rasa使用教程一——rasa安装与新建

一、安装

可按照rasa官网installation操作,很简单,新建一个虚拟环境,然后安装rasa库

python3 -m venv ./venv
source ./venv/bin/activate
pip3 install -U pip
pip3 install rasa

二、新建rasa项目

因为rasa是一个聊天机器人框架,所以它有自己的项目结构,就跟Python的Django一样。新建一个rasa project很简单,只需要在终端执行如下命令,然后根据提示操作即可

rasa init

生成的文档结构如下:

.
├── actions
│   ├── actions.py
│   └── __init__.py
├── config.yml
├── credentials.yml
├── data
│   ├── nlu.yml
│   ├── rules.yml
│   └── stories.yml
├── domain.yml
├── endpoints.yml
├── models
│   └── 20220225-154216-short-triad.tar.gz
└── tests
    └── test_stories.yml

接下来可以使用如下命令来测试一下对话

rasa shell

这样一个rasa框架就搭建好了,后续在该框架上开发自己需要的功能即可。

三、rasa项目的开发流程

聊天机器人本身是一个复杂的系统,一般包含ASR(自动语音识别)、NLU(自然语音理解)、DM(对话管理)、NLG(自然语言生成)、TTS(文本转语音)五个部分。基于rasa的对话系统可以处理NLU、DM和NLG三个部分,一般分为rasa nlurasa core,那么如何利用rasa来开发一个聊天机器人呢。大致可以 分为如下几步:

  1. 项目初始化
  2. 准备NLU训练数据
  3. 配置NLU所需模型
  4. 准备story数据
  5. 定义domain
  6. 配置core模型
  7. 训练模型
  8. 对话测试
  9. 部署
posted @ 2022-02-25 16:16  理想几岁  阅读(2539)  评论(0编辑  收藏  举报