- action: utter_not_found 定义slot find_items: type: bool influence_conversation: true mappings: - type: custom 同时这个案例也提醒了我: slot,action 凡是在 custom action 中 return 的,在 story 中都需要准确写出,除非是 slot 为 None 的情况。 Bug 2: utter_ask_xxx 与 Form Slot 规则冲突 这个...
基本的准备工作做好了,接下来需要记得在domain中对intent和custom action注册一下。 # 路径/domain.yml intents: - law_summary actions: - action_law_summary 三.如何使用Actions 在第二章准备工作就绪后,就可以实现当用户问“什么是危险驾驶罪”时,Rasa能够调用"action_law_summary"进行查询并将"guilt=危险驾驶...
- action: utter_greet - intent: out_of_scope - action: action_default_fallback ``` ### 自定义动作(Custom Actions) 在`actions.py` 中定义复杂的业务逻辑。 ```python from rasa_sdk import Action, Tracker from rasa_sdk.executor import CollectingDispatcher class ActionBookFlight(Action): def na...
bug 表现:要么返回空,要么返回完全不着边际的一个 utter,或者触发一个没有任何关联的一个 custom action。 我本以为是这个 intent,触发 form loop 这个 story 写的有问题。 但实际上,发现这两个按钮都不正常了,甚至所有 intent 都无法在这个操作之后正常被识别。 排除intent 识别问题 按钮payload 中的指定意图,...
本文使用最简单的方法对打通 Rasa Action Server 和 LLM 接口进行了尝试,即当 Rasa 对话 intent 为 out_of_scope 时,调用 action_gpt_fallback 的 action,在 action 中根据 tracker.latest_message.get("text")拿到 user_input,然后再调用知识库模型的 API 接口。
•Intent(意图):指用户在发出某条消息时需要实现的任务或目的。例如,用户有可能向我们的客服小姐姐询问机票预订相关问题,这个意图就是“询问机票信息”。在对话中,通过识别用户的意图,我们就可以有针对性地回答他们的问题,提供特定的服务。•Domain(领域):指对话机器人的任务和目标。在Rasa中,我们通过定义domain....
Intent、Prediction、Confidence、Form、Active Loop、Event、 FormValidationAction、CollectingDispatcher、Tracker、Rasa Server、Endpoint、FollowupAction、UserUtteranceReverted、ActionSwitchForms、RESTful、RegexFeaturizer、RegexEntityExtractor、EntitySynonymMApper、Endpoint、Aiohttp、Coroutines、Sanic、Session、Rasa Core、...
3,FallbackClassifier与GraphComponent、IntentClassifier关系源码解析 第64课 Rasa对话机器人业务逻辑Action Servers架构设计与核心运行流程解密 1,Rasa Server与Action Servers交互关系解析 2,请求执行custom action的RESTful中JSON内容详解及示例 3,Action Servers返回的events及responses详解及示例 ...
本模块会具体针对意图识别,实体提取等任务,配置意图以及触发该意图的文本,提供用户在各种意图下的文本作为examples:询问Query:用户对聊天机器人发出的询问。行动Action: 聊天机器人根据用户询问做出的回应。意图Intent:用户输入蕴含的目的或意图,eg. 用户:你好;intent:打招呼。实体Entity:从用户输入中提取的有用信息 ...
return[...] Add this action to the actions section of your domain file so your assistant knows to use the custom definition instead of the default one: actions: -action_restart caution After adding this action to your domain file, re-train your model withrasa train --force. Otherwise, Ra...