Rasa简单介绍及demo实现

chatgpt大火前搞得，现在，哎。。。。。

rasa 简单介绍及demo实现

ps. 本文基于rasa 3.1版本(python 3.8)

Rasa简介

Rasa是开源的机器学习框架，用于构建AI小助手和聊天机器人。支持自然语言处理、聊天会话和外部应用对接等。

Rasa有两个主要模块：

• Rasa NLU 用于对用户消息内容的语义理解（用于聊天机器人中的意图提取和实体提取）
• Rasa Core 用于对话管理（用于构建AI助手的对话引擎）

RasaX 帮助用户提升和部署由Rasa框架构建的AI小助手和聊天机器人（用于发布机器人的）

Rasa core消息处理流程（这部分未验证，根据demo执行看，基本一致）

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1. 将用户输入的Message传递到Interpreter(Rasa NLU模块)，该模块负责识别Message中的"意图(intent)“和提取所有"实体”(entity)数据；
2. Rasa Core会将Interpreter提取到的意图和识别传给Tracker对象，该对象的主要作用是跟踪会话状态(conversation state)；
3. 利用policy记录Tracker对象的当前状态
4. 选择执行相应的action
5. action执行，action 记录在Track对象中的？（暂时没明白）
6. 将执行action返回的结果输出

Rasa 安装

按照官方教程安装 ps. 必须得使用python3.8(3.8以上，机器学习的库有版本冲突)

Rasa概念(自己理解，可能与官方文档有出入，供参考)

• story: 一种训练数据的形式，是用户和BOT之间的对话表示。用户输入表示为intent，BOT响应表示为action
• intent: 根据用户输入，经过NLU识别后认为用户的意图（目的）
• action: 针对itent可执行的行为
• entity: 就是识别出来的关键字
• slot: 中间变量，结合关键字实现entity存储和逻辑控制
• synonym: 同义词，entity同一关键字的不同说法
• response: bot回复的模板

Rasa项目结构

执行rasa init后可得到基础结构

3.1 都是用yaml格式，且格式与内容跟之前版本都有所差别。官方提供了migrate工具（我没用起来，根据理解重新写的yml文件）

domain

bot配置文件 intent、slot、entity、action、response都这儿声明 intent 与nlu.yml和storeis.yml文件中的intent对应 slot 与原来格式相差较大，3.1指定了与entity的映射关系。与action结合使用，一般只有action 条件控制时才需要指定，其他NLU根据映射直接赋值了。 action 就是bot动作

• utter开头的一般直接回复了用于简单动作
• action 开头的可定制

response 就是回复模板

config

这部分内容涉及NLU处理流程，不太了解。仅转述根据相关资料 pipeline 配置NLU模块使用的算法？，按顺序执行

- name: "MitieNLP" # 预训练词向量
  model: "data/total_word_feature_extractor.dat"
- name: "JiebaTokenizer" # Jieba分词器，中文推荐
- name: "MitieEntityExtractor" # entity提取器
- name: "EntitySynonymMapper" # 同义词映射器 
- name: "MitieFeaturizer" # 特征化
- name: "SklearnIntentClassifier" # 意图分类器

policy 好像是响应选择

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rasa server

可以使用rasa SDK实现server端，或者根据其API要求，实现相关接口。 具体可参考 rasa action server

参考文档

• Rasa 入坑指南一：初识 Rasa
• Rasa 入坑指南二：基于 Rasa 构建天气查询机器人
• Rasa Doc
• Rasa 聊天机器人框架使用
• Rasa中文聊天机器人开发指南(2)：NLU篇
• Rasa中文聊天机器人开发指南(3)：Core篇