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如何用Rasa框架搭建自定义对话机器人

在当今社会，人工智能技术的快速发展已经深入到我们的日常生活，而其中最具代表性的就是聊天机器人。作为一种新型的交互方式，聊天机器人能够在很大程度上提升用户体验，提高工作效率。而Rasa框架，作为一款开源的对话机器人框架，因其灵活、易用等特点，受到了广泛关注。本文将带您详细了解如何使用Rasa框架搭建自定义对话机器人。

一、Rasa框架简介

Rasa框架是一款基于Python的对话机器人构建工具，它可以帮助开发者快速搭建、训练和部署对话机器人。Rasa框架具有以下特点：

开源：Rasa框架遵循Apache 2.0协议，完全开源，用户可以免费使用和修改。
可扩展：Rasa框架支持自定义意图、实体、动作等，用户可以根据实际需求进行扩展。
灵活：Rasa框架支持多种对话流程，如基于规则、基于机器学习等，满足不同场景的需求。
易用：Rasa框架提供丰富的文档和示例，帮助用户快速上手。

二、搭建自定义对话机器人

环境搭建

首先，我们需要搭建Rasa的环境。以下是搭建Rasa环境的步骤：

（1）安装Python：Rasa框架需要Python 3.6及以上版本，因此请确保您的计算机已安装Python 3.6或更高版本。

（2）安装Rasa：打开终端，执行以下命令安装Rasa：

pip install rasa

创建Rasa项目

在终端中，执行以下命令创建一个新的Rasa项目：

rasa init

该命令会在当前目录下创建一个名为rasa的新目录，该目录即为我们的Rasa项目。

定义意图和实体

在Rasa项目中，我们首先需要定义意图和实体。意图代表用户输入的目的，实体则代表用户输入中包含的关键信息。

（1）编辑data/nlu.yml文件，添加意图和实体：

version: "2.0"



nlu:

- intent: greet

  examples: |

    - 你好

    - 早上好

    - 嘿

    - 你好吗

- intent: goodbye

  examples: |

    - 再见

    - 拜拜

    - 好的，再见

- intent: inform

  examples: |

    - 我的名字是张三

    - 我今年30岁

    - 我住在北京市

- entity: name

  examples: |

    - 张三

    - 李四

- entity: age

  examples: |

    - 30

    - 25

- entity: location

  examples: |

    - 北京市

    - 上海市

（2）编辑data/stories.yml文件，添加故事：

version: "2.0"



stories:

- story: Greet

  steps:

    - intent: greet

    - action: utter_greet



- story: Goodbye

  steps:

    - intent: goodbye

    - action: utter_goodbye



- story: Inform

  steps: 

    - intent: inform

    - value: {"name": "张三", "age": "30", "location": "北京市"}

    - action: utter Inform

训练对话模型

在Rasa项目中，我们可以使用rasa train命令训练对话模型：

rasa train

部署对话机器人

（1）编辑domain.yml文件，添加对话机器人的状态机：

version: "2.0"



 intents:

 - greet

 - goodbye

 - inform



 entities:

 - name

 - age

 - location



 actions:

 - utter_greet

 - utter_goodbye

 - utter_Inform



 stories:

 - story: Greet

   steps:

     - intent: greet

     - action: utter_greet



 - story: Goodbye

   steps:

     - intent: goodbye

     - action: utter_goodbye



 - story: Inform

   steps:

     - intent: inform

     - value: {"name": "张三", "age": "30", "location": "北京市"}

     - action: utter Inform



 forms:

 - name_form:

   steps:

     - intent: inform

     - value: name

     - action: utter_ask_name

   examples: |

     - text: "我的名字是张三"

     - text: "我叫李四"



 - age_form:

   steps:

     - intent: inform

     - value: age

     - action: utter_ask_age

   examples: |

     - text: "我今年30岁"

     - text: "我25岁"



 - location_form:

   steps:

     - intent: inform

     - value: location

     - action: utter_ask_location

   examples: |

     - text: "我住在北京市"

     - text: "我住在上海市"

（2）编辑config.yml文件，设置对话机器人配置：

policies:

  - name: 'TEDPolicy'

  - name: 'MemoizationPolicy'



action_endpoint:

  url: http://0.0.0.0:5050/webhook

（3）运行对话机器人：

rasa shell

现在，我们就可以与对话机器人进行交互了。例如，输入“你好”，机器人会回复“你好，有什么可以帮助你的吗？”

三、总结

通过以上步骤，我们成功地使用Rasa框架搭建了一个自定义的对话机器人。在实际应用中，我们可以根据需求进一步优化对话流程、扩展功能。Rasa框架以其灵活、易用等特点，为广大开发者提供了便捷的对话机器人构建解决方案。希望本文能帮助您更好地了解和使用Rasa框架。