要检查命令是否成功完成，请查看你的工作目录的内容： ls -1 初始项目文件以及包含训练模型的 models 目录应该都在其中。...添加自定义动作 为了创建更复杂的助手，你可能需要使用自定义动作[7]。继续上面的例子，你可能想添加一个动作来告诉用户一个笑话来让他们开心起来。...要指示 Rasa 服务器使用动作服务器，您需要告诉 Rasa 动作服务器的位置。...，识别用户的意图或意图类别。...这个模型会根据当前对话状态和可能的动作来预测下一个应该采取的动作。4.策略训练：在训练过程中，Rasa会尝试不同的对话策略，以确定最佳的策略。
Rasa Core 根据NLU输出的信息、以及Tracker记录的历史信息，得到上下文的语境：预测用户当前最可能表达的意图；决定对话中每一步执行哪一个action Agent 从user来看，它是整个系统的代理...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。...，从stories中学习用户在给定对话上下文中最有可能表达的意图集 (Intent Set)。...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...需要同时启动 action server，因为有自定义的 actions 每一步都需要人工确认预测的 actions 是否正确，若错误需要人工校正 ?
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...(默认：None) 比较策略 要选择特定的策略配置，或选择特定策略的超参数，你需要衡量Rasa Core泛化以前从未见过的对话的程度。...特别是在项目的开始阶段，你没有很多真正的对话来用来训练你的机器人，所以你不想划分一些用作测试集。 Rasa Core有一些脚本可帮助你选择和微调策略配置。...通过在整个故事集上评估，你可以衡量Rasa Core对预测故事的预测效果。...注意：这个训练过程可能需要很长时间，所以我们建议让它在后台运行，不能中断 端到端评估 Rasa允许你端到端地评估对话，运行测试对话并确保NLU和Core都能做出正确的预测。
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。...注意： 如果你想确保为你可能需要的任何组件安装了依赖项，并且不介意有其他依赖项存在，那么你可以使用 pip install -r alt_requirements/requirements_full.txt...en 这将安装Rasa NLU、spacy及其英语语言模型。...我们可能会在未来弃用MITIE后端。...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)。
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）。.../models/current/nlu') pprint(interpreter.parse(u"Hello")) 4. 测试模型 现在，您可以测试模型，看看机器人是否能理解您。...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。...定义域 接下来我们需要做的就是定义一个域。这个域定义了你的机器人所处的世界——它应该得到什么样的用户输入，它应该能够预测什么样的动作，如何响应以及存储什么样的信息。...有关如何构建更有趣的操作，请参见自定义操作。 7. 训练对话模型 下一步是在我们的例子中训练一个神经网络。要执行此操作，请运行下面的命令。
rasa init命令将询问你是否要使用此数据训练初始模型。...要训练模型，输入rasa train；在命令行上与模型通信，使用rasa shell；测试模型类型使用rasa test。...位置参数: {core,nlu} core 使用你的故事训练Rasa Core模型 nlu 使用你的NLU数据训练Rasa NLU模型 可选参数: -h...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：None) 训练和测试数据拆分 要创建NLU数据的拆分，请运行： rasa data split nlu 你可以使用以下参数指定训练数据，百分比和输出目录： 用法: rasa data split
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。...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。...2.7 Batching 使用balanced batching策略来减轻类别不平衡，因为某些意图可能比其它意图更为频繁。 另外，还在整个训练期间增加批次大小，作为正则化的另一个来源。 3....但有了预训练的embeddings时，使用sparse特征，效果会更好，但如果加入mask损失，效果反而可能变差。...利用 NLU-Benchmark 数据集上性能最佳模型的超参数，DIET 在 ATIS 和 SNIPS 上均获得与 Joint BERT 有竞争力的结果。
ambiguity_threshold: 0.1 配置的意思：意图分类组件预测的结果中，最高的置信度 <= 0.6 or 最高的前2个意图得分之差 <= 0.1 ，那么 NLU 的意图 就会被替换为 nlu_fallback...如果预测的下一个动作 置信度不高，或者有两个很相近的，也可以配置策略 policies: - name: RulePolicy core_fallback_threshold: 0.3...)的天气 - [魔都](address)的天气怎么样 - 我要[上海](address)[明天](date-time)的天气 - 我要[上海](address)[后天...- 你有哪些技能 - 你有哪些技能? - 你有哪些技能？...utter_ask_continue: - text: 是否要继续？ utter_default: - text: 系统不明白您说的话，请换个说法。
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...自定义你的模型 选择一个标记 为了使镜像尽可能小，我们发布了安装了不同依赖项的rasa / rasa镜像的不同标记。有关依赖性的更多信息，请参阅选择管道。...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。...继续上面的示例，你可能希望添加一个操作，告诉用户一个笑话来给他们加油。.../actions:/app/actions 这会为包含操作服务的Rasa SDK提取镜像，将自定义操作安装到其中，然后启动服务。 要指示Rasa使用操作服务，你必须告诉Rasa它的位置。
感觉[发烧](disease)了，该吃什么药好 - [减肥](disease)有什么好的药品推荐吗？...- 想做个[体检](disease)，有哪家医院或者哪里的诊所或者健康中心比较实惠啊？...- 父母都有[高血压](disease)，我应该推荐他们去哪家医院好呢 这个配置文件里面有一些 对话的意图，以及一些 该意图可能的说话例子 3. config.yml recipe: default.v1...intents: - greet - goodbye - medicine - medical_department - medical_hospital 这个文件里面有所有的意图的类别...重新训练 rasa train nlu 测试 rasa shell nlu Next message: 你很优雅的完成了任务 { "text": "你很优雅的完成了任务", "intent"
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...# {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....策略 policy 策略负责学习故事，从而预测动作 有一些内置的策略，他们有优先级，除非是专家，不要随意修改优先级 数据增强： 使用 Rasa 命令时，添加 -- augmentation 来设定数据增强的数量...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
按照目前的报道明星出镜单次直播销售过亿也不是什么很困难的事情，锤子科技的创始人罗永浩在首次直播的时候就创下过亿的销量，直播过程中能够满足很多粉丝想近距离观看自己偶像的机会，中国人自从古代就有爱屋及乌的思想...，只要是自己的偶像喜欢的东西都会不顾一切的去购买，这也是直播过程中为什么销量如此巨大的重要原因，现在很多的网络媒体公司也在开始打造自己直播电商平台，直播卖货不是普通人就能随便搞的动的，首先需要有巨量的粉丝群需要大量的粉丝来支持...，所以明星大咖做直播是有极大的主推作用的，但是粉丝比较少的账号是很难获得关注的，直播电商需要的门槛还是非常高。...，未来也会有很多的草根带货大神涌现出来，这也是自媒体进一步升级的玩法，必将又淘汰掉一部分人，直播电商为什么在价位上相对普通的商品要便宜很多，倒也不是质量很差主要原因在于直播首先就是要吸引眼球，只靠语言或者表达很难有震撼力...，回答是节目参加多了大家对你的期待感就会严重下降，也会影响观众对一个演员的评价，作为明星还是要爱惜自己的羽毛，像直播电商这种快钱还是不要去赚。
作者 | VK 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队出品 验证数据 测试域和数据文件的错误 要验证域文件，NLU数据或故事数据中是否存在任何错误，请运行验证脚本。...以下是命令的一次选项: 用法: rasa data validate [-h] [-v] [-vv] [--quiet] [-d DOMAIN] [--data DATA] 可选参数: -h, --...(默认:domain.yml) --data DATA 包含Rasa数据的文件或目录。(默认:data) Python日志选项: -v, --verbose 详细输出。...verify_intents(): 检查域文件中列出的意图是否与NLU数据一致。 verify_intents_in_stories(): 验证故事中的意图，检查它们是否有效。...verify_utterances(): 检查域文件在话语模板和操作下列出的话语之间的一致性。 verify_utterances_in_stories(): 验证故事中的话语，检查它们是否有效。
我们每天都会听到关于有能力涉及旅游、社交、法律、支持、销售等领域的新型机器人推出的新闻。...阅读至此，您可能会疑惑为什么我使用NLU这个词来描述Api.ai和Wit.ai这个这两个工具，而不使用NLP自然语言处理（Natural Language Processing）这个术语来描述。...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。...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。
需要注意，本文不会详细描述如何简单构建一个小demo的流程，这个在rasa的doc和一些博客上都有很好的例子，我这里就不重复引用了。贴一些链接，有兴趣的同学可以去这些地方看看。...RASA简介 关于rasa本身，看了网上的一些博客，已经有不少同学写了相关的内容，因此这里就不做重复的叙述。...rasa代码结构 本文涉及的rasa版本是1.1.8，当前rasa在pip上的版本为1.2.5，版本间代码有轻微变动，不过与0.1.X版本相比，代码结构有很大不同，将之前的rasa_core和rasa_nlu...合并到了rasa的主路径下，作为core和nlu的子package。...但是实际上大可以不必这么麻烦，此时相当于从一个意图多分类问题，转变为一个意图多标签分类问题，即每条数据可能不止一个标签，此时只需要将模型的最后一层softmax层，替换为n个sigmoid分类器就可以。
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。...当需要预测下一个系统动作时，所有可能的系统动作根据它们的相似度进行排序，并选择相似度最高的动作。...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。然而，TED Policy既简单又通用，在不依赖于重复问题等对话属性的情况下实现了类似的性能。
GmbH，有一定的发展保障。...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。...另外，交互式学习能够很快地测试到，用户所得到的回复是否正确，并在错误的情况下，进行相应的更改。...通用商品检测模型能够支持海量的多种包装类别实际场景数据，可以针对大小目标和不同包装类别，进行大类拆分，并且能够优化模型结构，增强场景适应性。同时，通用商品检测模型可以实现移动端压缩，支持移动端检测。
，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）。...首先是区分用户输入语句的 intent，我们可以把 Intent 理解成对话的分类，对于不同的分类有不同的处理流程，所以要首先把对话对应到一个分类上；其次就是在不同分类中提取对话中的关键信息，比如用户想查询天气...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。...建立专业“气象知识库”专业领域的 Entity ，给出 Action (Memoization Policy in RASA) 或者可以由让模型做预测 KerasPolicy and Embedding...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。
•NLU（自然语言理解）：一种人工智能技术，用于将自然语言文本转换为机器可理解的形式。•ML（机器学习）：一种人工智能技术，用于训练机器学习算法以识别模式和做出预测。...我在 Google和Github上搜索了一个与 Rasa 集成的LLM 的优秀参考实现，但是一无所获。我认为这是一个满足我的好奇心的绝佳机会，2 天之后，我有一个概念验证，一周之后，这就是我想到的。...： 1.检查是否有.env文件可用2.使用[pgvector]（https://github.com/pgvector/pgvector）初始化数据库3.数据库模型创建数据库模式4.训练Rasa模型，使其准备好运行...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。
以用户消息「我要查询天气为例」，该消息首先会进入到 NLU 模块中，得到用户的意图是「查询天气」，状态追踪模块找到「查询天气」意图需要的槽位包括城市，时间等，其中城市是必填槽位，对话策略模块感知到必填槽位...大量细分的类别间界限可能较为模糊，类内差异加大，类间差异变小，给分类器带来更多困难。对于这类情况，我们还是建议考虑层次分类方法，将大量类别分成若干个粗粒度的组，先分类到组级别，再在组内细分类。...但在一些复杂的业务场景下，用户可能会提供功能名称的简称,或是一个描述性的句子来表达需求，这时词典和正则就力有未足了。我们需要引入模糊搜索的算法和接口，来支持对这些复杂槽位值的标准化。...在降维的 Embedding 空间中，我们还可以根据模型在每个样本上的分类是否正确，使用不同颜色或标记对正确和错误预测进行区分。...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。
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