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基于RASA的task-orient对话系统解析（一）

rasa整体流程 由图可知，当一条用户的表达到达chatbot时，由NLU对封装后的Message进行文本分析，得到意图和实体信息，然后由对话管理核心模块接受原始的用户消息和NLU的分析结果，根据一些策略...这两个包对应的就是rasa的核心功能NLU和对话管理的模块。下面分别对这两个模块的代码内容做一个结构上的解析。...pipeline：有了组件之后，如何将组件按部就班，井然有序地拼装起来，并正常工作呢？...在实际的对话场景中，用户的一个utterance（表达）通常会带有不止一个意图，有的人会将这种情况当做一个复合型单意图，将其添加到domain配置文件中。...在训练数据中，我则需要配置这种训练数据，将多个意图使用某个符号"+"或者"_"等进行字符串拼接。在classifier中进行处理。

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什么是Rasa智能机器人？如何与LLM结合？

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...在Rasa中，我们可以定义具有多个可替换槽的模板，并用填充槽来完成消息的组装。在对话中，当用户输入了特定意图时，机器人会使用相应的模板来回答用户提问或完成任务。...Rasa框架由以下几个核心模块组成： 1.NLU（Natural Language Understanding）：负责处理用户输入的自然语言，并将其转化为结构化的数据。包括实体识别、意图分类等功能。...在这个过程中，Rasa会涉及多个组件，包括： •NLU组件：负责加载和处理NLU数据，包括意图和实体的提取。•对话管理组件：负责对话状态的跟踪和管理，包括将对话状态转化为特征向量，预测下一个动作等。...3.domain.yml，是用来定义机器人回答用户时的惯用话语和对话动作，包括对话流程、机器人快速回应、实体类型和槽位。

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    Rasa 聊天机器人专栏（一）：基本原理介绍

    mark 1.创建新的项目 第一步是创建一个新的Rasa项目。...运行下面的代码，查看由rasa init命令创建的NLU训练数据: cat data/nlu.md 以##开始的行定义意图的名称，这些名称是具有相同含义的消息组。...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。...Rasa Core的工作是在对话的每个步骤中选择正确的操作来执行。在本例中，我们的操作只是向用户发送一条消息。这些简单的话语操作是从域中以utter_开头的操作。

    3.7K11

    【RASA】TED Policy：Dialogue Transformers

    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。...这些中的每一个都在输入到transformer之前进行了特征化和连接。 这就是自注意力机制发挥作用的地方：transformer 在每一轮动态访问对话历史的不同部分，然后评估和重新计算前几轮的相关性。...这允许 TED Policy一次考虑用户话语，但在另一轮完全忽略它，这使得transformer 成为处理对话历史的有用架构。...这种比较嵌入之间相似性的过程类似于Rasa NLU pipeline中的EmbeddingIntentClassifier预测意图分类的方式。...当需要预测下一个系统动作时，所有可能的系统动作根据它们的相似度进行排序，并选择相似度最高的动作。

    1.2K10

    AI 智能客服系统

    一、整体技术架构示意图 图中关键点说明 用户多渠道接入：包括官网、移动端 App、公众号/小程序、第三方社交平台、电话语音等，各渠道的消息统一接入网关。...AI/NLP 引擎：核心的 AI 技术组件，负责自然语言理解、意图识别、对话管理、上下文语义理解等；可与知识库交互检索答案。...AI/NLP 引擎 选型： 自研/开源：Hugging Face Transformers、Rasa、BERT/LLM 模型微调等； 云服务：腾讯云 NLP、阿里云智能对话机器人、Azure...理由： 全文检索满足精准关键词搜索； 向量数据库满足相似度查询，支持语义检索和意图匹配，提升问答准确性。...会话管理层 选型：可基于 Spring Boot、Node.js、Go 等微服务框架自行实现；亦可采用 Rasa 等成熟对话管理框架。

    1.4K20

    RasaGpt——一款基于Rasa和LLM的聊天机器人平台

    •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。...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。...•rules.yml - 我们为该意图设置了一个规则，它应该触发操作action_gpt_fallback。...5.Rasa的核心必须在训练后通过rasa run运行。6.Rasa的操作服务器必须分别使用rasa run actions运行。...6.Rasa然后会根据用户意图确定采取何种行动。由于为了进行此演示，意图已经被减弱了，所以它将进入运行在actions.py 的回退动作。

    6.5K20

    使用Botkit和Rasa NLU构建智能聊天机器人

    Rasa基本上提供了一个在各种NLP和ML库之上的高层次的API来负责”意图”的分类和“实体”的提取。这些NLP和ML库则被称为后端，是他们使得Rasa变得智能化。...以下是一些通常与Rasa一起使用的后端： MITIE： 一个包罗万象的库; 换言之，它有一个内置的用于”实体”提取的NLP库以及一个用于”意图”分类的ML库。...对于一个包含约10-15个”意图”的200多个示例的集合来说，MITIE需要大约35-45分钟才能在AWS的C4.4xlarge实例（16核，30 GB RAM）上对其训练完成。...总而言之，Botkit是一个可以让我们只需编写一次就可以将其部署到多个消息平台上的工具。 Botkit同时也为用于扩展Botkit功能的媒介软件提供支持。...我们需要添加一个hears 方法来监听设备宕机 这个意图来处理这个输入消息。请记住，Rasa返回的”意图”和”实体”将被媒介软件储存在message 对象中。

    6.6K90

    Rasa 聊天机器人专栏（五）：模型评估

    （默认：[0,25,50,75]） 比较NLU管道 通过将多个管道配置（或包含它们的文件夹）传递给CLI，Rasa将在管道之间进行比较检查。...--runs 3 --percentages 0 25 50 70 90 上例中的命令将根据你的数据创建一个训练/测试划分，然后多次训练每个管道，其中分别从训练集中排除0,25,50,70和90％的意图数据...混淆矩阵向你显示哪些意图被误认为是其他意图;任何错误预测的样本都会被记录并保存到名为errors.json的文件中，以便于调试。...一个常见问题是实体无法在标记内停止或启动。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。...如果提供了多个'tar.gz'文件，那么所有这些文件模型将被比较。

    2.8K31

    AI口语练习App的技术架构

    一个AI口语练习App的技术架构通常包含以下几个核心组件，它们协同工作以提供用户所需的学习体验。...关键词提取: 识别用户话语中的关键信息。发音评估 (Pronunciation Assessment) 模块: 分析用户发音的准确性、流利度和韵律。...生成针对用户口语练习的反馈意见，包括： 发音错误提示和纠正 语法错误提示和建议 词汇使用建议 流利度评估对话管理 (Dialogue Management) 模块 (如果App包含对话练习功能): 管理与用户的对话流程，理解用户意图...常用的对话管理框架包括： Rasa Dialogflow (Google Cloud) Amazon Lex四、数据存储层 (Data Storage)用户数据存储: 存储用户的个人信息、学习记录、偏好设置等...构建一个高质量的AI口语练习App需要深入理解以上各个技术组件，并进行合理的选型和集成。同时，持续的模型优化和用户体验改进也是至关重要的。

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    为什么应该关注AI外呼技术？

    在客户服务领域，呼叫中心一直是企业与用户沟通的核心渠道。然而，传统的人力呼叫模式正面临效率瓶颈和高昂成本的双重挑战。随着人工智能技术的快速发展，AI外呼系统凭借其技术创新和成本优势，正在重塑这一行业。...二、成本重构：从线性增长到边际趋零人力成本是传统呼叫中心的核心支出（约占60%-70%），而AI外呼的边际成本极低。...开源工具链整合：结合Rasa、Dialogflow等框架降低开发门槛。三、技术演进：从规则引擎到意图理解的跨越早期AI外呼依赖固定话术，难以应对复杂场景。...例如：意图识别：基于BERT或GPT的微调模型，精准提取用户需求。实时知识库查询：通过Elasticsearch或向量数据库（如Pinecone）快速响应个性化问题。...AI外呼的崛起印证了技术如何将高成本、低效率的传统模式转变为智能化、规模化的服务网络。随着NLP、大模型等技术的持续突破，AI外呼将不再局限于“替代人力”，而是成为企业数字化转型的核心引擎。

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    这款大火的开源对话机器人框架终于有中文教程啦！

    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...在第1章中，你会被要求思考这样一个问题：构建一个对话机器人真的是正确的选择吗？通过回答这个问题可以避免杀鸡用牛刀的窘境。...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。

    4.3K20

    Rasa 聊天机器人专栏（二）：命令行界面

    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。...如果传递单个文件并选择交叉验证模式，交叉验证执行，如果传递多个配置或配置的文件夹，模型将直接被训练和比较。...(默认：None) ``` ### 启动Rasa X Rasa X是一个工具，可帮助你构建，改进和部署由Rasa框架提供支持的AI助手。你可以在[此处]()找到有关它的更多信息。...你可以通过执行下面的命令来本地启动Rasa X： rasa x 为了能够启动Rasa X，你需要安装Rasa X(可在此处，你需要进入一个Rasa项目。

    4.3K22

    数据驱动与 LLM 微调: 打造 E2E 任务型对话 Agent

    作者：Thought Agent 社区在对话系统的设计和实现中，传统的基于 Rasa-like 框架的方法往往需要依赖于多个模块的紧密协作，例如我们在之前的文章中提到的基于大模型（LLM）构建的任务型对话...挑战 任务型对话系统的核心需求包括意图识别、槽位填充、状态管理和策略决策。...具体来说，我们将对话分为多个阶段，每个阶段对应不同的任务意图。在后续阶段生成语料时，我们会考虑之前阶段已经提供的槽位信息。...接着，在每次需要再对话中提及具体的业务功能的时候从这个槽位列表中随机选择一个或多个功能。...例如，我们可以构建这样的 Prompt 「请生成一个用户想要办理 A 业务的话术，A 业务是一个 xxx 的功能」来生成不同的用户问题，一方面注入了我们想要 Agent 学习的领域知识，另一方面保证了对话语料的多样性

    1.6K10

    【RASA】DIET：Dual Intent and Entity Transformer

    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。...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...2.7 Batching 使用balanced batching策略来减轻类别不平衡，因为某些意图可能比其它意图更为频繁。 另外，还在整个训练期间增加批次大小，作为正则化的另一个来源。 3....这可能是由于特定意图与特定实体的存在之间的强相关性。 例如，几乎所有属于 play_game 意图的语句都有一个名为 game_name 的实体。...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

    1.7K20

    基于深度学习算法的Chatbot聊天机器人

    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，再利用 Chatbot 的 Intent（用户对话的意图...，这就是一个 Intent，我们在后台已经设置了查询天气的接口，但进一步查询时需要知道时间和地点，就是两个 Entity，等获取了这些信息之后就是 Action，比如在这里 Action是调用后台，那就会向后台发一个请求查询天气并返回给用户...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。...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。

    1.8K10

    服务调用延迟降低 10%-70%，字节跳动做了什么？

    为了解决这些挑战，字节跳动基础架构的服务框架团队、编排调度团队和 ByteBrain 团队合作提出了微服务亲和性部署的解决方案，它的核心思路是将有强依赖关系的服务进行同机部署，减少它们之间的调用开销，从而实现性能和成本的优化...为了克服这一问题，字节跳动基础架构团队进行了数学化建模，提出了一个考虑服务亲和性的 Pod 调度问题 RASA（Resource Allocation with Service Affinity）。...RASA 算法的核心思想主要基于两个方面： 利用亲和性关系图的分割和算法选择技术来简化问题规模并加速求解过程； 通过对子问题运用基于数学规划求解器（Solver）的方法，以提升解的质量，获取高本地化流量比例的解...Running Example 为了帮助读者更深入地理解 RASA 算法，我们在此提供一个简单的实例，全面展示算法的工作过程。...当前，我们面临多个子问题和调度算法池中的 CG（Column Generation Algorithm）与 MIP（MIP-Based Algorithm）两种算法，接下来的任务是为每个子问题选择一个最适合的调度算法进行求解

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    探索新零售时代背后的技术变革

    《即时物流场景下的机器学习实践》 庄学坤  达达-京东到家 物流算法团队Leader 即时物流作为新零售的“水电煤”，在新零售模式中处于基础核心环节，解决的是商品的配送效率问题。...从技术角度来说，人机对话的流程是：语音识别（ASR）、基于文本的方式进行自然语言理解（NLU）、通过理解到的意图或实体进行对话管理（DM）、自然语言生成（NLG）和语音合成（TTS）。...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能够提取用户的意图和相关的实体，这相当于把用户千奇百怪的、非结构化的、长短不一的数据转化成结构化数据。...RASA Core则是一个对话管理体系，如下图所示，图中的每一个箭头都代表数据的流动。 ?

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