blog.rasa.com/conversat Component 组件 助手的NLUPipeline中配置的元素。接收到的消息是被一系列的组件逐个处理的,形成了管道。组件可以执行从实体提取、意图分类到预处理等任务 DIET 双重意图和实体转换器。Rasa开源使用的默认NLU架构,它执行意图分类和实体提取。 Domain 领域 定义了一个助理的输入和输出。它包含...
3.1.4 SKLearn Classifier3.1.4.1 架构3.1.4.2 模型支持说明Rasa 对 Sklearn中的所有分类器都支持，包括并不限于以下：3.1.4.3 配置样例3.1.4.4 核心代码解析LabelEncoder()函数：标签编码，类别标签数值化transform_labels_str2num() 函数：标签到数值transform_labels_() 函数：输入数值，输出标签文本G...
rasa.nlu.test.get_eval_data:在测试数据上运行模型,并提取真实标签和预测结果,输入interpreter实例和测试数据,返回意图测试结果(包括意图的标签和预测结果,原始消息,即message,及预测结果的置信度),response测试结果(包括response的目标值和预测结果),还有实体测试结果(实体的目标值,预测结果,和对应的token) rasa.nlu....
Rasa作为一个开源的对话式AI框架,为开发者提供了构建自定义对话式AI助手的强大工具。通过深入理解Rasa的架构图和项目实践步骤,开发者可以更加高效地构建和部署聊天机器人。同时,结合千帆大模型开发与服务平台等辅助工具,可以进一步提升聊天机器人的性能和用户体验。未来,随着技术的不断发展,Rasa聊天机器人将在更多领域发挥...
rasa-core内部实现了以下Event Event对象是Rasa Core描述会话中发生的所有事件和明确rasa.core.trackers.DialogueStateTracker该如何更新其状态的基类,因此不能被直接使用,而是通过它包含的具体事件(event)实现。 (1)通用事件 rasa_core.events.SlotSet(key, value=None, timestamp=None) #设置插槽值 ...
其中，Rasa NLU主要依赖自然语言处理技术，是可以独立的、与整体框架解耦的模块，可支持大量NLP前沿技术，以组件的形式，可以灵活与其他开源、自研框架搭配使用。3.Rasa NLU架构及源码解析 3.2 Extractor 3.2.1 主流技术支持情况 3.2.2 CRF extractor 3.2.2.1架构 3.2.2.2模型支持及说明 CRF 即条件随机场...
Rasa是当前智能机器人中最流行的的聊天机器人框架,是基于机器学习和自然语言处理技术开发的系统,用于构建上下文AI助手和聊天机器人。 1. 背景 近年来,聊天机器人受到了学术界和工业界的广泛关注。人工智能技术的快速发展突破了聊天机器人原有的技术瓶颈,并且实践证明,聊天机器人的使用不仅能够为企业减少一大笔人力成本,...
架构介绍: 消息处理 此图显示了使用Rasa构建的助手如何响应消息的基本步骤: mark 这些步骤分别是: 收到消息并将其传递给解释器(Interpreter),解释器将其转换为包含原始文本,意图和找到的任何实体的字典。这部分由NLU处理。 跟踪器(Tracker)是跟踪对话状态的对象。它接收新消息进入的信息。
Rasa NLU Classifier 架构图 3.1.2 主流技术支持情况 3.1.3 DIET Classifier 3.1.3.1 架构 DIET ( Dual Intent and Entity Transformer ) 架构 3.1.3.2 模型支持说明 对在HuggingFace 中上传的所有预训练模型(Huggingface模型列表),Rasa DIET可以支持满足以下条件的所有模型: ...
架构 消息处理 此图显示了使用Rasa构建的助手如何响应消息的基本步骤: 这些步骤分别是: 1. 收到消息并将其传递给解释器(Interpreter),解释器将其转换为包含原始文本,意图和找到的任何实体的字典。这部分由NLU处理。 2. 跟踪器(Tracker)是跟踪对话状态的对象。它接收新消息进入的信息。 1. 策略(Policy)接收跟踪器...