这是如何使用Docker构建Rasa助手的指南。如果你之前没有使用过Rasa,我们建议你先Rasa教程开始。
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
Rasa是一个开源的机器学习框架,用于构建对话式人工智能(AI)。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。
1. 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 actions) 📷 Rasa NLU 理解用户的对话,提取出感兴趣的信息 (如意图分类、实体提取等),以pipeline的方式处理用户对话,在config.yml中配置。 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
learn from https://github.com/Chinese-NLP-book/rasa_chinese_book_code
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。你也可以安装Rasa并在命令行中执行。
Rasa尝试按上述顺序加载模型,即如果没有配置模型服务和远程存储,它只会尝试从本地存储系统加载模型。
在ChatGpt引领的AI浪潮下,一大批优秀的AI应用应运而生,其中不泛一些在某些行业或领域中探索AI技术或应用落地的案例。不得不说,AI正在重塑各个行业。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。
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:
AI能力以API的形式开放出来让我们普通开发者能够很轻易上手使用。当然,市面上有很多成熟的AI API,那么今天就和大家介绍以下几种。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 📷 艾瑞咨询《2021年中国对话机器人ChatBot行业发展研究报告》指出,2025年中国对话机器人市场规模将达98.5亿元,约是2020年的4倍。 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! 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。 得益于其丰富的功
前一段时间简单了解 tensorflow_text 简单中文分词使用[1],再结合 Rasa 的学习,就萌生出模仿 Rasa 的结巴分词 tokenizer,造一个 Tensorflow_text_tokenizer。
rasa init命令将询问你是否要使用此数据训练初始模型。如果你回答否,则models目录将为空。
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。本文将介绍如何使用Chatterbot库来构建一个简单的聊天机器人。
前言: 近日,数据库和数据工程领域的顶级学术会议之一 ICDE(IEEE International Conference on Data Engineering)在荷兰乌得勒支举行,字节跳动基础架构团队的论文《Resource Allocation with Service Affinity in Large-Scale Cloud Environments》成功入选。
由于换工作以及家里的事,很久没有写东西了。最近因为工作内容,需要做任务型对话系统的相关研究和开发。趁此机会,总结一下rasa框架的基本内容,包括基本架构,代码级别的分析,以及使用上的一些tips。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。
如果您在本地计算机(即非服务器)上进行测试,则需要使用[ngrok]()。这为您的机器提供了域名,以便Facebook,Slack等知道将消息发送到本地计算机的位置。
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。
机器学习中的标准技术是将一些数据作为测试集分开。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:
ThoughtWorks每年都会出品两期技术雷达,这是一份关于技术趋势的报告,由 ThoughtWorks 技术战略委员会(TAB)经由多番正式讨论给出,它以独特的雷达形式对各类最新技术的成熟度进行评估并给出建议,为从程序员到CTO的利益相关者提供参考。
之前报道了“超自然”SuperNatural.com近139万元成交的消息,没过多久,又传出不少域名交易的消息,他们分别是: Slade.com易主 买家身份成谜 曾经报价2.5万美元,近16万元的域名Slade.com,近日被曝易主,这次不知道卖了多少呢?
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。今天有空,就来研究下它~
awesome-bert:BERT相关资源大列表 by Jiakui 本项目包含BERT 相关论文和 github 项目。 项目地址: https://github.com/Jiakui/awesom
随着线下场景布局的不断发展,以及线上技术的持续推进,一个真正属于新零售的时代已经来临。
这是一个面向编程新手、热爱编程、对开源社区感兴趣 人群的月刊,月刊的内容包括:各种编程语言的项目、让生活变得更美好的工具、书籍、学习笔记、教程等,这些开源项目大多都是非常容易上手,而且非常 Cool。主要是希望大家能动手用起来,加入到开源社区中。
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:
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。根据我最后一次查阅的数据,单单Facebook Messenger就拥有超过11000个机器人,然而到我写这篇文章的时候,估计又已经增加了几千台。第一代的机器人由于它们只能根据对话中的关键字来分析有限的一些问题,因此显得十分的愚笨。但是随着像Wit.ai, API.ai, Luis.ai, Amazon Lex, IBM Watson等机器学习服务和NLP自然语言处理(Natural Language Processing)的商品化,促进了像donotpay 和 chatShopper这样的智能机器人的发展 。
将数据库连接作为对象存储在内存中,当用户需要访问数据库时,首次会建立连接,后面并非建立一个新的连接,而是从连接池中取出一个已建立的空闲连接对象。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 有位朋友说,程序员的工作就是消灭自己的职业。 这么说或许是有些危险耸听了,不过随着近期ChatGPT的爆火,可以预见未来的程序员可能的确需要有更强的研究开发能力才能有更强的竞争力! 面对ChatGPT带来的冲击,了解其背后的核心技术,才能在AI浪潮中狂飙! 简单说,ChatGPT是通过预训练大语言模型,配以RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF,人类反馈强化学习)开发出来的AIGC产品,
结巴分词使用 中文分词之结巴分词~~~附使用场景+demo(net) jieba分词、自定义词典提取高频词、词性标注及获取词的位置 jieba分词增加自定义词表 词性标注 [python] 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念 jieba分词词性标记含义 Toolkits 综合NLP工具包 THULAC 中文词法分析工具包 by 清华 (C++/Java/Python) NLPIR by 中科院 (Java) LTP 语言技术平台 by 哈工大 (C++) FudanNLP
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。你可以使用以下命令运行它:
基于Transformer的架构最近取得了显著的成功,它们在各种视觉任务中表现出了卓越的性能,包括视觉识别、目标检测、语义分割等。
Java隐式地通过GC(守护线程)回收内存。 GC定期检查是否存在无法访问的对象,或者确切地说,没有指向该对象的引用。如果是这样,GC回收新可用的内存。 现在的问题是我们应该担心内存泄漏还是Java如何处理它? 注意定义:当对象不可达(未使用)时或没有活动的线程可以访问它时,此对象可被作为垃圾进行回收。 因此,如果在应用程序中有未使用的引用,但此引用无意中被对象持有,则不符合垃圾回收的条件,这就是潜在的内存泄漏。 GC处理不可达的对象,但无法确定未使用的对象。未使用的对象取决于应用程序逻辑,因此程序员必
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。今天有空,就来研究下它~
以超市销售情况为例做成符号地图: 步骤如下: ①转化数据类型:转化为可识别的地理类型。国家/地区下拉列表->地理角色->国家/地区 为什么要先转换数据类型呢,因为如果不转换数据类型,有可能会识别不出来。
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在过去的几个月里,我一直在做机器人,做了很多个。以下是我在这个过程中总结出的一些经验:
路由是WEB服务器中,对用户的请求进行分发,交给对应的业务处理函数进行业务受理的一种操作模式 Express中包含了入口模块中的主路由express(),以及模块化拆分后的子路由对象express.Router(),创建的子路由对象使用固定语法user()函数完成子路由注册和使用
异常是在程序执行过程中出现的非预期事件或错误情况。它可能是由于输入错误、计算错误、资源不足、外部环境变化等原因导致的。在面向对象编程语言中,异常通常是指程序在运行过程中发生了无法继续执行的错误,导致程序终止或产生不可预料的结果。 异常处理的重要性在于它能够提高程序的稳定性和可靠性。在真实的应用场景中,程序可能会面对各种各样的异常情况,如文件不存在、网络连接中断、资源耗尽等。如果不进行合适的异常处理,这些异常可能会导致程序崩溃或产生错误结果,严重影响用户体验和系统稳定性。通过合理的异常处理,我们可以在出现异常时采取相应的措施,如提供友好的错误提示、进行错误日志记录、尝试修复异常,或者优雅地退出程序等。这样可以防止程序异常终止,增加程序的容错性,并保护系统不受异常情况的影响。除了增加程序的稳定性和可靠性,良好的异常处理还有助于更好地定位和解决问题。通过捕获异常并进行详细的错误日志记录,开发人员可以更方便地排查错误并进行调试,从而提高开发效率和质量。
作用:该类库可以防止按钮重复点击,可以判断网络状态,可以判断用户登录状态,以及自定义验证条件等等。
如果能创建一个桌面软件,将自然语言直接转换成相关的 Python 数据分析代码,工作就方便了。
近日更换了腾讯云服务器,顺便写一个换服务器的教程。众所周知,网站瘫痪会造成大量的流量损失,还会影响搜索引擎收录。而更换服务器,一个操作不当就可能造成网站长时间瘫痪(不会服务器维护则更惨)。今天就和大家讲讲我的更换服务器之旅。
Manjaro到底有多受欢迎? DistroWatch是一个包含了各种Linux发行版及其他自由/开放源代码的类Unix操作系统(如OpenSolaris、MINIX及BSD等)的新闻、人气排名、以
近日更换了腾讯云服务器,顺便写一个换服务器的教程。众所周知,网站瘫痪会造成大量的流量损失,还会影响搜索引擎收录。而更换服务器,一个操作不当就可能造成网站长时间瘫痪(不会服务器维护则更惨)。今天就和大家讲讲我的更换服务器之旅。 由于域名解析是需要一定时间,而且全国各地时间不一样。所以我们可以在旧服务器不关闭的情况下,解析到新服务器。这样一来,解析生效的地方就是新服务器,未生效的地方就是旧服务器。 总览 制作镜像-》同步镜像至对应服务器区域 -》重装系统(从已有镜像)-》域名解析 image.png im
自上次参加完回音分享会后,我下定决心要洗心革面乖乖打基础,于是开启了这个part,争取两个月不间断更新,写完Material Design与iOS中的组件(顺便学学英语),以便今后在使用的时候完全不虚 Progress Indicators Human Interface Guidelines链接:Progress Indicators 不要让人们盯着静态屏幕等待您的app加载内容或执行冗长的数据处理操作。 使用 progress indicator 让人们知道你的app没有停滞,并让他们知道他们还需要等待
这个问题本来想放到后面的,因为的确对公众号的影响挺明显的, 因为开启后台服务,公众号的自定义菜单就不见了,很影响使用, 也有同学问这个问题,就提前了,后面如果有进展会进行更新。
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