4、安装rasa 最近尝试搭建对话机器人,发现很多人推荐rasa,rasa是一款流行的开源框架,用于构建聊天和基于语音的人工智能助手。作为自然语言处理的重要应用,rasa主要包含rasa nlu 和rasa core,两部分,其中NLU指自然语言理解,rasa core 主要指NLG(自然语言生成)。 要尝试通过rasa搭建一个中文对话机器人,需要经过五个步骤:...
在Rasa实战中,构建开源对话机器人涉及多个关键步骤,包括安装并配置Rasa环境、准备和加载数据集、定义对话模型结构、训练对话模型以及测试和优化对话机器人。以下是对这些步骤的详细解释和代码示例: 1. 安装并配置Rasa环境 首先,你需要安装Python和Rasa。由于Rasa依赖Python环境,确保你的Python版本与Rasa兼容。以下是一个基...
你可以按照提示选择是否包含actions、nlu等组件。 rasa init 2. 训练NLU模型 将准备好的NLU训练数据放入项目的数据目录中,然后使用rasa train nlu命令训练NLU模型。 rasa train nlu 3. 训练对话管理模型 类似地,使用rasa train命令训练整个对话系统,包括对话管理(DM)模型。 rasa train 四、测试与部署 1. 测试对话...
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5 赞同 · 1 评论文章 打开Anaconda Prompt,输入激活命令 conda activate rasa3 成功激活得到如下界面: 2.创建新项目 在rasa3中将路径移动到需要创建新项目的文件夹project,命令...
在教育领域,Rasa对话机器人可以应用于在线辅导、智能问答、课程推荐等多个场景。以下是一个Education Bot项目的实战调试过程: 项目初始化与配置:首先,使用rasa init命令生成一个初始的文件目录,并修改config.yml配置文件,设置语言为中文,并配置NLU Pipeline和Dialogue Policies所需的组件。例如,可以使用JiebaTokenizer进行分...
本文将以Rasa对话机器人为核心,通过图解银行金融案例的架构视角,结合实战调试经验,深入探讨如何构建一款高效、智能的对话机器人系统。 一、Rasa对话机器人简介 Rasa是一个开源的机器学习和自然语言处理平台,专注于构建对话式人工智能系统。它提供了丰富的工具和库,使得开发者能够轻松地创建、训练和部署对话机器人。Rasa的...
简介:本文详细探讨了Rasa3.x在微信机器人实战中的应用,包括Rasa的基本概念、训练数据格式、与微信集成的步骤及实战案例,旨在帮助读者掌握Rasa3.x微信机器人的开发技能。 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调用,文心大模型X1即将上线立即体验 ...
rasa主要有两个模块,一个是nlu,一个是core nlu模块作用主要是理解用户的语言,提取用户输入的关键词,涉及到对语句的分词,并根据匹配度进行排名,有点类似es的分词和倒排索引 core模块是管理对话上下文,对用户输入选择合适的返回,对话的每行记录都会被管理,rasa会根据对话历史记录和当前用户输入判断该怎么回复用户。
简介:本文介绍了Rasa 3.X项目实战中的银行金融Financial Bot智能业务对话机器人,包括其架构设计、业务流程、微服务解析与调试等方面,展现了Rasa在智能对话机器人开发中的强大功能。 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调用,文心大模型X1即将上线立即体验 ...
在智能对话机器人领域,Rasa作为一个强大的开源框架,为开发者提供了丰富的工具和资源。本文将围绕Rasa对话机器人Debugging项目实战之电商零售对话机器人运行流程调试展开详细探讨,通过实战演示,深入解析电商零售对话机器人的设计、实现与调试过程。 一、项目背景与功能分析 随着电子商务的快速发展,智能对话机器人在电商零售领...