本文将详细介绍如何从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件，并提供相应的示例。图片使用 dpkg 命令提取文件在 Debian 系统中，可以使用 dpkg 命令来管理软件包。...该命令提供了 -x 选项，可以用于从 DEB 包中提取文件。...以下是几个示例：示例 1: 提取整个 DEB 包的内容dpkg -x package.deb /path/to/extract这条命令将提取 package.deb 中的所有文件，并将其存放在 /path...示例 2: 提取 DEB 包中的特定文件dpkg -x package.deb /path/to/extract/file.txt这条命令将提取 package.deb 中名为 file.txt 的文件...提取文件后，您可以对其进行任何所需的操作，如查看、编辑、移动或复制。结论使用 dpkg 命令可以方便地从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件。
相关概念 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： • Core = 聊天机器人框架包含基于机器学习的对话管理 • NLU = 用于自然语言理解的库包含意图识别和实体提取...NLU根据您之前的训练数据了解用户的信息： • 意图分类：根据预先定义的意图解释含义（例如：我需要94301中的一个GP是一个寻找医生意图的置信度是93%） • 实体提取：识别结构化数据（例如：gp 是医生类型和...定义NLU模型配置 NLU模型配置定义如何训练NLU模型以及如何从文本输入中提取特征。...写故事 在这个阶段，您将教您的聊天机器人使用 Rasa Core 响应您的消息。 Rasa Core 将训练对话管理模型，并预测机器人应如何在对话的特定状态下做出响应。...Rasa Core 模型以训练“故事”的形式从真实的会话数据中学习。故事是用户和机器人之间的真实对话，其中用户输入表示为意图和机器人的响应被表示为动作名称。
在这种情况下，我们还传递了域文件、训练数据和模型输出目录的位置值，以展示如何自定义这些值。你也可以省略它们，因为我们传递了默认值。...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。...6.模型保存：训练完成后，Rasa将保存最终的模型和配置文件。 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。•特征提取组件：负责从NLU数据中提取特征，用于对话管理模型的训练。...在这个文件中，你可以定义关于对话内容和对话执行的特定内容，例如如何响应某个意图、如何解决意图中的槽位填充问题、如何执行特定的操作等。
前言| 本文结合用户实际需求用按照数据量从小到大的提供三种方式从ES中将数据导出成CSV形式。...本文将重点介Kibana/Elasticsearch高效导出的插件、工具集，通过本文你可以了解如下信息： 1，从kibana导出数据到csv文件 2，logstash导出数据到csv文件 3，es2csv...是在列表中。.../path/convert_csv.conf 结论：Logstash不只光可以把数据传上Elasticsearch，同时它还可以把数据从Elasticsearch中导出。适合大量数据的导出。...三、使用es2csv导出ES数据成CSV文件 可以去官网了解一下这个工具，https://pypi.org/project/es2csv/ 用python编写的命令行数据导出程序，适合大量数据的同步导出
作者 | VK 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队出品 模型评估 NLU模型评估 机器学习中的标准技术是将一些数据作为测试集分开。...实体提取 CRFEntityExtractor是你使用自己的数据训练的唯一实体提取器，因此是唯一将被评估的实体提取器。如果你使用spaCy或预训练实体提取器，Rasa NLU将不会在评估中包含这些。...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
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....初始化项目 rasa init 这个命令会创建一个新的Rasa项目，包括所有基础的配置文件和训练数据示例。 2. 训练模型 rasa train 这将训练对话管理和NLU模型。 3....测试聊天机器人 rasa shell 这个命令会启动一个命令行聊天接口，可以在此与机器人进行对话。...总结 在本文中，详细介绍了Python Rasa库的功能及其在聊天机器人开发中的应用。Rasa作为一个开源框架，提供了丰富的工具和功能，使得开发复杂的对话系统变得更加简单和高效。...从基本的对话管理到高级的对话策略，Rasa都能够提供强大的支持。还探讨了Rasa在不同实际应用场景中的表现，如客户服务、健康顾问、个性化推荐系统及企业内部助手等，展示了其广泛的适用性和灵活性。
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。...文章的标题已经清楚地表明，我们将使用 Botkit 和 Rasa （NLU）来构建我们的机器人。但是在介绍技术之前，我想先分享一下选择这两个平台的原因，并解释它们应该如何适应我们的用例。...Rasa基本上提供了一个在各种NLP和ML库之上的高层次的API来负责”意图”的分类和“实体”的提取。这些NLP和ML库则被称为后端，是他们使得Rasa变得智能化。...您现在应该已经熟悉如何使用机器人开发框架和NLU来构建对话机器人的过程了。希望这篇文章能够帮助你更快的开始搭建起你自己的机器人。
集成X-Pack高级特性，适用日志分析/企业搜索/BI分析等场景 ---- 本教程向您展示如何将数据从 Elasticsearch 导出到 CSV 文件。...想象一下，您想要在 Excel 中打开一些 Elasticsearch 中的数据，并根据这些数据创建数据透视表。...这只是一个用例，其中将数据从 Elasticsearch 导出到 CSV 文件将很有用。 方法一 其实这种方法最简单了。我们可以直接使用 Kibana 中提供的功能实现这个需求。...Share 按钮： 7.png 这样我们就可以得到我们当前搜索结果的csv文件。...我们首先必须安装和 Elasticsearch 相同版本的 Logstash。如果大家还不指定如安装 Logstash 的话，请参阅我的文章 “如何安装Elastic栈中的Logstash”。
专栏简介 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。...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 安装 Rasa 的推荐安装方式是通过pip: pip install rasa-x --extra-index-url...如果你想使用MITIE，你需要告诉它在哪里可以找到这个文件(在本例中，它保存在项目目录的data文件夹中)。
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。...•与LLM库的库冲突和元数据传递。•支持在MacOS上运行Rasa的Docker化。•通过ngrok实现与聊天机器人的反向代理。...在postgres Dockerfile[29]中，我们复制create_db.sh[30]文件，该文件创建我们数据库的db和user。...Langchain 1.将培训数据加载到数据库中。2.如果索引不存在[34]，则对数据进行索引，将其存储在名为index.json的文件中。
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。...运行rasa init时会创建一个示例文件，因此最简单的方法是编辑该文件并在其中添加凭据。...：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
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。...，配置意图以及触发该意图的文本，提供用户在各种意图下的文本作为examples：询问Query：用户对聊天机器人发出的询问。...行动Action: 聊天机器人根据用户询问做出的回应。意图Intent：用户输入蕴含的目的或意图，eg. 用户：你好；intent：打招呼。...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，从而在后续操作中可以针对用户信息做出应答。...: /path/to/offline_model Intent Classifiers 从domain.yml文件中定义的所有意图intent中选择一个意图。
关于IPGeo IPGeo是一款功能强大的IP地址提取工具，该工具基于Python 3开发，可以帮助广大研究人员从捕捉到的网络流量文件（pcap/pcapng）中提取出IP地址，并生成CSV格式的报告...在生成的报告文件中，将提供每一个数据包中每一个IP地址的地理位置信息详情。 ...报告中包含的内容 该工具生成的CSV格式报告中将包含下列与目标IP地址相关的内容： 1、国家； 2、国家码； 3、地区； 4、地区名称； 5、城市； 6、邮编； 7、经度；...8、纬度； 9、时区、 10、互联网服务提供商； 11、组织机构信息； 12、IP地址； 依赖组件 在使用该工具之前，我们首先需要使用pip3包管理器来安装该工具所需的依赖组件...： git clone https://github.com/z4l4mi/IpGeo.git 工具使用 运行下列命令即可执行IPGeo： python3 ipGeo.py 接下来，输入捕捉到的流量文件路径即可
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。...注：由于 Rasa X 自成体系，在学习过程中，我还是放在「学习 Kubernetes 的系列」中去了解 Rasa X 的使用。...前言 在之前的文章中，有描述过如何在公众号里加入自动聊天机器人的文章，欢迎大家查阅：有机器人要菜单没什么用[3]，文章里利用 EasyWeChat 和 ChatterBot 简单搭建一个公众号「自动回复机器人...总结 回到开头的说的如何在公众号加入聊天功能，将在下回继续了。...今天主要学到的知识点在于，如何用最小的 docker 配置(摒弃 Rasa X)，完成和 nginx 容器关联，获得请求接口，以备后续调用。
作者：Omkar Prabhune 翻译：方星轩 校对：王雨桐 本文约2800字，建议阅读5分钟本文作者从聊天机器人的种类、用途以及架构等角度介绍目前的聊天机器人技术，并在文末分享了一些聊天机器人行业的例子...一些典型的例子是微软的 Zo、IBM Watson 或 Rasa（一种用于构建商业用途的聊天机器人的工具）。 那就让我们来看看到底是怎么样的吧！...实体提取器（Entity Extractor）：实体提取器从用户的查询中提取关键信息。 知识库 这是回答用户问题的关键部分。问答系统解释问题并从知识库中给出相关答案。它可以手动训练或自我训练。...这有助于机器人快速确定重要问题的答案。 自动化训练涉及将公司的文件（如政策文件和其他问答类型的文件）提交给机器人，并要求其进行自我训练。...从那以后，它被视为关于用户交互如何破坏聊天机器人的研究案例。 参考 在完成本文的过程中，我们参考了以下几个来源。
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。...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。...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。...第三种方法是分类思想，先对一句话提取特征，再根据有多少个槽值或意图训练多少个分类器，输入一句话分别给不同的分类器，最终得到包含槽值的概率有多大，最终得到这个槽值。...对话状态应该包含持续对话所需要的各种信息。DST 的主要作用是记录当前对话状态，作为决策模块的训练数据。 ? 系统如何做出反馈动作？ ? 下面是自然语言生成部分。自然语言生成也有多种方法。
，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。...本书特点 专家推荐 本书涵盖了熟练使用Rasa构建真实应用所需的全部主题。除涵盖自然语言理解和对话管理的基础知识外，该书着重讲了如何在真实场景中构建优秀的产品。...此外，本书还向读者传授了一些实用的技能，比如如何调试Rasa代码、如何测试，以及如何将对话机器人部署到生产环境中等等。...希望两位作者不断有更多的佳作面世。 ——申强 谷歌开发者关系生态中国区负责人 Rasa是业界难得的能提供从语言理解到回答生成整套流程的对话机器人框架。...——李卓桓 《Chatbot从0到1》作者，Wechaty作者 作者简介 很多公司都直接使用Rasa框架或者参考Rasa的架构设计方案来实现自己的对话机器人。
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。...如果你已经训练了一个组合的Rasa模型，但是想要查看模型从文本中提取的意图和实体，你可以使用命令rasa shell nlu。...在Markdown和JSON之间转换数据 要将NLU数据从LUIS数据格式，WIT数据格式，Dialogflow数据格式，JSON或Markdown转换为JSON或Markdown，请运行： rasa
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！...，再利用 Chatbot 的 Intent（用户对话的意图）、Entity（对话中重点要提取的信息）和Action（根据 Intent 和会话的上下文给采取的动作）。...在 Dialogflow 和 RASA NLU 模型定义 Intent 时都要输入一些训练数据，就是用户说什么话可以归为这个 Intent，然后会用机器学习的算法去训练一个模型。...完成Intent 识别和 Entity 提取后，这些信息就交给 Chatbot 核心，核心则需要由用户事先定义的模板(Diaglog 里叫 Flow, RASA 中则叫Story )做出反应动作，即 Action...Policy，这样如果聊天流程并不在事先定义的模板中时，Chatbot 根据已经的流程和用户的输入预测出下一步最大可能要做什么，或者说转到那个Intent上。
作者 | VK 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队出品 在Docker上运行Rasa 这是如何使用Docker构建Rasa助手的指南。...使用Docker训练自定义Rasa模型 编辑config.yml文件以使用所需的管道，并将NLU和Core数据放入data/目录中。...在这种情况下，我们还传递了域文件，训练数据和模型输出目录的位置值，以显示如何自定义这些值。你也可以省略这些，因为我们传递了默认值。...json响应中提取一个笑话 dispatcher.utter_message(joke) # 将消息发送回用户 return [] 接下来，在故事和域文件中添加自定义操作。...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。
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