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。
6.endpoints(端点) endpoints.yml定义了Rasa Core和其他服务进行连接的配置信息,这种信息被称为端点(endpoint)。 看到这里,关于rasa的核心知识你已经基本掌握,接下来就是实战,如何运用所学这些理论知识搭建一个对话机器人,将在下一章为大家详细讲解。 在实际的学习过程中,经常会遇到不懂的知识点,利用ChatGPT高效学习,...
查看了一下 rasa core 的日志: rasa.shared.exceptions.RasaException: Failed to execute custom action 'action_weekday'. Couldn't connect to the server at 'http://localhost:5055/webhook. 看来无法连接上 actions 服务。 确认actions 服务是否正常 但是在宿主系统里请求 actions 服务,实际上是可以建立连接的...
(三)Rasa core 五、总结 一、Rasa 框架介绍: Rasa 是2017年发布的任务导向的对话系统,它是智能业务对话领域做的最成功、工程化最稳定的开源框架。Rasa提供了自然语言理解(NLU)和对话管理(Core)两大核心功能,它可以帮助开发者快速构建各类智能对话应用,如聊天机器人、语音助手等。 二、Rasa 主要特点: 开源可扩展:...
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}!" #...
3.对话生成:生成回答并转化为最终输出的RasaCore组件。4.连接器和API:与用户交互的SDK和API(例如REST,WebSockets,Telegram etc.)组。5.对话数据和实体存储:对话的复杂性和机器人的智能性可以通过训练模型来提高。为此,Rasa提供了用于存储训练、测试和验证数据的文件格式和API。
1.2 rasa core 1.3 rasa X 2. 如何构建一个rasa 2.1 2.2 stories.md 2.3 domain.yml 3. rasa&pipeline 1. rasa的基本框架 我们先来简单介绍一下rasa的框架,rasa本质上分成三个部分:rasa nlu、rasa core、rasa X这三个部分相对来说是相对独立的。
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) ...
在近期雷锋网AI研习社举办的线上免费公开课上,来自北京邮电大学网络技术研究院的张庆恒分享了基于 rasa nlu 构建自己的自然语言理解工具,并结合 rasa core 搭建对话系统框架的一些经验,方便初学者入门,加深对对话系统的理解。本文根据分享者的直播视频内容整理而成。(推荐观看直播回放) ...