Rasa Core 概述 Rasa Core是Rasa的对话管理模块,主要任务是更新对话状态和响应动作选择,然后对用户的输入提供反馈结果。Rasa Core具备预测能力,根据模型的训练结果,可以针对未知对话场景选择响应,因此Core功能的质量高低,决定了智能机器人的水平。
安装好Rasa之后,接下来就是学习Rasa的核心知识,主要掌握Rasa NLU和Rasa Core。在开始学习之前,我们需要先创建一个新的Rasa项目。 一、Rasa项目创建 1.激活rasa3 首先需要激活创建的虚拟环境rasa3,不知道如何操作的请先看前一篇文章 Anna:Rasa搭建中文对话机器人实战(一):rasa安装与入门6 赞同 · 1 评论文章 打开...
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意图;决定对话中每一步执行哪一个action Agent 从user来看,它是整个系统的代理,接收用户...
Rasa服务器负责处理和管理对话。它处理自然语言理解(NLU)的任务,从用户消息中提取意图和实体,使用Rasa Core进行对话管理来预测下一步动作,并使用自然语言生成(NLG)来生成回复。 动作服务器则负责执行自定义动作以响应用户输入。这些自定义动作可以执行查询数据库、调用API或执行其他外部操作来满足用户请求的任务。动作服务...
一个用于 rasa core 一个用于 rasa actions 但是,发现测试对话不涉及 actions 服务的,一切正常返回; 但是跟 actions 相关的,没有任何返回。 查看docker 容器日志 docker logs -f <containter-id> 这样就能实时查看 docker 容器中 rasa 的运行日志,跟 tail -f 效果等同。非常方便。
rasa core 对话记录 和 选择下一个动作 1. 领域 domain 定义了所有信息: 意图、实体、词槽、动作、表单、回复 意图、实体 应该 跟 rasa nlu 中的保持一致 utter_ 开头的回复 表示 渲染同名模板发送给用户 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 responses: utter_greet: - "你好 {name}!" #...
High Impact 60% Containment Rates. Attentive interactions across all touchpoints - allowing employees to focus on higher value tasks while automating the rest. Transformational 50M+ Downloads. Infrastructure foundation used by hundreds of organizations, and core developer workflows used by millions. ...
如果有一定 docker 使用经验,并且要同时部署 rasa core 和 actions 两个服务,可以参考我整理的另外一篇文章:对话机器人 Rasa(九): docker compose 同时部署 rasa core 和 actions 服务。 安装docker sudo apt update sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common ...
Rasa core用于指导会话流,而Rasa NLU用于理解和处理文本以提取信息(实体)。接下来,我们将探讨如何使用Rasa Open Source和ChatGPT来回答有关结构化数据的问题。首先,我们需要为我们的聊天机器人准备训练数据。这些数据可以是公司数据库、网页、API或其他来源的结构化数据。我们将使用Rasa NLU从这些数据中提取有用的信息...
Rasa Core and Rasa NLU Introduction 这个聊天机器人demo是用开源NLU框架rasa-nlu完成意图识别与实体识别,用rasa-core完成对话管理和与对话生成。 本demo完成的对话主要有: 1: 办理套餐、查询话费和流量(会话场景1) 2:案件查询(会话场景2) 3:Q&A问答+闲聊(合并在unknow_intent的场景里) 本demo实现流程 demo主...