摘要： 本文详细介绍了使用 rasa init 初始化聊天机器人项目的配置，包括 nlu.yml、rules.yml、stories.yml、test_stories.yml、config.yml、credentials.yml、domain.yml、endpoints.yml 等文件。如下所示： │ co 阅读全文

摘要： 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. 阅读全文

摘要： 在 Langchain-Chatchat v0.1.17 版本及以前是有前后端分离的 Vue 项目的，但是 v0.2.0 后就没有了。所以本文使用的是 Langchain-Chatchat v0.1.17 版本中的 Vue 项目。经过一番折腾终于将 Langchain-Chatchat v0.1.1 阅读全文

摘要： RasaGPT 结合了 Rasa 和 Langchain 这 2 个开源项目，当超出 Rasa 现有意图(out_of_scope)的时候，就会执行 ActionGPTFallback，本质上就是利用 Langchain 做了一个 RAG，调用 LLM API。RasaGPT 涉及的技术栈比较多而复 阅读全文

摘要： 当数据量大的时候，比如百万级别，使用 ChatGLM3-6b 推理的速度是很慢的。发现使用 vLLM 和 ChatGLM3-6b 批量推理极大的提高了推理效率。本文主要通过一个简单的例子进行实践。 1.安装 vLLM 和PyTorch [2] 除了 Python（本文使用 3.11）、CUDA（本文 阅读全文

摘要： 本文主要介绍了Rasa中相关Tokenizer的具体实现，包括默认Tokenizer和第三方Tokenizer。前者包括JiebaTokenizer、MitieTokenizer、SpacyTokenizer和WhitespaceTokenizer，后者包括BertTokenizer和Another 阅读全文

摘要： JiebaTokenizer类继承自Tokenizer类，而Tokenizer类又继承自GraphComponent类，GraphComponent类继承自ABC类（抽象基类）。本文使用《使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人》中的例子，主要详解介绍JiebaTokenizer 阅读全文

摘要： 可以使用自定义NLU组件和策略扩展Rasa，本文提供了如何开发自己的自定义Graph Component指南。 Rasa提供各种开箱即用的NLU组件和策略。可以使用自定义Graph Component对其进行自定义或从头开始创建自己的组件。 要在Rasa中使用自定义Graph Component，它 阅读全文

摘要： 本文使用《使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人》中的例子，主要详解介绍_train_graph()函数中变量的具体值。 一.rasa/model_training.py/_train_graph()函数 _train_graph()函数实现，如下所示： def _train_ 阅读全文

摘要： 本文使用《使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人》中的例子，主要详解介绍train_nlu()函数中变量的具体值。 一.rasa/model_training.py/train_nlu()函数 train_nlu()函数实现，如下所示： def train_nlu( confi 阅读全文