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。...2.查看你的NLU训练数据 Rasa助手的第一个部分是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的工作是预测用户向助手发送新消息时的正确意图。你可以在[训练数据格式]()中找到数据格式的所有细节。 3. 定义你的模型配置 配置文件定义了模型将使用的NLU和Core组件。...6.训练模型 每当我们添加新的NLU或Core数据，或更新域或配置时，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，并将训练后的模型存储到models/目录中。该命令只会在数据或配置发生更改时自动对不同的模型部件进行重新训练。
如果你只想训练NLU或Core模型，你可以运行rasa train nlu或rasa train core。但是，如果训练数据和配置没有改变，Rasa将自动跳过训练Core或NLU。...如果仅存在一种模型类型的训练数据，则该命令将根据提供的训练文件自动回退到rasa train nlu或rasa train core。...(默认值：False) --force 即使数据没有改变，也强制进行模型训练。...所有在提供的目录中模型被评估和互相比较。(默认值：False) NUL测试参数： -u NLU, --nlu NLU 包含NLU数据的文件或文件夹。...注意 默认情况下，Rasa X在端口5002上运行。使用参数--rasa-x-port可以将其更改为任何其他端口。
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的NLU模型预测测试用例的情况： 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，如果传递多个配置或配置的文件夹，模型将直接被训练和比较。...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。...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。...，Rasa Core将进行多次训练，每次分别将0,5,25,50,70和95％的训练故事排除在训练数据之外。
2.6 Total loss 这个结构可以配置，可以随时关闭上述总和中的任何一种损失。...该体系结构的设计方式可以打开或关闭多个组件，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，而只专注于优化训练期间的...3.2 各模块的重要性 当使用sparse特征和mask损失，而没有任何预训练的embeddings时，DIET 的性能具有竞争力。 在目标和实体上增加mask损失都会使性能提高绝对值约 1％。...** 3.4 可迁移性 作者采用在 NLU-Benchmark 数据集上性能最佳的 DIET 模型配置，并在 ATIS 和 SNIPS 上对其进行评估。...值得注意的是，DIET 仅使用稀疏特征而没有任何预训练的嵌入，即使这样其性能仅比 Joint BERT 模型低 1-2％之内。
rasa 模型 (默认使用最新的) rasa interactive # 和 bot 进行交互，创建新的训练数据 rasa shell # 加载模型 (默认使用最新的)，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的实体内容用[]括起，后面接其所属的实体名字(entity_name) - intent: 手机产品介绍 examples: |...、DIETClassifier 或 CRFEntityExtractor，则所有Extractors都会找到并提取训练数据中的实体类型。...RulePolicy 根据rule.yml中配置的规则进行预测，优先级最高。 rasa提供了非常丰富的规则，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，帮助模型学到正确的 policy 和 actions
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...它是基于机器学习的对话管理，根据 NLU 的输入、对话历史和您的训练数据预测下一个最佳行动。（例如：Core 有87%的信心，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 并在本地计算机上的 Jupyter notebook 中运行示例！...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 的文件中。
训练模型 如果你编辑了任何训练数据或编辑了 config.yml 文件，你需要重新训练你的 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。...4.模型训练和优化：NLU模块提供了模型训练和优化的功能，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，以提高模型的准确性和性能。...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。...2.config.yml，是Rasa NLU和Rasa Core中的核心配置文件，用来定义模型的训练流程、参数、超参数等。
前言 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。...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。...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。...在任何情况下，作者或版权持有人都不对任何索赔、损害或其他责任承担任何责任，无论是合同、侵权或其他方面的行为，因使用该软件或与该软件的使用或其他交易有关而导致的或与之相关的任何索赔、损害、其他责任或后果。
对话管理：在rasa中，对话管理的主要职责是通过NLU的分析得到的意图和实体信息，进行槽位填充，然后结合前几轮对话的状态，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，强化学习训练得到的策略模型...其中UserMessage是最上层的封装对象，即直接接收用户从某个平台接口传送过来的消息。而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pytorch中的data_loader功能，它的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如何读取这些格式的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。...在训练数据中，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。
它们都支持对话状态或对话上下文的交互理解能力，这使得建立一个对话式的平台变得更加简易。 如前所述，由于合规性的问题，我们无法使用任何一个上述的托管解决方案。...取而代之的，我们通过使用一个叫做Rasa的开源的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 在本节中，我将详细解释Rasa NLU，并且提供给你一些你应该熟知的在NLP中常用的术语。 意图： 将用户的诉求告知机器。 例如：提出投诉，要求退款等请求。...spaCy + sklearn： spaCy是一个只进行”实体”提取的NLP库。而sklearn是与spaCy一起使用的，用于为其添加ML功能来进行”意图”分类操作。...我的训练数据如下所示： { "rasa_nlu_data": { "common_examples": [ { "text": "hi
NLU 管道依赖项 Rasa NLU有用于识别意图和实体的不同组件，其中大多数都有一些额外的依赖项。 当你训练NLU模型时，Rasa将检查是否安装了所有必需的依赖项，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)，而不是spacy默认的小型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(在本例中，它保存在项目目录的data文件夹中)。...EntitySynonymMapper" - name: "RegexFeaturizer" - name: "MitieFeaturizer" - name: "SklearnIntentClassifier" 单独使用MITIE进行训练可能非常慢
现如今，新的算法模型层出不穷，算法可以选择的自由度较高。但是在实践中，数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限。一个成功而实用的算法体系，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）。...Rasa NLU能够提取用户的意图和相关的实体，这相当于把用户千奇百怪的、非结构化的、长短不一的数据转化成结构化数据。...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。...方式二是训练图像增强，在AI的实现过程中，在训练CNN网络之前，对数据进行增强是一个非常重要的环节。
（请参阅下面从服务获取模型） 或从远程存储中获取模型（请参阅云存储） 通过-m从本地存储系统加载指定的模型 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...如果你的操作在另一台计算机上运行，或者你没有使用Rasa SDK，请确保更新你的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: 你的模型服务必须提供压缩的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204或304状态码的空响应。...然后，这些占位符将替换为环境变量的值。
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。 ?...相应的也可以通过语法结构中找到对应的槽值。 第二种方法是生成模式，主要两个代表性的 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。...还有一种采用深度学习方式，使用 LSTM+CRF 两种组合的方式进行实体识别，现在也是首选的方法 ，但有一个问题是深度学习的速度比较慢 ，一般轻量型的对话系统还是通过语法分析或分类方式或序列标注来做。...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。
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...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。...以便Rasa可以使用你的训练数据训练模型 rasa / rasa:latest-full:使用标记为latest-full的Rasa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。...注意: 如果你使用的是自定义NLU组件或策略，则必须将模块文件添加到Docker容器中。你可以通过挂载文件或将其包含在你自己的自定义镜像中来实现此目的(例如，如果自定义组件或策略具有额外的依赖关系)。
u)\b\w+\b' - name: KeywordIntentClassifier 训练和测试： NLU model loaded....目前只支持 TensorFlow 2.3 版本，而 TensorFlow-Text 最新版需要使用 TensorFlow 2.4 版本，所以我们为了兼容，下载 Rasa 源代码，并对源代码引入的 TensorFlow...在 nlu.yml 增加一组测试数据： nlu: - intent: eat_search examples: | - 我想找地方吃饭 - 我想吃[火锅](food)了 -...这样就可以对这组数据进行训练了，在 config.yml 中加入 pipeline 等，其中就包括我们创建的 TensorFlowTextTokenizer： language: zh pipeline...u)\b\w+\b' - name: KeywordIntentClassifier 大功告成，我们通过训练看分词效果： // 训练 poetry run rasa train nlu 看看测试结果
特性 开源与自托管：提供完全的控制权和数据隐私。 自然语言理解（NLU）：用于解析和理解用户输入的自然语言。 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....上下文管理 Rasa能够管理对话的上下文，这意味着它可以根据对话的历史来做出更智能的回应。例如，根据用户先前的问题或命令，机器人可以调整其回复。...高级对话策略 使用Rasa的高级对话管理功能，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的决策。...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、解答常见问题或进行日常任务自动化。
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 中的保持一致 utter_ 开头的回复 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（对词槽的值进行变更...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...IM，需要在 credentials.yml 文件中配置如何连接客户端 9....2022-11-29 修改： nlu里添加 - [后天](date)的日期 actions.py 添加 if text_date == "后天": return 2 重新训练，测试 Your input
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。...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。...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。...这个过程在每个对话回合中重复，如下所示： 效果： 在极低数据情况下，REDP 优于 TED Policy。应该注意的是，REDP 严重依赖其复制机制来预测非合作题外话后先前提出的问题。...此外，由于transformer架构，TED 政策训练比 REDP 更快，并且需要更少的训练周期来达到相同的精度。
BotSharp严格按照组件原则，解耦平台构建器中所需的每个部分。 因此，你可以选择不同的UI / UX，或选择不同的NLP标机器，或选择更高级的algrithm来执行NER任务。...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。...使用自然语言处理管道机制可以轻松地使用扩展，并构建自己独特的机器人处理流程。 重写NLP算法而没有历史问题。 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。...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”或“清晰表达”使其工作。
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