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,如下所示: 1.对话流程管理:控制整个对话流程和状态的Tracker组件和DialoguePolicy组件。2.语言理解:处理用户输入文本并提取关键信...
rasainit# 使用自带的样例数据生成一个新的 projectrasatrain# 训练模型rasatest# 测试训练好的 rasa 模型 (默认使用最新的)rasainteractive# 和 bot 进行交互,创建新的训练数据rasashell# 加载模型 (默认使用最新的),在命令行和 bot 对话rasarun# 使用训练好的模型,启动 server,包括 NLU 和 DMrasarunactions# ...
Rasa模型主要由NLU(自然语言理解)和Core(对话管理)两个部分组成。NLU负责将用户的自然语言输入转化为机器可以理解的格式,而Core则负责根据用户的意图和对话历史生成相应的回答。 在NLU部分,有几个重要的参数需要调整。首先是训练数据的量,训练数据越多,模型的性能通常会越好。然而,过多的训练数据也可能导致过拟合的...
Rasa X是一个CDD理念下的工具集,但是是一个闭源的微服务框架; Rasa对于模型训练支持四种,NLU,DM,Both,END_TO_END可按需进行定制使用; Rasa的模块,在开发和使用层面,有着非常大的灵活性,可本地,也可链接远端服务; Rasa的运转机制中,核心的是一种事件驱动的架构理念;基于事件可实现对话的全过程溯源;这个也是Rasa...
MEMM只在局部做归一化，所以容易陷入局部最优，CRF模型中，统计了全局概率，在做归一化时，考虑数据在全局的分布，解决了MEMM中的标记偏置的问题，可以得到全局最优。CRF的缺点：训练代价大、复杂度高。3.2.2.3配置样例 分词（SpacyTokenizer）数据标注输出：{'text': '可以找到泰餐吗', 'intent': '找饭店'...
为每个用户消息和候选响应收集词袋特征;通过将词袋表示法传入紧密的连接层,分别计算每个学习嵌入表示;使用相似度函数来计算用户消息嵌入和候选响应嵌入之间的相似度;最大化正确的用户消息和响应之间的相似度,并最小化错误对的相似度,这是训练过程中 ML 模型的优化功能;在推理时将用户消息的相似度与所有候选响应进行匹配...
Fay是一个完整的开源项目,包含Fay控制器及数字人模型,可灵活组合出不同的应用场景:虚拟主播、现场推销货、商品导购、语音助理、远程语音助理、数字人互动、数字人面试官及心理测评、贾维斯、Her。开源地址:https://github.com/TheRamU/Fay公众号:《fay数字人》, 视频播
不可避免地,你的训练模型会出现没有词嵌入的词,例如:通过打错字或使用你没有想到的词。如果你使用的是预训练词嵌入,除了尝试在较大的语料库上训练的语言模型外,你不能做其他更多事。如果你使用 intent_classifier_tensorflow_embedding 分类器从头开始训练嵌入,你有两个选择:要么包含更多训练数据,要么添加示例,其中...
FileSystem提供无差别的文件存储服务，比如训练好的模型可以存储在不同的位置。支持磁盘加载，服务器加载，...
模型通过历史对话记录作为输入训练数据,下一个决策Action作为label,进行模型训练。三个参数: max_history_len: 记录的最大历史长度。 num_features: 每个记录的特征维度(intent、slot、action等的数目),包括了该记录的状态。 num_actions:候选响应数。 训练方法:和一般LSTM网络的训练方法一样,这里先对y进行one hot编...