messenger就拥有超过11000个机器人,然而到我写这篇文章的时候,估计又已经增加了几千台。第一代的机器人由于它们只能根据对话中的关键字来分析有限的一些问题,因此显得十分的愚笨。但是随着像Wit.ai, API.ai, Luis.ai, Amazon Lex, IBM Watson等机器学习服务和NLP自然语言处理(Natural Language Processing)的商品化,促进了像donotpay 和 chatShopper这样的智能机器人的发展 。
Rasa是一个开源的机器学习框架,用于构建对话式人工智能(AI)。它允许开发者创建复杂且功能丰富的聊天机器人,这些机器人可以在多种渠道上与用户进行交互。Rasa非常适合需要高度定制化对话系统的企业环境,因为它支持深度学习,能够处理复杂的对话场景。
rasa init命令将询问你是否要使用此数据训练初始模型。如果你回答否,则models目录将为空。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 艾瑞咨询《2021年中国对话机器人ChatBot行业发展研究报告》指出,2025年中国对话机器人市场规模将达98.5亿元,约是2020年的4倍。 而Gartner 在2022 企业级对话机器人平台研究报告中指出,Rasa 是唯一成熟可用的开源机器人框架! 在对话机器人未来前景如此大好的情况下,Rasa必然是一个非常值得大家学习的框架! Rasa作为一款开源的对话机器人框架,能让开发者使用先进的机器学习技术快速创建工业级的对话机器人。 得益于其丰富的功
对话系统是自然语言处理的一个热门话题,而自然语言理解则是对话系统的关键组成部分,现有的很多自然语言理解工具往往以服务的方式获取(Google 的 API.ai, Facebook 的 Wit.ai 等),使用这些服务往往需要向服务提供商提供自己的数据,并且根据自己业务调试模型很不方便。本文为大家介绍了一种新方法,即如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统。 在近期 AI 研习社举办的线上免费公开课上,来自北京邮电大学网络技术研究院的张庆恒分享了基于 rasa nlu 构建自己的自然语言理解工具,并结合 r
在《AI气象蜂产品介绍》的收费阅读中,我介绍了这款产品主要应用了Chatbot聊天机器人来自动管理社群并与群内用户进行互动。什么是Chatbot技术,我整理了一点技术资料共享出来供大家参考!先介绍一下Chatbot应用于气象社群服务的三个关键技术:
前言: 近日,数据库和数据工程领域的顶级学术会议之一 ICDE(IEEE International Conference on Data Engineering)在荷兰乌得勒支举行,字节跳动基础架构团队的论文《Resource Allocation with Service Affinity in Large-Scale Cloud Environments》成功入选。
如上文所说的「Local Mode」[1]模式更多的是方便我们本地测试,如果需要提供给外界服务,我们还需要其他模式,官网提供的三种:
Awesome-asyncio 是 Timo Furrer 发起并维护的 Python Asyncio 资源列表。本项目是其中文版,在这里,收集了大量的 Asyncio 的最棒、最新的资源,供大家探索 Python 异步编程世界。
协程(Coroutine),又称微线程,纤程。(协程是一种用户态的轻量级线程) 作用:在执行 A 函数的时候,可以随时中断,去执行 B 函数,然后中断B函数,继续执行 A 函数 (可以自动切换),但这一过程并不是函数调用(没有调用语句),过程很像多线程,然而协程只有一个线程在执行 通俗的理解:在一个线程中的某个函数,可以在任何地方保存当前函数的一些临时变量等信息,然后切换到另外一个函数中执行,注意不是通过调用函数的方式做到的,并且切换的次数以及什么时候再切换到原来的函数都由开发者自己确定
本页面解释了用Rasa构建助手的基本原理,并展示了Rasa项目的结构。你可以在这里测试它,而不需要安装任何东西。你也可以安装Rasa并在命令行中执行。
ThoughtWorks每年都会出品两期技术雷达,这是一份关于技术趋势的报告,由 ThoughtWorks 技术战略委员会(TAB)经由多番正式讨论给出,它以独特的雷达形式对各类最新技术的成熟度进行评估并给出建议,为从程序员到CTO的利益相关者提供参考。
Rasa尝试按上述顺序加载模型,即如果没有配置模型服务和远程存储,它只会尝试从本地存储系统加载模型。
今天想着如何快速的将 Rasa API 融入之前的项目中,如在我的公众号 coding01[1]里增加一个自动回复聊天机器人。
asyncio于Python3.4引入标准库,增加了对异步I/O的支持,asyncio基于事件循环,可以轻松实现异步I/O操作。接下来,我们用基于asyncio的库实现一个高性能爬虫。
介绍 使用python做web开发面临的一个最大的问题就是性能,在解决C10K问题上显的有点吃力。有些异步框架Tornado、Twisted、Gevent 等就是为了解决性能问题。这些框架在性能上有些提升,但是也出现了各种古怪的问题难以解决。 在python3.6中,官方的异步协程库asyncio正式成为标准。在保留便捷性的同时对性能有了很大的提升,已经出现许多的异步框架使用asyncio。 使用较早的异步框架是aiohttp,它提供了server端和client端,对asyncio做了很好的封装。但是
答:Uvicorn 是基于 uvloop 和 httptools 构建的非常快速的 ASGI 服务器。
协程函数和普通的函数不一样,不能直接执行。必须将协程对象(函数)放入事件循环中来执行。在Python3.4的时候,引入内置模块asyncio,该模块可以将协程对象加入到事件循环中执行。
1. Rasa介绍 1.1 架构 Rasa Open Source: NLU (理解语义) + Core (决定对话中每一步执行的actions) Rasa SDK: Action Server (调用自定义的 actions) 📷 Rasa NLU 理解用户的对话,提取出感兴趣的信息 (如意图分类、实体提取等),以pipeline的方式处理用户对话,在config.yml中配置。 Rasa Core 根据NLU输出的信息、以及Tracker记录的历史信息,得到上下文的语境:预测用户当前最可能表达的
由于换工作以及家里的事,很久没有写东西了。最近因为工作内容,需要做任务型对话系统的相关研究和开发。趁此机会,总结一下rasa框架的基本内容,包括基本架构,代码级别的分析,以及使用上的一些tips。需要注意,本文不会详细描述如何简单构建一个小demo的流程,这个在rasa的doc和一些博客上都有很好的例子,我这里就不重复引用了。贴一些链接,有兴趣的同学可以去这些地方看看。
Rasa Stack 是一组开放源码机器学习工具,供开发人员创建支持上下文的人工智能助理和聊天机器人:
AI能力以API的形式开放出来让我们普通开发者能够很轻易上手使用。当然,市面上有很多成熟的AI API,那么今天就和大家介绍以下几种。
如果您在本地计算机(即非服务器)上进行测试,则需要使用[ngrok]()。这为您的机器提供了域名,以便Facebook,Slack等知道将消息发送到本地计算机的位置。
机器学习中的标准技术是将一些数据作为测试集分开。你可以使用以下方法将NLU训练数据拆分为训练集和测试集:
作者:matrix 被围观: 3,714 次 发布时间:2019-11-26 分类:Python | 无评论 »
随着线下场景布局的不断发展,以及线上技术的持续推进,一个真正属于新零售的时代已经来临。
前一段时间简单了解 tensorflow_text 简单中文分词使用[1],再结合 Rasa 的学习,就萌生出模仿 Rasa 的结巴分词 tokenizer,造一个 Tensorflow_text_tokenizer。
如果能创建一个桌面软件,将自然语言直接转换成相关的 Python 数据分析代码,工作就方便了。
要验证域文件,NLU数据或故事数据中是否存在任何错误,请运行验证脚本。你可以使用以下命令运行它:
编程中,我们经常会遇到“并发”这个概念,目的是让软件能充分利用硬件资源,提高性能。并发的方式有多种,多线程,多进程,异步IO等。多线程和多进程更多应用于CPU密集型的场景,比如科学计算的时间都耗费在CPU上,利用多核CPU来分担计算任务。多线程和多进程之间的场景切换和通讯代价很高,不适合IO密集型的场景(关于多线程和多进程的特点已经超出本文讨论的范畴,有兴趣的同学可以自行搜索深入理解)。而异步IO就是非常适合IO密集型的场景,比如网络爬虫和Web服务。
渗透测试者可以使用的信息收集方法包括公开来源信息查询、Google Hacking、社会工程学、网络踩点、扫描探测、被动监听、服务查点等。而对目标系统的情报探查能力是渗透测试者一项非常重要的技能,信息搜集是否充分在很大程度上决定了渗透测试的成败,因为如果你遗漏关键的情报信息,你将可能在后面的阶段里一无所获。
python在web开发方面有着广泛的应用。鉴于各种各样的框架,对于开发者来说如何选择将成为一个问题。为此,我特此对比较常见的几种框架从性能、使用感受以及应用情况进行一个粗略的分析。
这是一个面向编程新手、热爱编程、对开源社区感兴趣 人群的月刊,月刊的内容包括:各种编程语言的项目、让生活变得更美好的工具、书籍、学习笔记、教程等,这些开源项目大多都是非常容易上手,而且非常 Cool。主要是希望大家能动手用起来,加入到开源社区中。
结巴分词使用 中文分词之结巴分词~~~附使用场景+demo(net) jieba分词、自定义词典提取高频词、词性标注及获取词的位置 jieba分词增加自定义词表 词性标注 [python] 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念 jieba分词词性标记含义 Toolkits 综合NLP工具包 THULAC 中文词法分析工具包 by 清华 (C++/Java/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) FudanNLP
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云