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。...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。...Rasa X Rasa X是Rasa框架的一个可选组件，它提供了一个基于Web的用户界面，供开发人员和非开发人员使用，以便与聊天机器人交互、测试、调试和审查模型。...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。...在这个文件中，你可以配置机器人中的相关核心组件，例如intent识别器、对话管理器、ner抽取器、语言模型等的配置参数。
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。...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)。...第一项服务是rasa服务。 该命令类似于docker run命令。ports部分定义容器和你的主机系统之间的端口映射。在这种情况下，它会在你的主机的5005端口上提供5005的rasa服务。...如果你有踪器存储的自定义实现，则有两个选项可将此存储添加到Rasa: 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。
Rasa介绍 1.1 架构 Rasa Open Source: NLU (理解语义) + Core (决定对话中每一步执行的actions) Rasa SDK: Action Server (调用自定义的...Rasa提供了针对不同存储类型的开箱即用的实现，包括Redis、MongoDB等。...Rasa NLU会将一条信息中的所有embedding取平均值，然后通过gridsearch搜索支持向量分类器的最优参数 2....EntitySynonymMapper：如果要使用同义映射功能，请添加该组件 自定义组件： 如果你想自定义你的组件，你需要在rasa/nlu文件夹（其他路径也可）下新建py文件components.py...rasa提供了非常丰富的规则，通过规则组合形成各种策略。
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....高级功能 Rasa不仅支持基本的聊天机器人功能，还提供了多种高级功能，使开发者能够创建更智能、更灵活的对话体验。...的自定义实体抽取器，开发者可以根据需要抽取对话中的特定信息，如时间、地点、数量等。...自定义通道集成 Rasa支持多种内置的通讯渠道，如Telegram、Slack、Facebook Messenger等，同时也允许开发者通过创建自定义通道来连接任何其他类型的通讯平台。...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。
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...pipeline配置实例 tips1:这里注意一点，配置的组件名称name对应的是组件类的类名。而后面跟着的key-value键值对，对应的是组件类需要传入的初始的参数。...因为不同组件承担的任务不同，有些组件任务比较单一，可以直接继承Component比如tokenizer,classifier，而有些组件的任务比较复杂，则需要制定这一类型的二级接口，方便扩展，如featurizer...其次，每个component需要定义一个类变量provides和requires,分别表示这个组件所提供的中间成果和依赖的上游任务。...说到这里，提一下rasa支持的原始训练数据的存放格式，主要支持markdown，wit，luis等文件格式，当然也可以提供json格式的数据。
而使用智能对话机器人提供新零售的服务链，则可以减少用户的等待时间，提高用户体验，并且极大地减低公司的客服成本。智能对话机器人应用最多的领域是在线客服，其次是智能问答，如智能医疗等。...由于对话机器人的软件开发难度很高，自然语言的理解需要很多组件的配合，而Rasa Stack的优势是完全的数据控制、自行扩充、自定义模型和完全的自驱动，并且其背靠德国的Rasa Technologies...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。...实际上，强化学习不仅是一种框架，它还提供了算法和配置，但是具体的做法和参数调节，还需要在实践场景下进行确定。...在数据预处理阶段，也有两种方式可以对已采集的图像数据信息进行处理，方式一是提高图像质量，如调整亮度、对比度，对图像进行去模糊、超分辨率重建等。
如果你省略了——no-prompt参数，将会询问你一些关于项目设置的问题。...这将创建以下文件: 文件名称 作用说明 init.py 帮助python查找操作的空文件 actions.py 为你的自定义操作编写代码 config.yml ‘*’ 配置NLU和Core模型 credentials.yml...要使用Rasa做到这一点，你需要提供一些训练示例，展示Rasa应该如何理解用户消息，然后通过展示的这些示例来训练模型。...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。...请参阅[自定义操作]()，以构建不仅仅用于发送消息的操作。 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。
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...、FAQ、知识图谱聊天机器人等，其中包括使用基于表单（form）的对话管理、ResponseSelector来处理闲聊和FAQ，利用知识库来回答动态查询的问题等，以及自定义Rasa框架，使用对话驱动的开发模式和工具来开发对话机器人...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...——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。...尽管其高度可扩展的组件化特性与易用性已为Rasa赢得国际声誉并成就了强大的开发者生态，但是在国内详细介绍Rasa的专业书籍仍为稀缺。
端点 endpoints.yml 7. rasa SDK、自定义动作 自定义动作 运行自定义动作 8. rasa 支持的客户端 9....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...，需要返回事件发送给 rasa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
为此，请添加参数--cross-validation： rasa test nlu -u data/nlu.md --config config.yml --cross-validation 该命名的完整参数列表如下...可选参数: -h, --help 显示帮助消息并退出。 -m MODEL, --model MODEL 已训练的Rasa模型的路径。...该报告记录每个意图和实体的精确度，召回率和f1度量，并提供总体平均值。你可以使用--report参数将这些报告另存为JSON文件。...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。...(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。
LVT遵循标准的四阶段结构，但与现有的移动端网络(如MobileNetV2和PVTv2-B0)具有类似的参数大小。...具体来说，RASA包含了两个具有权重共享机制的组件。第一个是Atrous自注意力(ASA)。在计算query和key之间的相似度时，它利用了具有单个卷积核的多尺度上下文。第二个是递归管道。...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。...它包括图像识别、超分辨率、目标检测、语义分割。与这些方法不同的是，本文在轻量级Vision Transformer中研究了一种递归方法作为通用Backbone。...然而，经验发现，设置 可以提供最好的性能，并且避免引入额外的参数。将递归深度设置为2，以限制计算成本。 4模型架构 LVT的架构如表2所示。采用标准的四阶段设计。采用四层重叠的patch嵌入层。
各个参数分别代表: -m: 包含Rasa模型的文件夹的路径 —enable-api: 启用此附加API —log-file: 日志文件的路径 Rasa可以通过三种不同的方式加载你的模型: 从服务获取模型...注意: 如果使用自定义操作，请确保操作服务正在运行（请参阅启动操作服务）。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: 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。...Rasa使用包含当前模型哈希的If-None-Match头部向模型服务发送请求。如果模型服务可以提供与你发送的散列不同的模型，则应将其作为zip文件发送，并带有包含新散列的ETag头部。...然后使用参数--endpoints 运行Rasa。
可轻松集成 Slack、Whatsapp、Line、SMS 等•利用 Huggingface 的 NLU 模型（如 BERT）或使用 Keras、Tensorflow 等库/框架来设置复杂的对话流水线，...默认情况下，提供了一系列虚拟组织的列表。...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。...•endpoints.yml - 这是我们为Rasa设置自定义动作终点的地方，以触发我们的回退。•nlu.yml - 这是我们设置intent out_of_scope的地方。...本软件按“原样”提供，不提供任何明示或暗示的保证，包括但不限于适销性、特定用途的适用性和非侵权性。
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。...化之后，在每个句子后面添加一个特殊的分类token：_CLS_ 每个token都会经过稀疏特征表示（one-hot编码以及n-grams(n < 5)的multi-hot编码）+全连接 与 稠密特征表示（如...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...所以，在rasa的DIETClassifier组件中，use_masked_language_model参数默认配置为 False 具有 GloVe emb的 DIET 也具有同等的竞争力，并且在与sparse...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。
您将通过定义意图并提供一些用户表达意图的方法来实现这一点。...3.训练 NLU 模型 现在您拥有训练 NLU 模型所需的所有组件。...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。...你刚刚从头开始构建了一个机器人，完全由机器学习提供动力。为什么不玩耍上面的代码呢？ 教你的机器人更好地理解你。添加更多的NLU数据，重新导入NLU模型并重新启动bot。...添加更多的故事以提供更多关于您的bot应该如何工作的示例。然后重新训练 Rasa Core 模型来尝试它！ 编辑域中的响应模板，重新导入模型并查看结果！ 现在，您已经准备好构建自己的机器人了！
Web Bluetooth让浏览器能够处理那些原本是本地应用才能处理的功能，而且我们看到越来越多像 CSS Grid Layout和 CSS Modules这样的开发标准正在替换掉自定义的库。...最近我们注意到一项技术，它在这两种方案之间提供了一个折衷方案。通过跟踪请求头中传入的某个参数来LOG LEVEL PER REQUEST。...TICK STACK是一个由开源组件组成的平台。使用它就可以轻松地收集、存储、绘制基于时间序列的数据（如度量和事件）来触发告警。...RASA是聊天机器人领域的新成员。 它并非使用简单的决策树，而是通过神经网络将用户意图和内部状态映射到回应上。Rasa 集成了自然语言处理解决方案（spaCy）。...与技术雷达中的其他同类工具不同，Rasa是开源软件，可以自行托管，对于担心数据所有权的使用者来说 Rasa 是一个可行的方案。我们在内部应用中使用了Rasa Stack，效果良好。
AI 科技评论按，会话是一个平台（CAAP）的未来，所以我们已经使用BotSharp AI BOT平台构建器为我们的 .NET 开发人员提供了整个工具包，以构建一个CaaP。...它为你自己搭建的机器人提供了尽可能多的学习能力，并精确控制人工智能处理管道的每一步。 BotSharp是一个用于AI Bot平台构建的开源机器学习框架。...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。...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。...集成如Facebook Messenger，Slack和Telegram等流行的社交平台。 多核并行计算优化，混合器中GPU的高性能C＃。 快速入门 确保已下载相关组件。
项目地址： https://github.com/SciSharp/BotSharp 会话是一个平台（CAAP）的未来，所以我们已经使用BotSharp AI BOT平台构建器为我们的 .NET 开发人员提供了整个工具包...它为你自己搭建的机器人提供了尽可能多的学习能力，并精确控制人工智能处理管道的每一步。 BotSharp是一个用于AI Bot平台构建的开源机器学习框架。...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。...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。...集成如Facebook Messenger，Slack和Telegram等流行的社交平台。 多核并行计算优化，混合器中GPU的高性能C＃。 快速入门 确保已下载相关组件。
书中还提供了大量易于理解并可以直接使用的GAN代码及其部署方式和数据集，以帮助读者更快地上手解决工作中所面临的问题并积极应对相关挑战。...12 ▊《Rasa实战：构建开源对话机器人》 孔晓泉，王冠 著 对话机器人开源框架Rasa首著，英文版同步上市 Rasa联合创始人兼CTOAlanNichol亲笔作序 可直接使用ChatGPT等大型语言模型或接口...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、FAQ、...知识图谱聊天机器人等，其中包括使用基于表单（form）的对话管理、ResponseSelector来处理闲聊和FAQ，利用知识库来回答动态查询的问题等，以及自定义Rasa框架，使用对话驱动的开发模式和工具来开发对话机器人...此外，作者还提供了丰富的源码和细致的教程，极具实操性。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
云直播
实时音视频
