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...2.语言理解：处理用户输入文本并提取关键信息的RasaNLU组件。3.对话生成：生成回答并转化为最终输出的RasaCore组件。...•Docker 镜像以 rasa 命令作为入口点，这意味着你无需键入 rasa init，只需键入 init 即可。 运行此命令将产生大量的输出。具体发生了什么呢？ •创建了一个 Rasa 项目。...在Rasa框架中，以下概念扮演着不同的角色，并负责不同的任务： •Entity（实体）：指一段文本中的具体对象，比如人名、公司名称或日期等。在对话过程中，实体可以用来输入或输出特定类型的信息。...Rasa框架的架构主要包括以下几个组件和交互流程： 1.用户输入：用户通过各种渠道（如命令行、聊天界面等）向Rasa发送自然语言输入。
除了上述两个核心内容外，rasa当然还提供其他功能，如response生成，与其他对话系统前端平台对接的接口，以及不同类型的对话模拟接口（包括shell命令行模式，restful api调用模式等），对于从头开发一个对话系统来说...rasa整体流程 由图可知，当一条用户的表达到达chatbot时，由NLU对封装后的Message进行文本分析，得到意图和实体信息，然后由对话管理核心模块接受原始的用户消息和NLU的分析结果，根据一些策略...合并到了rasa的主路径下，作为core和nlu的子package。...这两个包对应的就是rasa的核心功能NLU和对话管理的模块。下面分别对这两个模块的代码内容做一个结构上的解析。...以CRFEntityExtractor为例，讲解一下Component的主要核心要素。 ?
，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。...意图识别 配置方法：在example下加入符合此意图的文本。识别意图，rasa NLU提供了两种方法：1....analyzer: char_wb min_ngram: 1 max_ngram: 4 - name: DIETClassifier epochs: 100 每个组件接受其他组件的输入数据并输出数据...Tokenizer BertTokenizer：中文版Bert tokenize中文的时候会将文本按字分割.rasa_chinese帮助我们将其作为tokenizer组件。...其作为辅助性工具，用于判断NLU输出的意图是否可靠：若可靠，则不执行任何action；若不可靠，则激活deny意图，并执行action_unlikely_intent Custom Policies
我们开发了一种高效的亲和性调度算法（ 下文简称 RASA 算法），该算法能够处理大规模输入，并且能够获得高质量的解决方案。...RASA 算法的核心思想主要基于两个方面： 利用亲和性关系图的分割和算法选择技术来简化问题规模并加速求解过程； 通过对子问题运用基于数学规划求解器（Solver）的方法，以提升解的质量，获取高本地化流量比例的解...完成服务分割后，只需为这些分割结果分配适当的机器，即可形成几个独立的 RASA 问题输入。...利用这些训练样本，我们训练 GCN 网络，得到了一个能够接受特征图输入并输出{CG, MIP}标签的图二分类器。...这些结果强调了 RASA 算法在提高调度效率和优化服务性能方面的有效性。 总 结 本文详细阐述了如何在微服务架构中利用服务间的亲和性来提升服务性能和增强请求的稳定性。
mood_bot.png 使用 RASA NLU 教 bot 了解用户输入 1. 创建 NLU 案例 你首先要教你的助手理解你的信息。...为此，您将训练 NLU 模型，该模型将以简单的文本格式接收输入并提取结构化数据。这种称为意图的结构化数据将帮助bot理解您的消息。 您要做的第一件事是定义bot应该理解的用户消息。...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。...此命令将调用Rasa Core 训练功能，将域和故事文件传递给它，并将训练后的模型存储到models/dialogue目录中。此命令的输出将包括每个训练阶段的训练结果。 !
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。...广大中文开发者急切希望一本专门讲解Rasa技术原理和项目实践的中文图书。 幸运的是，孔晓泉老师和王冠老师都是Rasa框架最早期的使用者和核心贡献者（Rasa SuperHero）。...内容简介 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...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。...作为NLP领域一本结合理论探索与实践箴言的佳作，本书必将为对话机器人领域的从业者和学习者带来诸多裨益，同时非常高兴看到谷歌云信用额度（Google Cloud Credits）在此书的撰写过程中为作者提供了帮助
最近工作中使用到rasa，其core部分有一个rasa自己提出的TED Policy框架组建，可用于进行对话决策。...今天有空，就来研究下它~ 论文《Dialogue Transformers》地址：https://arxiv.org/abs/1910.00486 让我们整体的看一下当 TED Policy从输入到输出进行预测时会发生什么...在每个对话回合，TED Policy将三条信息作为输入：用户的消息、预测的先前系统动作以及作为插槽保存到助手内存中的任何值。这些中的每一个都在输入到transformer之前进行了特征化和连接。...接下来，将dense layer应用于transformer的输出以获得用于近似文本含义的嵌入数值特征，用于对话上下文和系统动作。...这种比较嵌入之间相似性的过程类似于Rasa NLU pipeline中的EmbeddingIntentClassifier预测意图分类的方式。
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。...总体而言，我估计索引优化和LLM配置更改可以将输出质量提高70%以上。...2.Rasa有两个组件，一个是核心的Rasa应用程序，另一个是运行的Rasa操作服务器。3.必须通过几个yaml文件进行配置（已完成）：•config.yml - 包含NLU流水线和策略配置。...4.必须训练Rasa的NLU模型，这可以通过CLI使用rasa train完成。当您运行make install时自动完成此操作。5.Rasa的核心必须在训练后通过rasa run运行。...Ngrok作为服务运行，一旦准备就绪，rasa-credentials 就会调用本地ngrok API获取隧道URL，并更新 credentials.yml 文件，然后为您重新启动Rasa。
最近工作中使用到rasa，其nlu部分有一个rasa自己提出的DIETClassifier框架组建，可用于意图分类与实体识别。...最好全连通层的输出与密集特征concatenate起来，再输入到一个全连接网络 2.2 Transformer 使用一个2层的transformer和相对位置attention，对整个句子进行encode...2.3 NER 通过CRF)在tranformer输出序列之上标记一个与token输入序列对应的层来预测实体。...同样，使用类似于triplet loss的思想：： 模型假设，为重建masked输入而增加一个训练目标应该起到正则化的作用，并且帮助模型从文本中学习更多的一般特征，而不仅仅是用于分类的识别特征。...使用BERT emb作为dense特征的效果要比 GloVe 差。这应该是由于BERT 的预训练任务使得输出的向量不适应作为文本表示，因此在转移到对话任务之前需要微调。
rasa/rasa是要运行的docker镜像的名称。 Docker镜像将rasa命令作为其入口点，这意味着你不必键入rasa init，只需init即可。...运行此命令将产生大量输出: 创建了Rasa项目 使用项目的训练数据训练初始模型 要检查命令是否正确完成，请查看工作目录的内容: ls -1 初始项目文件应该都在那里，以及包含训练的模型的models目录...请注意，此命令包含参数-it，这意味着你以交互方式运行Docker，并且你可以通过命令行提供输入。...对于需要交互式输入的命令，例如rasa shell和rasa interactive，你需要传递-it参数。...: 扩展Rasa镜像 作为volume安装 然后将所需配置添加到端点配置endpoints.yml文件中，如跟踪器存储中所述。
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。...例如，如果你有一个name实体的示例，如 [Brian](name)'s house，这仅在你的标记器将Brian's分成多个标记时才有效。在这种情况下，空格标记器不起作用。...然而，基于BILOU的方法将此标记为完全失败，因为它期望“Alexanderplatz”作为最后一个标记被标记为实体（L-LOC）而不是单个标记实体（U-LOC）。...（默认：None） --out OUT 在评估期间创建的任何文件的输出路径。...为此，你需要一些端到端格式的故事，其中包括NLU输出和原始文本。
意图： 服务中断 实体： “服务=互联网”， “持续时间=整个上午” 置信度：0.84（可能根据个人培训方式不同而异） NLU的职责（在本例中是Rasa）是接受一个句子或是陈述，输出一个能够被机器人使用的...我曾使用过MITIE后端来训练Rasa。在演示部分，我们有一个“在线支持对话机器人”，我们训练它来解决以下类似消息，如： 我的手机无法使用。 我的手机没有开机。 我的手机坏了，无法再使用了。...您可以使用此样板作为模板来为Botkit设置Slack模块。在这里我们已经扩展了Botkit-Rasa媒介软件，你可以在这里找到它们。...Rasa会返回以下内容： 意图：设备宕机 实体：设备=手机 如果你稍加注意便会发现，我所提供的输入并不存在于我的训练档案中，Rasa内置的智能功能能够正确的识别这些组合起来的”意图”和“实体”。...我们需要添加一个hears 方法来监听设备宕机 这个意图来处理这个输入消息。请记住，Rasa返回的”意图”和”实体”将被媒介软件储存在message 对象中。
# {name} 是模板变量 回复 还支持 富文本，指定通道 会话配置：会话过期时间，是否继承历史词槽 2....动作 action 接受用户输入、对话状态信息，按照业务逻辑处理，并输出改变对话状态的事件和回复消息 回复动作 与 domain 里的 回复 关联在一起 当调用这类动作时，会自动查找回复中的同名的模板并渲染...表单 收集任务所需的所有要素 默认动作 rasa内置的一些默认动作 自定义动作 满足后端交互计算需求，如查数据库、第三方api请求 4....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...向服务器申明动作名字 重写 run() 获取当前对话信息 tracker 对象(对话状态追踪，获取历史实体、词槽等) domain 对象 用户消息对象 dispatcher 根据这些信息完成业务动作，如想改变对话状态
按照标准的递归网络，将RASA形式化为一个递归模块，其中ASA作为激活函数。它在不引入额外参数的情况下增加了网络深度。...另一部分是用ASA作为激活函数的递归公式。提出了RASA算法，在增加额外参数代价的前提下提高算法的表示能力。...作为多视觉任务的Backbone，遵循标准的四阶段设计。每个阶段执行一次下采样操作，并由一系列构建块组成。输出决议从第4步逐步到第32步。...1、卷积再分析 让 是输入和输出特征向量，其中d表示通道数。让 索引空间位置。卷积是通过滑动窗口计算的。...由于采用输入预测的动态 ，如Eqn(3)所示，Outlook Attention是CSA的一个特例。CSA的容量比Outlook Attention大。在表1中总结了它的性质。
在实践中，定制化标签的整合也有一定的难度，个推会结合双方的数据，对其进行建模分析，输出定制化标签。总的来说，个推不仅有通用的标签维度，也有定制化标签的输出能力。 ?...《即时物流场景下的机器学习实践》 庄学坤 达达-京东到家 物流算法团队Leader 即时物流作为新零售的“水电煤”，在新零售模式中处于基础核心环节，解决的是商品的配送效率问题。...从技术角度来说，人机对话的流程是：语音识别（ASR）、基于文本的方式进行自然语言理解（NLU）、通过理解到的意图或实体进行对话管理（DM）、自然语言生成（NLG）和语音合成（TTS）。...企业可以选择Rasa Stack作为构建智能对话机器人的基础，它是一款开源的、基于机器学习的、为开发者和公司设计的机器人，智能性较高。...Rasa NLU的特色是基于 pipeline 的工作模式，扩展能力强，并且支持多种语言，如英语、德语、中文、日文等，RASA NLU还内置多种算法和配置，如MITIE、CRF、Embedding等。
该用例需要多重的对话输入，并且能够以一种比APP更加直接、简便的方式来解决问题。 你不可能通过一个软件就解决所有的问题，但有一天这将会通过一个机器人（bot）实现。...我们先快速回忆一下你在微信平台上都能完成哪些事情： 1、通过文本获取服务：在微信中，仅通过简单的文本消息，你几乎可以获得自己所需的所有服务。想找家政服务吗？要请水管工吗？...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。...这种对核心目标的关注使将军们能够剔除掉所有其他不必要的事情，并将注意力集中在一个焦点问题上。由将军来决定核心目标是什么，而士兵们则负责想办法达成这个核心目标。...如何在更深的层次上建立连接： 1）从用户的便利中获取效益：不要售卖产品的表面特性，而是关注其核心价值。 2）关注情感：你的机器人应该让你的目标客户感受到某种特定的情感。
如需融入更多领域知识，可采用 Retrieval-Augmented Inference (RAI) 技术，根据用户查询从知识库中检索相关文本作为辅助信息提供给 LLM。...在推理时，输入的用户消息首先被提交到大类分类器，确定其所属的大类意图。然后将用户消息和大类标签一并输入到该大类意图的细分模块，得到具体的子类意图输出。...在面向任务的场景中，最常用的行为是 RAG（检索内容作为参考信息生成回答）、通用文本回复和智能调用。...例如，如果用户的意图是“预订酒店”，那么映射表应该指明这一意图对应的操作是调用酒店预订系统，而槽位值如“日期”、“房间类型”等则作为调用参数。...这通常需要 mock NLU 模块的输出结果 (包括用户意图和提取的槽位值)，并将其输入到策略模块，检查策略生成的对话行为是否符合预期。
3.功能键(Function Key)：为按钮分配功能键代码，包括系统标题按钮(如返回、退出、关闭等)及通过Application ToolBar所定义的客制化按钮。 ...下面介绍如何在程序中创建一个工具栏按钮，并为其分配Function Key。 1.选择Application ToolBar中一个文本框，并输入自定义名称，如下图： ? ..."在Report输出时调用该GUI STATUS。 运行结果如下： ?...输入自定认Title名称及描述。该描述将出现在Report标题栏中，还可以输入&符号作为Title,当程序运行时对其填充动态文本。如下图： ? 2.单击 ?...按钮确认后，在对象菜单中将显示所新增项，如下图： ? 3.保存并激活，在程序中通过语法SET TITLEBAR 调用该GUI Title,如下： ?
4.3 BART简介 4.4 Transformer长程上下文综述 4.5 如何在自动文本编写中控制样式和内容 5、Education ?...作为该领域的研究人员，他还表达了对对较新任务进行评估的技术的含义。...4.3 BART简介 BART[25]是Facebook提出的一种新模型，其中涉及一种用于对seq2seq模型进行预训练的降噪自动编码器，该模型可以改善下游文本生成任务（如抽象摘要）的性能。...4.5 如何在自动文本编写中控制样式和内容 尽管自动文本书写在过去的一年中展现了令人印象深刻的表现，但是控制诸如机器书写文本的结构或内容之类的属性仍然具有挑战性。...开源python库: https://rasa.com/docs/rasa/1.8.0/nlu/components/#dietclassifier [18] BERT Lang Street: https
因此在本讲座中将尝试回答一个问题，即我们应该如何将模型转换为更通用、更灵活、更实时的模型，换句话说，我们应该如何在基础模型之上构建一个通用的解决方案系统。...视觉任务的输出也具有不同的格式。输出可能是空间信息，如边缘、框、mask等，也可能是语义信息，如分类标签、描述等。 图2 数据 除了模型上的挑战，还有数据上的挑战。...多种形式输入对于人机交互方面，应该使系统能够支持并接受各种形式的输入。在视觉中，不仅仅文本作为提示，我们也可以画一个框、一个笔画，甚至一个手势。这样做的好处是可以减少表达的模糊性。...但是对于功能统一的模型，输入可能没有多大不同，但它将产生不同类型的输出，这些输出在不同的任务中共享，模型将不同的输出组合在一起，产生最终的输出。...第一种是如何在上下文语言中开发一个可输入提示的接口。第二种是如何实现计算模型与人的交互，使其能够帮助人完成任务并返回预测结果。
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