专栏简介 Rasa 是最火的聊天机器人框架，是基于机器学习和自然语言处理技术开发的系统。Rasa 中文官方文档包括聊天机器人，上下文管理，多伦对话，意图识别，填槽，中文聊天机器人开发必备手册。...专栏目录 1.Rasa 聊天机器人专栏开篇：简介与安装 2.Rasa 聊天机器人专栏（一）：基本原理介绍 3.Rasa 聊天机器人专栏（二）：命令行界面 4.Rasa 聊天机器人专栏（三）：架构介绍...5.Rasa 聊天机器人专栏（四）：消息和语音通道 6.Rasa 聊天机器人专栏（五）：模型评估 7.Rasa 聊天机器人专栏（六）：验证数据 8.Rasa 聊天机器人专栏（七）：运行服务 9.Rasa...聊天机器人专栏（八）：在Docker上运行Rasa 10.Rasa 聊天机器人专栏（九）：云存储 安装 Rasa 的推荐安装方式是通过pip: pip install rasa-x --extra-index-url...https://pypi.rasa.com/simple 这将同时安装Rasa和Rasa X。
如果你之前没有使用过Rasa，我们建议你先Rasa教程开始。...唯一的区别是你将使用镜像rasa/rasa在Docker容器中运行Rasa。...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。...和你的助手交谈 要与新训练的助手交谈，请运行以下命令: docker run -it -v $(pwd):/app rasa/rasa shell 这将启动一个shell，你可以在其中与助手聊天。...继续使用rasa init中的示例机器人，将data/stories.md中的utter_cheer_up替换为自定义操作action_joke，并将action_joke添加到域文件中的操作。
作者 | VK 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队出品 运行HTTP服务 你可以使用经过训练的Rasa模型运行一个简单的HTTP服务来处理请求: rasa run -m models --enable-api...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: 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。...要在端点配置中配置事件代理，请参阅事件代理 （https://rasa.com/docs/rasa/api/event-brokers/#event-brokers） 原文链接：https://rasa.com
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...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。...小白也能学会的PyTorch入门系列 专栏目录 1.Rasa 聊天机器人专栏开篇：简介与安装 2.Rasa 聊天机器人专栏（一）：基本原理介绍 3.Rasa 聊天机器人专栏（二）：命令行界面 4....Rasa 聊天机器人专栏（三）：架构介绍 5.Rasa 聊天机器人专栏（四）：消息和语音通道 6.Rasa 聊天机器人专栏（五）：模型评估 7.Rasa 聊天机器人专栏（六）：验证数据 8.Rasa...聊天机器人专栏（七）：运行服务 9.Rasa 聊天机器人专栏（八）：在Docker上运行Rasa 10.Rasa 聊天机器人专栏（九）：云存储
你可以使用以下命令运行它: rasa data validate 上面的命令运行会验证所有的问及那。...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。...请参阅以下代码: import logging from rasa import utils from rasa.core.validator import Validator logger = logging.getLogger
作者 | VK 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队出品 AI学习路线之Keras篇 架构介绍： 消息处理 此图显示了使用Rasa构建的助手如何响应消息的基本步骤： mark 这些步骤分别是：
我不知道机器人这个话题只是炒作还是真正的付之现实，但我可以肯定地说，构建一个机器人的过程一定是十分有趣并且具有挑战性的。在这篇文章中，我将向您介绍一些构建智能聊天机器人时所需要的工具。...文章的标题已经清楚地表明，我们将使用 Botkit 和 Rasa （NLU）来构建我们的机器人。但是在介绍技术之前，我想先分享一下选择这两个平台的原因，并解释它们应该如何适应我们的用例。...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。...Botkit和Rasa集成 Botkit 是由Howdy的创建者设计的开源的机器人开发框架 。
运行rasa init时会创建一个示例文件，因此最简单的方法是编辑该文件并在其中添加凭据。...Messenger Slack Telegram Twilio Microsoft Bot Framework Cisco Webex Teams RocketChat Mattermost 专栏目录 1.Rasa...聊天机器人专栏开篇：简介与安装 2.Rasa 聊天机器人专栏（一）：基本原理介绍 3.Rasa 聊天机器人专栏（二）：命令行界面 4.Rasa 聊天机器人专栏（三）：架构介绍 5.Rasa 聊天机器人专栏...（四）：消息和语音通道 6.Rasa 聊天机器人专栏（五）：模型评估 7.Rasa 聊天机器人专栏（六）：验证数据 8.Rasa 聊天机器人专栏（七）：运行服务 9.Rasa 聊天机器人专栏（八...）：在Docker上运行Rasa 10.Rasa 聊天机器人专栏（九）：云存储
(默认：['data']) -c CONFIG, --config CONFIG 机器人的策略和NLU管道配置。...[model-as-positional-argument] 位置参数: {core} core 启动交互式学习会话模型通过聊天来创建用于Rasa Core模型的新训练数据。...(默认值：False) 和你的助手交谈 要在命令行上与助手开始聊天，请运行： rasa shell 应该用于与机器人交互的模型可以由--model指定。...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：data) -c CONFIG, --config CONFIG 机器人的策略和NLU管道配置。
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。...mark 1.创建新的项目 第一步是创建一个新的Rasa项目。...要做到这一点，运行下面的代码: rasa init --no-prompt rasa init命令创建rasa项目所需的所有文件，并根据一些示例数据训练一个简单的机器人。...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。...如果你正在本地机器上学习本教程，请运行以下命令与助手对话： rasa shell 你也可以用Rasa X来收集更多的对话以提高你的助手: 尝试[Rasa X]()
众所周知，Rasa是一个非常优秀的，用于构建开源AI助手的框架，它允许开发人员创建自然语言对话系统，包括聊天机器人、语音助手和智能助手。...本文介绍的是一个基于Rasa和Langchain之上，通过将LLM的能力赋予Rasa建立的聊天机器人平台。...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。...其中使用了以下技术术语： •聊天机器人框架：一种软件工具，用于构建和部署聊天机器人。•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。...•如何将Langchain/LlamaIndex和Rasa集成。•与LLM库的库冲突和元数据传递。•支持在MacOS上运行Rasa的Docker化。•通过ngrok实现与聊天机器人的反向代理。
故事 story 用户消息 机器人动作与事件 辅助符号 3. 动作 action 回复动作 表单 默认动作 自定义动作 4. 词槽 slot 词槽和对话行为 词槽类型 词槽映射 5....实战：报时机器人 nlu.yml stories.yml domain.yml config.yml endpoints.yml actions.py 测试 learn from https://github.com...steps: - intent: query_time - action: action_query_time 必须要有的 key 是 story、steps steps 表示用户和机器人之间的交互...用户消息 - intent: inform # 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:...实战：报时机器人 tree . ├── actions.py ├── config.yml ├── credentials.yml ├── data │ ├── nlu.yml │ └── stories.yml
而Gartner 在2022 企业级对话机器人平台研究报告中指出，Rasa 是唯一成熟可用的开源机器人框架！ 在对话机器人未来前景如此大好的情况下，Rasa必然是一个非常值得大家学习的框架！...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...、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...，探索机器人能做什么，并通过交互式学习来轻松修复它所犯的任何错误； 最后会介绍将Rasa系统部署到具有高性能和高可扩展性的生产环境中，从而建立一个高效和强大的聊天系统。
前言 之前写过一篇介绍用Rasa结合类似于GPT这种LLM应用的项目：RasaGpt——一款基于Rasa和LLM的聊天机器人平台 在文章发出来后收到一些反馈，很多人对于Rasa也不太了解。...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...总结一下，Rasa服务器负责处理整个对话流程，包括NLU、对话管理和NLG，而动作服务器则执行由Rasa服务器触发的自定义动作。这两个服务器共同工作，实现与聊天机器人或虚拟助手的互动和动态对话。...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。...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。
它允许开发者创建复杂且功能丰富的聊天机器人，这些机器人可以在多种渠道上与用户进行交互。Rasa非常适合需要高度定制化对话系统的企业环境，因为它支持深度学习，能够处理复杂的对话场景。...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....测试聊天机器人 rasa shell 这个命令会启动一个命令行聊天接口，可以在此与机器人进行对话。...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。...总结 在本文中，详细介绍了Python Rasa库的功能及其在聊天机器人开发中的应用。Rasa作为一个开源框架，提供了丰富的工具和功能，使得开发复杂的对话系统变得更加简单和高效。
当然，在理论技术的支撑下，为了让它成为一款可应用的产品，你还需要了解如何设计一款聊天机器人！ 所以，本期书单就来分享一下与ChatGPT核心技术相关的好书，希望帮助大家知己知彼，百战不殆！...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...，探索机器人能做什么，并通过交互式学习来轻松修复它所犯的任何错误；最后会介绍将Rasa系统部署到具有高性能和高可扩展性的生产环境中，从而建立一个高效和强大的聊天系统。...无论你是具有一定 Python 编程基础的技术人员，还是想更多了解聊天机器人相关知识的产品经理、项目管理人员，都能从本书学习到搭建聊天机器人的相关内容，并能在本书的指导下实际完成聊天机器人的搭建和对外发布
相关概念 Rasa Stack 是一组开放源码机器学习工具，供开发人员创建支持上下文的人工智能助理和聊天机器人： • Core = 聊天机器人框架包含基于机器学习的对话管理 • NLU = 用于自然语言理解的库包含意图识别和实体提取...如果您想在本地运行这个，请转到步骤3：首先开始构建来安装 Rasa Stack 。 目标 你将建立一个友好的聊天机器人，它会问你做得怎么样，并发送一张有趣的图片给你，让你在悲伤时振作起来。 ?...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。...Rasa Core 模型以训练“故事”的形式从真实的会话数据中学习。故事是用户和机器人之间的真实对话，其中用户输入表示为意图和机器人的响应被表示为动作名称。...和你的机器人聊天 就这样！现在你已经拥有了开始与机器人交互所需的一切！让我们使用下面的命令启动您的完整bot，包括rasa core和rasa nlu模型！ 如果您没有运行上面的单元，这将不起作用！
今天想着如何快速的将 Rasa API 融入之前的项目中，如在我的公众号 coding01[1]里增加一个自动回复聊天机器人。...前言 在之前的文章中，有描述过如何在公众号里加入自动聊天机器人的文章，欢迎大家查阅：有机器人要菜单没什么用[3]，文章里利用 EasyWeChat 和 ChatterBot 简单搭建一个公众号「自动回复机器人...」，利用 EasyWeChat 桥接好公众号和机器人。...总结 回到开头的说的如何在公众号加入聊天功能，将在下回继续了。...[1] coding01 https://mp.weixin.qq.com/s/lOJmUEH7QcewHngcLJbssw [2] Laradock http://laradock.io [3] 有机器人要菜单没什么用
在《AI气象蜂产品介绍》的收费阅读中，我介绍了这款产品主要应用了Chatbot聊天机器人来自动管理社群并与群内用户进行互动。什么是Chatbot技术，我整理了一点技术资料共享出来供大家参考！...表现层：聊天对话与天气信息分别用语义和业务特征表示，其中天气语义特征是核心,通过DNN/CNN/RNN/LSTM/GRU方法得到短文本的整体向量表示.另外会引入业务相关特征。...学习层：通过多层全连接和非线性变化后，预测匹配得分，根据得分和标签来调整网络，以学习对话信息与天气信息的匹配关系 基于Chatbot的智能社群机器人实时采集群内用户发出的文本信息，通过深度学习的文本匹配技术...完成Intent 识别和 Entity 提取后，这些信息就交给 Chatbot 核心，核心则需要由用户事先定义的模板(Diaglog 里叫 Flow, RASA 中则叫Story )做出反应动作，即 Action...通常核心还会记忆一些之前聊天的关键信息，这些信息就给到人工智能算法来预测下一步做什么。
分享主题 基于 rasa 搭建中文对话系统 分享提纲 1. 对话系统的分类和关键技术介绍 2. 结合电信业务查询办理场景，借助开源框架 rasa 实现任务导向型聊天机器人 demo。...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。 ?...自然语言理解是问答系统、聊天机器人等更高级应用的基石。下面列举三个典型的问答系统： 第一个是检索型问答系统，主要针对问答系统，提一个问题，给一个答案，不需要参考上下文内容的形式。...第三个是闲聊系统，像微软小冰，主要陪聊天等。 ? 任务型对话系统示意图 ? 任务型对话主要包括四部分 ，语音识别，自然语言理解，对话管理，最后是自然语言生成。 下面是一个订餐应用的例子。 ?...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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