创建新的训练数据rasashell# 加载模型 (默认使用最新的),在命令行和 bot 对话rasarun# 使用训练好的模型,启动 server,包括 NLU 和 DMrasarunactions# 使用 rasa SDK,启动 action server
Rasa SDK 介绍:Rasa中所有的自定义Action都整合在一起以一个外部程序的方式启动并被称之为Action Server,Bot主体和Action Server之间通过RPC完成通讯。得益于RPC通讯的编程语言无关性,自定义Action可以用任何一一种语言实现。Rasa提供了帮助Python语言开发自定义Action的SDK ,这就是Rasa SDK。 4.2.6 Rasa CLI rasa ...
SDK for the development of custom actions for Rasa Python293232 starter-pack-intentless-policystarter-pack-intentless-policyPublic Python124 Repositories rasaPublic 💬 Open source machine learning framework to automate text- and voice-based conversations: NLU, dialogue management, connect to Slack, Fac...
下面是一个示例代码: importio.github.articnaf.rasasdk.RasaClient;importio.github.articnaf.rasasdk.models.RasaEntity;importio.github.articnaf.rasasdk.models.RasaEvent;importio.github.articnaf.rasasdk.models.RasaMessage;publicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){RasaClientrasaClient=newRasaClient...
使用Rasa SDK 构建一个自定义动作,编辑actions/actions.py,例如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importrequestsimportjson from rasa_sdkimportActionclassActionJoke(Action):defname(self):return"action_joke"defrun(self,dispatcher,tracker,domain):request=requests.get('http://api.icndb....
3,Rasa SDK中的forms.py共918行源文件逐行解析 第11课:Rasa与Knowledge Base进行整合示例分享、架构剖析、及程序开发三步骤 1,Rasa与Knowledge Base整合具体案例分析 2,Rasa与Knowledge Base三层架构及运行流程剖析 3,Rasa与Knowledge Base程序开发的三步骤分析 ...
通常情况下,Rasa NLU和Rasa Core由算法团队负责,而自定义动作的开发由python工程师团队负责。Rasa SDK和Rasa Core的分开设计可以使两个团队在低耦合情况下,各自独立开发,独立部署,独立改进,从而提高工作效率。 2 Rasa项目的基本流程 构建一个完整的Rasa项目工程步骤: ...
Riva 是用于构建会话式 AI 应用的英伟达 AI 语音 SDK 。 Riva 提供 ASR 和 TTS 功能,您可以使用这些功能来向虚拟助手提供语音接口。 Riva SDK 在 NVIDIA GPU 上运行,在高吞吐量水平下提供最快的推断时间。 对于这个虚拟助手, ASR 解决方案必须具有低延迟和高精度,同时能够支持高吞吐量。 TTS 必须具有低延迟...
然后使用RasaSDK构建自定义操作,例如: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importrequestsimportjson from rasa_sdkimportActionclassActionJoke(Action):defname(self):return"action_joke"defrun(self,dispatcher,tracker,domain):request=requests.get('http://api.icndb.com/jokes/random').json(...
不得不说,AI正在重塑各个行业。众所周知,Rasa是一个非常优秀的,用于构建开源AI助手的框架,它允许开发人员创建自然语言对话系统,包括聊天机器人、语音助手和智能助手。本文介绍的是一个基于Rasa和Langchain之上,通过将LLM的能力赋予Rasa建立的聊天机器人平台。