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Rasa 聊天机器人专栏(一):基本原理介绍

作者 | VK 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队出品 本页面解释了用Rasa构建助手基本原理,并展示了Rasa项目的结构。你可以在这里测试它,不需要安装任何东西。...2.查看你NLU训练数据 Rasa助手第一个部分是NLU模型。NLU代表自然语言理解,这意味着将用户消息转换为结构化数据。...Rasa工作是预测用户向助手发送新消息时正确意图。你可以在[训练数据格式]()中找到数据格式所有细节。 3. 定义你模型配置 配置文件定义了模型将使用NLU和Core组件。...6.训练模型 每当我们添加新NLUCore数据更新域配置时,我们都需要根据示例故事和NLU数据重新训练一个神经网络。为此,运行下面的命令。...该命令将调用Rasa Core和NLU训练函数,并将训练模型存储到models/目录。该命令只会在数据配置发生更改时自动对不同模型部件进行重新训练

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Rasa 聊天机器人专栏(五):模型评估

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: rasa data split nlu 如果你已经这样做了,你可以使用此命令查看你NLU模型预测测试用例情况: rasa test nlu...模型配置文件。如果传递单个文件并选择交叉验证模式,交叉验证执行,如果传递多个配置配置文件夹,模型将直接被训练和比较。...在比较期间排除训练数据百分比。(默认:[0,25,50,75]) 比较NLU管道 通过将多个管道配置包含它们文件夹)传递给CLI,Rasa将在管道之间进行比较检查。...实体提取 CRFEntityExtractor是你使用自己数据训练唯一实体提取器,因此是唯一将被评估实体提取器。如果你使用spaCy训练实体提取器,Rasa NLU将不会在评估包含这些。...,Rasa Core将进行多次训练,每次分别将0,5,25,50,70和95%训练故事排除在训练数据之外。

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RASA】DIET:Dual Intent and Entity Transformer

2.6 Total loss 这个结构可以配置,可以随时关闭上述总和任何一种损失。...该体系结构设计方式可以打开关闭多个组件,旨在处理意图和实体分类,但是如果只希望模型进行intent classification,则可以关闭Entity loss和Mask loss,只专注于优化训练期间...3.2 各模块重要性 当使用sparse特征和mask损失没有任何训练embeddings时,DIET 性能具有竞争力。 在目标和实体上增加mask损失都会使性能提高绝对约 1%。...** 3.4 可迁移性 作者采用在 NLU-Benchmark 数据集上性能最佳 DIET 模型配置,并在 ATIS 和 SNIPS 上对其进行评估。...值得注意是,DIET 仅使用稀疏特征没有任何训练嵌入,即使这样其性能仅比 Joint BERT 模型低 1-2%之内。

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rasa 介绍文档

rasa 模型 (默认使用最新) rasa interactive # 和 bot 进行交互,创建新训练数据 rasa shell # 加载模型 (默认使用最新),在命令行和...nlu.yml 配置训练数据:实体识别的训练数据需要将文本里实体内容用[]括起,后面接其所属实体名字(entity_name) - intent: 手机产品介绍 examples: |...、DIETClassifier CRFEntityExtractor,则所有Extractors都会找到并提取训练数据实体类型。...RulePolicy 根据rule.yml配置规则进行预测,优先级最高。 rasa提供了非常丰富规则,通过规则组合形成各种策略。...interactive 人机交互生成训练数据 可通过Rasa X或者Command-line进行交互 和 bot 进行对话交互,并提供 feedback,帮助模型学到正确 policy 和 actions

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Rasa Stack:创建支持上下文的人工智能助理和聊天机器人教程

NLU根据您之前训练数据了解用户信息: • 意图分类:根据预先定义意图解释含义(例如:我需要94301一个GP是一个寻找医生意图置信度是93%) • 实体提取:识别结构化数据(例如:gp 是医生类型和...它是基于机器学习对话管理,根据 NLU 输入、对话历史和您训练数据预测下一个最佳行动。(例如:Core 有87%信心,预约是下一个最佳操作,与用户确认是否希望更改主要联系信息)。...您可以在文档中直接运行代码,而无需安装任何东西,也可以安装 Rasa Core 并在本地计算机上 Jupyter notebook 运行示例!...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。...下面的代码块将把NLU模型配置保存到名为 nlu_config.yml 文件

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什么是Rasa智能机器人?如何与LLM结合?

训练模型 如果你编辑了任何训练数据编辑了 config.yml 文件,你需要重新训练 Rasa 模型。...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位置,以展示如何自定义这些。你也可以省略它们,因为我们传递了默认。...4.模型训练和优化:NLU模块提供了模型训练和优化功能,可以根据已有的训练数据对意图分类和实体识别模型进行训练,并进行参数调整和优化,以提高模型准确性和性能。...6.模型保存:训练完成后,Rasa将保存最终模型和配置文件。 在这个过程Rasa会涉及多个组件,包括: •NLU组件:负责加载和处理NLU数据,包括意图和实体提取。...2.config.yml,是Rasa NLURasa Core核心配置文件,用来定义模型训练流程、参数、超参数等。

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RasaGpt——一款基于Rasa和LLM聊天机器人平台

前言 在ChatGpt引领AI浪潮下,一大批优秀AI应用应运而生,其中泛一些在某些行业领域中探索AI技术应用落地案例。不得不说,AI正在重塑各个行业。...2.Rasa有两个组件,一个是核心Rasa应用程序,另一个是运行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RasaNLU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核心必须在训练后通过rasa run运行。...Langchain 1.将培训数据加载到数据。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文件。...在任何情况下,作者版权持有人都不对任何索赔、损害其他责任承担任何责任,无论是合同、侵权其他方面的行为,因使用该软件或与该软件使用其他交易有关导致或与之相关任何索赔、损害、其他责任后果。

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基于RASAtask-orient对话系统解析(一)

对话管理:在rasa,对话管理主要职责是通过NLU分析得到意图和实体信息,进行槽位填充,然后结合前几轮对话状态,根据某种策略(策略可以是人工规则,或者机器学习,深度学习,强化学习训练得到策略模型...其中UserMessage是最上层封装对象,即直接接收用户从某个平台接口传送过来消息。Message则是当用户消息流到NLU模块时,将用户消息进行封装。...你可以将其类比于pytorchdata_loader功能,它主要作用是对训练数据进行封装,拆分训练集验证集,做数据校验等工作。...rasa如何读取这些格式训练数据则是在如下代码包里定义: ? rasa-nlu读取不同格式训练数据 ? CRFEntityExtractor部分定义2 persist和load方法。...在训练数据,我则需要配置这种训练数据,将多个意图使用某个符号"+"或者"_"等进行字符串拼接。在classifier中进行处理。

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使用Botkit和Rasa NLU构建智能聊天机器人

它们都支持对话状态对话上下文交互理解能力,这使得建立一个对话式平台变得更加简易。 如前所述,由于合规性问题,我们无法使用任何一个上述托管解决方案。...取而代之,我们通过使用一个叫做Rasa开源NLU来完美的代替API.ai和Wit.ai,这样一来,我们便能够在AWS上对其进行托管和管理了。...Rasa NLU 在本节,我将详细解释Rasa NLU,并且提供给你一些你应该熟知在NLP中常用术语。 意图: 将用户诉求告知机器。 例如:提出投诉,要求退款等请求。...spaCy + sklearn: spaCy是一个只进行”实体”提取NLP库。sklearn是与spaCy一起使用,用于为其添加ML功能来进行”意图”分类操作。...我训练数据如下所示: { "rasa_nlu_data": { "common_examples": [ { "text": "hi

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Rasa 聊天机器人专栏开篇

NLU 管道依赖项 Rasa NLU有用于识别意图和实体不同组件,其中大多数都有一些额外依赖项。 当你训练NLU模型时,Rasa将检查是否安装了所有必需依赖项,并告诉你缺少哪一个依赖项。...我们建议至少使用“中型”模型(_md),不是spacy默认小型en_core_web_sm模型。...要做到这一点,只需运行以下命令: pip install rasa 第二个选择:MITIE MITIE后端对于小型数据集执行得很好,但是如果你有数百个示例,那么训练可能会花费很长时间。...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,它保存在项目目录data文件夹)。...EntitySynonymMapper" - name: "RegexFeaturizer" - name: "MitieFeaturizer" - name: "SklearnIntentClassifier" 单独使用MITIE进行训练可能非常慢

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探索新零售时代背后技术变革

现如今,新算法模型层出穷,算法可以选择自由度较高。但是在实践数据决定了机器学习上限,算法只是尽可能逼近这个上限。一个成功实用算法体系,必须非常重视特征工程。...从技术角度来说,人机对话流程是:语音识别(ASR)、基于文本方式进行自然语言理解(NLU)、通过理解到意图实体进行对话管理(DM)、自然语言生成(NLG)和语音合成(TTS)。...Rasa NLU能够提取用户意图和相关实体,这相当于把用户千奇百怪、非结构化、长短不一数据转化成结构化数据。...Rasa NLU特色是基于 pipeline 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。...方式二是训练图像增强,在AI实现过程,在训练CNN网络之前,对数据进行增强是一个非常重要环节。

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Rasa 聊天机器人专栏(七):运行服务

(请参阅下面从服务获取模型) 从远程存储获取模型(请参阅云存储) 通过-m从本地存储系统加载指定模型 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...如果你操作在另一台计算机上运行,或者你没有使用Rasa SDK,请确保更新你endpoints.yml文件。 注意: 如果使用仅NLU模型启动服务,则不能调用所有可用端点。...注意: 你模型服务必须提供压缩Rasa模型,并将{“ETag”:}作为其头部之一。如果此模型哈希发生更改Rasa将下载新模型。...如果没有,Rasa期望具有204304状态码空响应。...然后,这些占位符将替换为环境变量

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北邮张庆恒:如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统 (有源码视频)| 分享总结

第二部分是基于 Rasa 搭建电信领域任务型对话系统实操训练。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。 ?...相应也可以通过语法结构中找到对应。 第二种方法是生成模式,主要两个代表性 HMM,CRF, 这样就需要标注数据。...第三种方法是分类思想,先对一句话提取特征,再根据有多少个槽意图训练多少个分类器,输入一句话分别给不同分类器,最终得到包含槽概率有多大,最终得到这个槽。...还有一种采用深度学习方式,使用 LSTM+CRF 两种组合方式进行实体识别,现在也是首选方法 ,但有一个问题是深度学习速度比较慢 ,一般轻量型对话系统还是通过语法分析分类方式序列标注来做。...第二部分是用 Rasa 实现任务型对话系统。Rasa nlu 是自然语言理解框架,主要实现实体识别,意图识别等。Rasa core 是对话管理框架,主要实现状态跟踪、policy 训练,在线学习等。

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Rasa 聊天机器人专栏(八):在Docker上运行Rasa

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,请查看工作目录内容: ls -1 初始项目文件应该都在那里,以及包含训练模型models目录...使用Docker训练自定义Rasa模型 编辑config.yml文件以使用所需管道,并将NLU和Core数据放入data/目录。...以便Rasa可以使用你训练数据训练模型 rasa / rasa:latest-full:使用标记为latest-fullRasa镜像 train:在容器内执行rasa train命令。...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位置,以显示如何自定义这些。你也可以省略这些,因为我们传递了默认。...注意: 如果你使用是自定义NLU组件策略,则必须将模块文件添加到Docker容器。你可以通过挂载文件将其包含在你自己自定义镜像来实现此目的(例如,如果自定义组件策略具有额外依赖关系)。

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rasa,一个强大 Python 库!

特性 开源与自托管:提供完全控制权和数据隐私。 自然语言理解(NLU):用于解析和理解用户输入自然语言。 对话管理:通过机器学习模型管理对话流程。...初始化项目 rasa init 这个命令会创建一个新Rasa项目,包括所有基础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....上下文管理 Rasa能够管理对话上下文,这意味着它可以根据对话历史来做出更智能回应。例如,根据用户先前问题命令,机器人可以调整其回复。...高级对话策略 使用Rasa高级对话管理功能,如Reinforcement Learning based policy,开发者可以训练机器人在多轮对话中进行更复杂决策。...企业内部助手 企业可以利用Rasa来构建内部助手,帮助员工快速获取企业资源、解答常见问题进行日常任务自动化。

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Rasa Core实践 报时机器人

领域 domain 定义了所有信息: 意图、实体、词槽、动作、表单、回复 意图、实体 应该 跟 rasa nlu 保持一致 utter_ 开头回复 表示 渲染同名模板发送给用户 responses...# 用户意图 entities: - location: "上海" # 实体信息 - price: "实惠" 机器人动作与事件 动作: action 返回事件:词槽事件(对词槽进行变更...端点 endpoints.yml 定义了 rasa core 和 其他服务进行连接配置信息 7. rasa SDK、自定义动作 安装 rasa时,默认安装 单独安装 pip install rasa-sdk...IM,需要在 credentials.yml 文件配置如何连接客户端 9....2022-11-29 修改: nlu里添加 - [后天](date)日期 actions.py 添加 if text_date == "后天": return 2 重新训练,测试 Your input

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RASA】TED Policy:Dialogue Transformers

最近工作中使用到rasa,其core部分有一个rasa自己提出TED Policy框架组建,可用于进行对话决策。...在每个对话回合,TED Policy将三条信息作为输入:用户消息、预测先前系统动作以及作为插槽保存到助手内存任何。这些每一个都在输入到transformer之前进行了特征化和连接。...这种比较嵌入之间相似性过程类似于Rasa NLU pipelineEmbeddingIntentClassifier预测意图分类方式。...这个过程在每个对话回合重复,如下所示: 效果: 在极低数据情况下,REDP 优于 TED Policy。应该注意是,REDP 严重依赖其复制机制来预测非合作题外话后先前提出问题。...此外,由于transformer架构,TED 政策训练比 REDP 更快,并且需要更少训练周期来达到相同精度。

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干货 | Github项目推荐 : BotSharp:基于.NET开源聊天机器人平台构建器

BotSharp严格按照组件原则,解耦平台构建器中所需每个部分。 因此,你可以选择不同UI / UX,选择不同NLP标机器,选择更高级algrithm来执行NER任务。...它们都是基于未完成接口进行模块化。 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。 具有生命周期上下文输入/输出,使转换流程可控制。...使用自然语言处理管道机制可以轻松地使用扩展,并构建自己独特机器人处理流程。 重写NLP算法没有历史问题。 直接从其他bot平台支持导出/导入代理。...支持不同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。...请参阅文件“BotSharp\BotSharp.WebHost\Settings\app.json”,将路径更改为你自己项目的路径。 选择“对话流”“清晰表达”使其工作。

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