•rasa/rasa-sdk:3.5.1：使用标签为 3.5.1 的 Rasa SDK 镜像。...在Rasa中，我们通过定义domain.yml文件定义机器人的针对性和目标领域，告诉机器人如何回答用户的提问、如何执行任务、如何操作数据等。...Rasa服务器负责处理和管理对话。它处理自然语言理解（NLU）的任务，从用户消息中提取意图和实体，使用Rasa Core进行对话管理来预测下一步动作，并使用自然语言生成（NLG）来生成回复。...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，你可以定义关于对话内容和对话执行的特定内容，例如如何响应某个意图、如何解决意图中的槽位填充问题、如何执行特定的操作等。
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...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。...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。...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！
他们这样做是为了预测客户可能会问什么，以及聊天机器人应该如何回应。 基于规则的聊天机器人可以使用非常简单或复杂的规则，但是他们无法回答定义规则之外的任何问题。这些聊天机器人不会通过交互来学习。...基于意图的聊天机器人 相比之下，使用机器学习的 AI 聊天机器人会在回应之前了解问题的上下文和意图。 AI 聊天机器人是由自然语言处理提供支持的聊天机器人。...因此与基于规则的聊天机器人不同，它不会使用关键字来回答，而会尝试了解客人的意图，即客人想要什么。它与客人互动得越多，就越能更好地理解意图，也就越能回答客人的要求。...尽管人工智能是一项先进技术，但该机器人也有其局限性： AI 聊天机器人经历了一个学习过程，这使得它们的实施过程更加复杂和耗时。 由于不使用预定义的结构，AI 聊天机器人引导的对话不太可预测。...引擎从这些文档中提供了一系列问题和答案，然后机器人可以自信地回答。 数据存储 数据存储只是针对以前交互的数据，以提供给 NLP 引擎，以便机器人在聊天期间保留一些上下文。
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...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。...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
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...，实体提取等任务，配置意图以及触发该意图的文本，提供用户在各种意图下的文本作为examples：询问Query：用户对聊天机器人发出的询问。...行动Action: 聊天机器人根据用户询问做出的回应。意图Intent：用户输入蕴含的目的或意图，eg. 用户：你好；intent：打招呼。...bot 对话 rasa run # 使用训练好的模型，启动 server，包括 NLU 和 DM rasa run actions # 使用 rasa SDK，启动 action...，要求用户确认意图 action_default_ask_rephrase：若用户拒绝确认意图，则循环使用此操作 action_back：撤销上一次用户和机器人的交互 Custom Actions
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...如果你想使用Rasa的开发版本，你可以从GitHub上获得: git clone https://github.com/RasaHQ/rasa.git cd rasa pip install -r requirements.txt...你可以从Visual Studio获得编译器。下载安装程序并在列表中选择vc++构建工具。 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。
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...# Extend the official Rasa SDK image FROM rasa/rasa-sdk:2.0.0a1 # Use subdirectory as working directory...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。...今天主要学到的知识点在于，如何用最小的 docker 配置(摒弃 Rasa X)，完成和 nginx 容器关联，获得请求接口，以备后续调用。
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...该组合既拥有了MITIE中良好的”实体”识别能力又拥有sklearn中的快速和优秀的”意图”分类。 我曾使用过MITIE后端来训练Rasa。...您现在应该已经熟悉如何使用机器人开发框架和NLU来构建对话机器人的过程了。希望这篇文章能够帮助你更快的开始搭建起你自己的机器人。
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 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:...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...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...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
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。...•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。•使用你自己的定制模式的pgvector，而不是使用Langchain高度偏见的PGVector类。...机器人流程 1.用户将在 Telegram 聊天，并且消息将经过现有意图[36]的筛选。
进入 2025 年，AI Agent 已从简单的聊天机器人演变为能进行多步推理、工具使用和协同解决问题的复杂系统。对于希望利用这项技术的开发者来说，选择合适的框架对于项目成功至关重要。...这种模块化、可组合的方法使得开发者 比直接使用原始 LLM API 更灵活、更轻松地构建复杂的、多步骤的 AI 应用，例如聊天机器人、Agent 和检索增强生成（RAG）系统。...主要特性： 模块化，允许组合小型、可重用的组件 使用 Pydantic 通过清晰的输入/输出模式实现可预测性 可扩展性，用于集成新组件 支持多 Agent 系统开发 优势： 轻量级架构 Agent 构建灵活性高...支持复杂的对话场景 劣势： 与无代码平台相比，需要更多技术专业知识 对于初学者来说学习曲线较陡峭 可能需要大量开发资源 应用场景： 聊天机器人开发 虚拟助手 客户服务界面 -语音交互系统 企业级对话式...MetaGPT 由 Chenglin Wu 创立，其 GitHub仓库已获得超过 5.6 万星标，这表明开发者们非常喜爱这款灵活且易于使用的开源 Agentic 框架。
本文为大家介绍了一种新方法，即如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统。...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。...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。 ?...实操部分使用 rasa nlu 和 rasa core 实现一个电信领域对话系统 demo，实现简单的业务查询办理功能‘’具体代码实现过程推荐观看 AI 慕课学院提供的视频回放。
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！...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...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。...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。
(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。...如果仅使用NLU模型启动shell，则rasa shell允许你获取在命令行上输入的任何文本的意图(intent)和实体。...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。...如果你已经训练了一个组合的Rasa模型，但是想要查看模型从文本中提取的意图和实体，你可以使用命令rasa shell nlu。...(默认：None) --e2e, --end-to-end 对联合操作和意图预测进行端到端评估。需要端到端的故事文件格式。
得益于其丰富的功能、完备的机器学习能力和可以快速上手的特性，Rasa框架是目前最流行也是最成熟的开源对话机器人框架，多次获得业界各大公司和行业研究机构的推荐和认可。...、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...本书特点 专家推荐 本书涵盖了熟练使用Rasa构建真实应用所需的全部主题。除涵盖自然语言理解和对话管理的基础知识外，该书着重讲了如何在真实场景中构建优秀的产品。...不使用对话驱动开发可能会出现对话机器人虽然上线却不能很好地满足目标用户需求的问题。...此外，本书还向读者传授了一些实用的技能，比如如何调试Rasa代码、如何测试，以及如何将对话机器人部署到生产环境中等等。
actions.py 测试 learn from https://github.com/Chinese-NLP-book/rasa_chinese_book_code 1. fallback 机器人不明白用户意思的时候...fallback pipeline: - name: FallbackClassifier threshold: 0.6 ambiguity_threshold: 0.1 配置的意思：意图分类组件预测的结果中...意图触发动作 自定义意图触发动作 rules: - rule: 意图 -> 动作映射 steps: - intent: some_intent - action: some_action 在...: url: "http://localhost:5002/api" actions.py from typing import Any, Dict, List, Text from rasa_sdk...import Action, Tracker from rasa_sdk.executor import CollectingDispatcher from service.normalization
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。...健康顾问机器人 健康顾问机器人可以提供基于用户症状的健康建议或者预约服务，特别适合在健康和医疗领域使用。...通过这些应用示例，可以看到Rasa不仅能够提升用户体验，还能有效地减轻人力资源负担，提高服务效率。
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！...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...Rasa是一款开源的对话机器人框架，能让开发者使用机器学习技术快速创建工业级的对话机器人。...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...本书是使用 Python 动手搭建聊天机器人的入门书籍。
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。...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。...带有意图和实体的行反映了用户的输入和操作名称，操作名称展示了助手应该如何响应。 下面是一个简单对话的例子。用户说你好，助手也说你好。...域定义了助手所处的环境:它应该期望得到什么用户输入、它应该能够预测什么操作、如何响应以及存储什么信息。
作者 | VK 编辑 | 奇予纪 出品 | 磐创AI团队出品 在Docker上运行Rasa 这是如何使用Docker构建Rasa助手的指南。...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。.../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。...rasa/ rasa-sdk镜像。
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