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。...我不知道机器人这个话题只是炒作还是真正的付之现实，但我可以肯定地说，构建一个机器人的过程一定是十分有趣并且具有挑战性的。在这篇文章中，我将向您介绍一些构建智能聊天机器人时所需要的工具。...NLU自然语言理解（Natural Language Understanding） API.ai （由Google所持有）和 Wit.ai （由Facebook所持有的）是两个在机器人行业内流行的...它基本上提供了一套能够在Facebook Messenger，Slack，Twilio，Kik和其他流行平台上构建机器人的工具。...他们还提供了一款名为Botkit Studio的用于机器人开发的IDE 。总而言之，Botkit是一个可以让我们只需编写一次就可以将其部署到多个消息平台上的工具。
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。 要使您的助手在消息传递平台上可用，您需要在credentials.yml文件中提供凭据。...以下是Facebook凭据的示例： facebook: verify: "rasa-bot" secret: "3e34709d01ea89032asdebfe5a74518" page-access-token...: "EAAbHPa7H9rEBAAuFk4Q3gPKbDedQnx4djJJ1JmQ7CAqO4iJKrQcNT0wtD" 您的助手可用在： 自己的网站 定制连接器 Facebook Messenger...：简介与安装 2.Rasa 聊天机器人专栏（一）：基本原理介绍 3.Rasa 聊天机器人专栏（二）：命令行界面 4.Rasa 聊天机器人专栏（三）：架构介绍 5.Rasa 聊天机器人专栏（四）：...消息和语音通道 6.Rasa 聊天机器人专栏（五）：模型评估 7.Rasa 聊天机器人专栏（六）：验证数据 8.Rasa 聊天机器人专栏（七）：运行服务 9.Rasa 聊天机器人专栏（八）：在Docker
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。...多渠道集成：支持与Slack、Facebook Messenger等多个通讯平台集成。 可扩展性：通过自定义组件和开源的性质，易于扩展和修改。...基本功能 创建一个简单的聊天机器人 以下是使用Rasa创建一个简单的聊天机器人的基本步骤和示例代码： 1....高级功能 Rasa不仅支持基本的聊天机器人功能，还提供了多种高级功能，使开发者能够创建更智能、更灵活的对话体验。...自定义通道集成 Rasa支持多种内置的通讯渠道，如Telegram、Slack、Facebook Messenger等，同时也允许开发者通过创建自定义通道来连接任何其他类型的通讯平台。
如果传递单个文件并选择交叉验证模式，交叉验证执行，如果传递多个配置或配置的文件夹，模型将直接被训练和比较。(默认：None) Python日志选项: -v, --verbose 详细输出。...在比较期间排除的训练数据的百分比。（默认：[0,25,50,75]） 比较NLU管道 通过将多个管道配置（或包含它们的文件夹）传递给CLI，Rasa将在管道之间进行比较检查。...小白也能学会的PyTorch入门系列 专栏目录 1.Rasa 聊天机器人专栏开篇：简介与安装 2.Rasa 聊天机器人专栏（一）：基本原理介绍 3.Rasa 聊天机器人专栏（二）：命令行界面 4....Rasa 聊天机器人专栏（三）：架构介绍 5.Rasa 聊天机器人专栏（四）：消息和语音通道 6.Rasa 聊天机器人专栏（五）：模型评估 7.Rasa 聊天机器人专栏（六）：验证数据 8.Rasa...聊天机器人专栏（七）：运行服务 9.Rasa 聊天机器人专栏（八）：在Docker上运行Rasa 10.Rasa 聊天机器人专栏（九）：云存储
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。...用他们自己的话来说： Rasa是一个开源（Python）机器学习框架，用于自动化基于文本和语音的对话：NLU，对话管理，连接到Slack，Facebook等 - 创建聊天机器人和语音助手。...用我的话来说： 这个文本讨论了一个名为Rasa[5]的聊天机器人框架。...•管道：指将多个步骤或过程连接在一起的方法，通常用于自动化流程。在这种情况下，管道指NLU ML管道，它是用于处理自然语言的一系列算法和技术的集合。•过时：指已经过时或不再适用的技术或方法。...5.使用Rasa设置ngrok，以便Telegram具有回复您的API服务器的Webhook6.设置Rasa actions服务器，以便Rasa可以与RasaGPT API进行通信7.使用seed.py
端点 endpoints.yml 7. rasa SDK、自定义动作 自定义动作 运行自定义动作 8. rasa 支持的客户端 9....steps: - intent: query_time - action: action_query_time 必须要有的 key 是 story、steps steps 表示用户和机器人之间的交互...端点 endpoints.yml 定义了 rasa core 和 其他服务进行连接的配置信息 7. rasa SDK、自定义动作 安装 rasa时，默认安装 单独安装 pip install rasa-sdk...服务器，没有的话，返回 [] 运行自定义动作 跟rasa一起安装的sdk，rasa run actions 单独安装的 python -m rasa_sdk --actions actions 8....rasa 支持的客户端 支持 Facebook、Rasa Webchat、Chatroom 等 跟 IM 连接的组件 称为 connector 其负责实现通信协议 rasa支持自定义 连接器，支持同时使用多个连接器连接
如果你使用具有预训练词向量的组件，则需要选择相应的标记。或者，你可以使用-full标记，其中包括所有管道依赖项。 注意: 你可以在此处查看Rasa Docker镜像的所有版本和标记。...Docker Compose提供了一种简单的方法，可以将多个容器一起运行，而无需运行多个命令。...这是Rasa的REST Channel接口的端口。 注意: 由于Docker Compose启动了一组Docker容器，因此在执行run命令后不再可能连接到单个容器的命令行。...继续使用rasa init中的示例机器人，将data/stories.md中的utter_cheer_up替换为自定义操作action_joke，并将action_joke添加到域文件中的操作。...添加自定义依赖项 如果你的自定义操作具有系统或Python库的其他依赖项，则可以通过扩展官方镜像来添加这些依赖项。
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。...《Rasa实战：构建开源对话机器人》 正是在这样的背景下出版的。 ...，探索机器人能做什么，并通过交互式学习来轻松修复它所犯的任何错误； 最后会介绍将Rasa系统部署到具有高性能和高可扩展性的生产环境中，从而建立一个高效和强大的聊天系统。...—— Alan Nichol Rasa联合创始人兼CTO 该书由浅入深地介绍了Rasa框架的系统设计和工作原理，并给出不同类型对话机器人的实现案例，具有很高的参考价值，是非常值得阅读的佳作。
它为你自己搭建的机器人提供了尽可能多的学习能力，并精确控制人工智能处理管道的每一步。 BotSharp是一个用于AI Bot平台构建的开源机器学习框架。...本项目涉及到自然语言理解、计算机视觉和音频处理技术等方面，旨在促进智能机器人助手在信息系统中的开发和应用。...它们都是基于未完成的接口进行模块化的。 特点 无需依赖任何其他机器学习算法库，集成调试更容易。 内置多代理管理，轻松构建Bot即服务平台。 具有生命周期的上下文输入/输出，使转换流程可控制。...支持不同的UI提供商，如Rasa UI和Articulate UI。 支持多种数据请求和响应格式，如Rasa NLU和Dialogflow。...集成如Facebook Messenger，Slack和Telegram等流行的社交平台。 多核并行计算优化，混合器中GPU的高性能C＃。 快速入门 确保已下载相关组件。
BotSharp：基于.NET的开源聊天机器人平台构建器 开源的AI聊天机器人平台构建器 Github项目地址： https://github.com/SciSharp/BotSharp 会话是一个平台...它为你自己搭建的机器人提供了尽可能多的学习能力，并精确控制人工智能处理管道的每一步。 BotSharp是一个用于AI Bot平台构建的开源机器学习框架。...它们都是基于未完成的接口进行模块化的。 特点 无需依赖任何其他机器学习算法库，集成调试更容易。 内置多代理管理，轻松构建Bot即服务平台。 具有生命周期的上下文输入/输出，使转换流程可控制。...支持不同的UI提供商，如Rasa UI和Articulate UI。 支持多种数据请求和响应格式，如Rasa NLU和Dialogflow。...集成如Facebook Messenger，Slack和Telegram等流行的社交平台。 多核并行计算优化，混合器中GPU的高性能C＃。 快速入门 确保已下载相关组件。
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...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 rasa core 搭建对话系统框架的一些经验，方便初学者入门...分享主题 基于 rasa 搭建中文对话系统 分享提纲 1. 对话系统的分类和关键技术介绍 2. 结合电信业务查询办理场景，借助开源框架 rasa 实现任务导向型聊天机器人 demo。...第二部分是基于 Rasa 搭建电信领域任务型对话系统的实操训练。分别是基于 Rasa nlu 实现自然语言理解和基于 rasa core 实现对话管理。 ?...自然语言理解（NLU）和对话管理是任务型对话的主要模块。自然语言理解是问答系统、聊天机器人等更高级应用的基石。
Tracker Srore 对话的存储单元，将用户和机器人的对话保存在Tracker Store 中。Rasa提供了针对不同存储类型的开箱即用的实现，包括Redis、MongoDB等。...使得多个Rasa服务器可以并行运行，当客户端为给定的conversation ID发送消息时，不需要寻址到相同的节点 Event Broker 事件代理，bot通过event broker连接到其他服务...domain.yml 列举了bot中包含的所有信息，指定了意图、实体、槽位slot、响应、表格、动作以及对话配置 slot slots是助手机器人的记忆，它可以帮助我们的机器人记住之前实体提取到的信息...可以同时选择多个policies，由rasa agent统一调度，选择其中置信度最高的action。...： State Featurizers：需要将用户的历史状态数据转换成特征向量，供policy使用；rasa的每个故事都对应一个追踪器，对历史中的每个事件都创建一个状态；对追踪器的单个状态进行特征化：
Rasa与大模型结合的案例：RasaGpt——一款基于Rasa和LLM的聊天机器人平台 一、介绍、部署安装 介绍 Rasa是一个集成的开源对话机器人框架，包括语音和文本对话接口、核心对话管理和语言理解组件...在Rasa中，槽用于保存对话机器人与用户之间的状态信息，例如查询到的结果、正在进行的订单等。...在Rasa中，我们通过定义domain.yml文件定义机器人的针对性和目标领域，告诉机器人如何回答用户的提问、如何执行任务、如何操作数据等。...在Rasa中，我们可以定义具有多个可替换槽的模板，并用填充槽来完成消息的组装。在对话中，当用户输入了特定意图时，机器人会使用相应的模板来回答用户提问或完成任务。...在这个过程中，Rasa会涉及多个组件，包括： •NLU组件：负责加载和处理NLU数据，包括意图和实体的提取。•对话管理组件：负责对话状态的跟踪和管理，包括将对话状态转化为特征向量，预测下一个动作等。
12 ▊《Rasa实战：构建开源对话机器人》 孔晓泉，王冠 著 对话机器人开源框架Rasa首著，英文版同步上市 Rasa联合创始人兼CTOAlanNichol亲笔作序 可直接使用ChatGPT等大型语言模型或接口...Rasa是一款开源的对话机器人框架，能让开发者使用机器学习技术快速创建工业级的对话机器人。...本书首先介绍Rasa的两个核心组件――Rasa NLU和Rasa Core的工作流程；然后详细介绍通过使用Rasa生态系统从头开始构建、配置、训练和服务不同类型的对话机器人的整体过程，如任务型、FAQ、...，探索机器人能做什么，并通过交互式学习来轻松修复它所犯的任何错误；最后会介绍将Rasa系统部署到具有高性能和高可扩展性的生产环境中，从而建立一个高效和强大的聊天系统。...无论你是具有一定 Python 编程基础的技术人员，还是想更多了解聊天机器人相关知识的产品经理、项目管理人员，都能从本书学习到搭建聊天机器人的相关内容，并能在本书的指导下实际完成聊天机器人的搭建和对外发布
Core和NLU数据文件的路径。(默认：['data']) -c CONFIG, --config CONFIG 机器人的策略和NLU管道配置。...(默认值：False) 和你的助手交谈 要在命令行上与助手开始聊天，请运行： rasa shell 应该用于与机器人交互的模型可以由--model指定。...如果你的模型包含经过训练的Core模型，你可以与机器人聊天，并查看机器人预测的下一步操作。...(默认：data) -c CONFIG, --config CONFIG 机器人的策略和NLU管道配置。...如果传递单个文件并选择交叉验证模式，交叉验证执行，如果传递多个配置或配置的文件夹，模型将直接被训练和比较。
来源| chatbotslife 编译| 火火酱，责编| Carol 出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100） 在过去的几个月里，我一直在做机器人，做了很多个。...它能帮助你快速制作出一个MVP机器人，然后在你的用例被验证后直接进行构建。此外，你可以直接在Smart Loop中添加代码，它有自己的使用Rasa Core的NLP层。...2、可以立即部署到多个平台：FB Messenger、网站、SMS等等 3、包含NLP：Smart Loop在其防火墙后使用Rasa Core，如果需要的话也可以作为本地解决方案使用。...即便你只有10个好友，Facebook也会通过一些技术手段使你你每次刷新到的内容都是不同的。 ? 让所有人都对你的机器人着迷吧 ?...据Arte Merritt（其分析公司Dashbot.io已经处理过机器人和人之间的3300多万条消息数据）表示，“Facebook 机器人中有12%的用户都曾让机器人给他们讲个笑话听。
作者：HelloGitHub-小鱼干 好用的 Unix 命令替代工具能让你事半功倍，例如，bat 便是个带着高亮特性的加强版 cat，就像你用了 oh my zsh 之后便会感受到它的强大。...GitHub 地址→https://github.com/alyssaxuu/mapus 2.2 AI 小助手：rasa 本周 star 增长数：650+ Rasa 是一个可用于制作聊天机器人的机器学习框架...它可对会话进行管理，以及支持对接 Slack、Facebook 等平台。...GitHub 地址→https://github.com/RasaHQ/rasa 2.3 Java 训练营：DSA-Bootcamp-Java 本周 star 增长数：700+ DSA-Bootcamp-Java...和之前的送书活动类似，留言点赞 Top5 的小伙伴(棒），小鱼干会努力去找 Repo 的^^ 以上为 2021 年第 32 个工作周的 GitHub Trending ?
mark 1.创建新的项目 第一步是创建一个新的Rasa项目。...要做到这一点，运行下面的代码: rasa init --no-prompt rasa init命令创建rasa项目所需的所有文件，并根据一些示例数据训练一个简单的机器人。...要使用Rasa做到这一点，你需要提供一些训练示例，展示Rasa应该如何理解用户消息，然后通过展示的这些示例来训练模型。...运行下面的代码，查看由rasa init命令创建的NLU训练数据: cat data/nlu.md 以##开始的行定义意图的名称，这些名称是具有相同含义的消息组。...如果你正在本地机器上学习本教程，请运行以下命令与助手对话： rasa shell 你也可以用Rasa X来收集更多的对话以提高你的助手: 尝试[Rasa X]()
PyRobot通过在多个机器人和模拟器之间使用通用API来解决上述问题。下面这段代码很好的展示了用PyRobot将会多么轻松： ?...PyRobot具有适用于所有机器人的通用功能，例如关节位置控制、关节速度控制、关节扭矩控制、笛卡尔路径规划、正向运动学和反向运动学（基于机器人URDF文件）、路径规划和视觉SLAM等。...虽然它将底层软件堆栈的复杂性抽象掉了，不过用户仍然可以灵活地使用不同级别的组件，例如绕过规划器以执行低级别的速度和扭矩命令。...它使用通用的API，降低软件的复杂度，配合像LoCoBot一类相对比较便宜的机器人使用。这样降低了入门门槛后，人工智能研究人员就可以部署多个机器人来收集数据、并行学习。...PyRobot还可以帮助扩展人工智能教育计划，从而更容易为具有不同背景的学生提供实操体验。
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