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...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。...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。 在Rasa中，actions是自定义的动作，用于响应用户输入或执行特定任务。...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。
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。...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....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....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。
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。...然而它也有有其局限性，它们的一些缺点是： 基于规则的聊天机器人无法捕获拼写错误，这意味着在某些情况下它无法理解客人的意思，这可能会使交流变得无效。...尽管这些差异很大，但机器人将意图捕获为“问候”，因此它会以与该内容相对应的对话进行响应。 开放域聊天机器人 可以说，基于意图聊天的聊天机器人也是基于人工智能的机器人。...实体提取器（Entity Extractor）：实体提取器从用户的查询中提取关键信息。 知识库 这是回答用户问题的关键部分。问答系统解释问题并从知识库中给出相关答案。它可以手动训练或自我训练。...手动训练涉及领域专家创建常见用户查询列表并映射其答案。这有助于机器人快速确定重要问题的答案。 自动化训练涉及将公司的文件（如政策文件和其他问答类型的文件）提交给机器人，并要求其进行自我训练。
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...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）。...mood_bot.png 使用 RASA NLU 教 bot 了解用户输入 1. 创建 NLU 案例 你首先要教你的助手理解你的信息。...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。
注意：只有在测试集上评估模型时，才会创建混淆矩阵。在交叉验证模式下，将不会生成混淆矩阵。 警告：如果你的任何实体被错误地注释，你的评估可能会失败。一个常见问题是实体无法在标记内停止或启动。...，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。...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
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。...用他们自己的话来说： Rasa是一个开源（Python）机器学习框架，用于自动化基于文本和语音的对话：NLU，对话管理，连接到Slack，Facebook等 - 创建聊天机器人和语音助手。...，供您进行测试和实验•无限多的用例，包括帮助台、客户支持、测验、电子学习、地下城与巨龙等 Rasa 集成 •基于 Rasa[17] 构建，这是聊天平台开源的黄金标准•支持 MacOS M1/M2，使用...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。
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...EntitySynonymMapper" - name: "RegexFeaturizer" - name: "MitieFeaturizer" - name: "SklearnIntentClassifier" 单独使用MITIE进行训练可能非常慢
Chatterbot入门Chatterbot是一个基于Python的开源对话机器人库，用于构建聊天机器人应用程序。它使用了一种基于机器学习的对话管理算法，可以用于实现自然语言处理和对话系统相关的应用。...运行对话机器人完成对话机器人的创建和训练后，我们可以通过简单的输入与机器人进行交互。...当用户输入"退出"时，程序退出。示例代码：电子商务客服机器人以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Chatterbot库创建一个电子商务客服机器人。该机器人可以回答一些常见的客户问题。...此外，我们还可以使用trainer.train()方法传递自定义的训练数据。在交互过程中，用户可以输入问题并获取机器人的回答。...因此，在应用Chatterbot之前，需要准备足够的训练数据来提升机器人的质量。一般性回答：Chatterbot是基于模式匹配和生成回答的方法，它可能会生成一些过于一般化或乏味的回答。
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！...先介绍一下Chatbot应用于气象社群服务的三个关键技术： 基于深度学习的文本匹配：向量空间模型采用高纬稀疏向量进行TF-IDF计算；并进行潜在词义分析对词文档贡献矩阵的分解；主题模型采用pLSA、LDA...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...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。...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。
，接收用户输入信息，返回系统的回答。...，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。...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...： State Featurizers：需要将用户的历史状态数据转换成特征向量，供policy使用；rasa的每个故事都对应一个追踪器，对历史中的每个事件都创建一个状态；对追踪器的单个状态进行特征化：
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（NLU）和对话管理是任务型对话的主要模块。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。...第一个是语法分析，可以通过语法规则去分析一句话，得到这句活是疑问句还是肯定句，继而分析出用户意图。相应的也可以通过语法结构中找到对应的槽值。...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。
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。...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 。...Rasa会返回以下内容： 意图：设备宕机 实体：设备=手机 如果你稍加注意便会发现，我所提供的输入并不存在于我的训练档案中，Rasa内置的智能功能能够正确的识别这些组合起来的”意图”和“实体”。
使用示例训练数据，操作和配置文件创建新项目 创建新项目 以下命令使用示例训练数据为你建立一个完整的项目。...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。...[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。
的整个生命周期进行了详细分析和介绍；第4部分通过案例分析，对Chatbot进行了实践；第5部分总结了目前对话式交互的局限性，并展望了基于人工智能发展Chatbot的机会。...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。...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。
Rasa作为一款开源的对话机器人框架，能让开发者使用先进的机器学习技术快速创建工业级的对话机器人。...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。...本书还介绍了对话驱动开发（Conversation-Driven Development）的基本过程。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。
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。...，所以今天我主要采用常规的做法——基于 Nginx 和 Docker 部署 Rasa。...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...具体参考：Rasa 开篇之 hello world[4] 训练我们的 model： docker-compose exec rasa rasa tran 重启容器： docker-compose restart...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。
使用Rasa和Docker构建助手 本节将介绍以下内容: 创建你的Rasa项目并训练初始模型 通过Docker与你的AI助手交谈 选择Docker镜像标记 使用Docker训练你的Rasa模型 使用Docker...注意: 默认情况下，Docker以root用户身份运行容器。因此，这些容器创建的所有文件都将由root拥有。如果要使用其他用户运行容器，请参阅docker和docker-compose的文档。...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。...如果此文件不存在，请使用以下命令创建: touch credentials.yml 然后根据你连接的通道进行编辑。...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。
什么是聊天机器人？聊天机器人（chatbot）是一种能够与人类进行自然语言对话的软件系统，通常用于提供信息、娱乐、服务或教育等目的。...我们可以使用Python的一些现成的工具和框架来帮助我们编写聊天机器人，比如ChatterBot、Rasa、NLTK等。...# 创建一个聊天机器人的实例，命名为Bingchatbot = ChatBot("Bing")# 创建一个训练器的实例，使用列表训练器trainer = ListTrainer(chatbot)# 定义一个对话的列表..."]# 使用训练器来训练聊天机器人，使用对话列表作为训练数据trainer.train(conversation)# 定义一个函数，用于和聊天机器人进行对话def chat(): # 打印一句欢迎语...print("欢迎和Bing聊天，你可以随时输入'退出'来结束对话") # 使用一个无限循环来持续对话 while True: # 获取用户的输入，赋值给message
1.开源框架1.1Rasa特点：开源对话式 AI 框架，支持自然语言理解（NLU）和对话管理。提供本地部署和自定义能力，适合构建复杂的聊天机器人。支持上下文管理和多轮对话。...适用场景：中小型企业聊天机器人。1.3DeepPavlov特点：开源对话式 AI 框架，基于 PyTorch。提供预训练模型和工具，支持多语言和多任务。适用场景：研究型聊天机器人、多语言支持。...支持语音和文本输入，集成 Google Assistant。适用场景：快速构建聊天机器人和语音助手。2.2Microsoft Bot Framework特点：提供开发、测试和部署聊天机器人的工具。...4.开源社区项目4.1ChatterBot特点：基于 Python 的聊天机器人框架，支持自定义逻辑。提供简单的对话管理功能。适用场景：小型聊天机器人项目。...4.2Botkit特点：基于 Node.js 的聊天机器人框架，支持多平台集成。提供可视化工具和插件系统。适用场景：JavaScript 开发者。
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。...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。...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。
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