Rasa_NLU_Chi 作为 Rasa_NLU 的一个 fork 版本,加入了jieba 作为中文的 tokenizer,实现了中文支持。 Rasa Core是一个对话管理平台,用于举行对话和决定下一步做什么。Rasa core是Rasa框架提供的对话管理模块,它类似于聊天机器人的大脑,主要的任务是维护更新对话状态和动作选择,然后对用户的输入作出响应。所谓对话状态...
rasa run:使用训练模型开启一个Rasa服务。 rasa shell:通过命令行的方式加载训练模型,然后同聊天机器人进行对话。 rasa train:使用NLU数据和stories训练模型,模型保存在./models中。 rasa interactive:开启一个交互式的学习会话,通过会话的方式,为Rasa模型创建一个新的训练数据。 telemetry:Configuration of Rasa Open S...
uncomment and adjust the pipeline.## See https://rasa.com/docs/rasa/tuning-your-model for more information.#- name: WhitespaceTokenizer#- name: RegexFeaturizer#- name: LexicalSyntacticFeaturizer#- name: CountVectorsFeatur
此外,Rasa 2.0 与Rasa X完全兼容,后者是一个免费的、闭源的UI工具,可以帮助开发者改进 AI 助手。Rasa X 现在支持检索意图,检索意图与常规意图一起出现在 UI 中。Rasa X 用户还可以查看和编辑多媒体响应。 Rasa 2.0 可以通过 pip安装,源代码在GitHub上可以找到。 原文链接...
简介:Rasa是一个专为构建自然语言处理对话系统而设计的开源框架,中小型公司使用Rasa框架可降低构建对话机器人的准入门槛。本文介绍了Rasa的核心优势、功能组件,并通过与其他框架的比较,展示了Rasa在灵活性、可扩展性及数据隐私保护方面的独特价值。 文心大模型4.5及X1 正式发布百度智能云千帆全面支持文心大模型4.5 API调...
可以回顾:rasa框架学习一(domain.yml、nlu.md、stories.md) rasa框架响应消息的基本步骤: 一、插槽:slots slots可以充当键值存储。在domain.yml文件里设置slot的键及其类型,我们可以在action.py通过get_slo(“slot_key”)方法来获取slot的值,或者用SlotSet("slot_key","value")的方法来给slot设置值。
Rasa是一个开源的聊天机器人框架,它提供了一套简单易用的API和工具,使得开发人员能够快速构建智能、高效的聊天机器人。本文将介绍Rasa的核心概念、安装和使用方法,以及如何使用Rasa进行机器学习模型的训练和部署。一、Rasa的核心概念Rasa由三个核心组件组成:Rasa NLU(自然语言理解)、Rasa Core(对话管理)和Rasa Action ...
Rasa的框架涵盖了上图右边虚线框的部分。 rasa简介 网上资料很多,直接贴github上的描述:Rasa is an open source machine learning framework to automate text-and voice-based conversations. 主要意思就是它是一个机器学习的框架,能够自动进行文本和语音的对话。
Rasa是一个主流的构建对话机器人的开源框架,它的优点是几乎覆盖了对话系统的所有功能,并且每个模块都有很好的可扩展性。参考文献收集了一些Rasa相关的开源项目和优质文章。 一.Rasa介绍 1.Rasa本地安装 直接Rasa本地安装一个不好的地方就是容易把本地计算机的Python包版本弄乱,建议使用Python虚拟环境进行安装:...
使用Rasa框架与Java进行对话系统开发 Rasa是一个流行的开源对话框架,主要用Python开发,但许多开发者希望将其与Java结合使用,特别是当他们的后端系统已经建立在Java生态系统中时。虽然Rasa本身没有官方支持Java,但我们可以通过REST API与Java应用程序进行交互,利用Rasa强大的对话管理和自然语言处理功能。