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使用Rasa框架开发聊天机器人实战

随着互联网技术的不断发展，人工智能逐渐渗透到我们生活的方方面面。聊天机器人作为一种人工智能技术，已经在很多领域得到了广泛应用。Rasa框架作为一款优秀的聊天机器人开发平台，受到了越来越多开发者的青睐。本文将带你走进Rasa框架的世界，带你完成一个简单的聊天机器人实战项目。

一、Rasa框架简介

Rasa是一个开源的聊天机器人构建框架，旨在帮助开发者快速搭建智能聊天机器人。它分为两个主要部分：Rasa NLU（自然语言理解）和Rasa Core（对话管理）。Rasa NLU负责处理用户的自然语言输入，将输入转换为结构化的数据；Rasa Core则负责根据这些结构化的数据生成合适的回复。

二、Rasa框架安装与配置

安装Rasa

首先，我们需要安装Rasa。在命令行中输入以下命令：

pip install rasa

创建Rasa项目

创建一个文件夹作为项目目录，然后在该目录下运行以下命令创建一个Rasa项目：

rasa init

这将在当前目录下创建一个名为“data”的文件夹，用于存放Rasa所需的数据。

配置Rasa

进入项目目录，打开.rasa文件夹中的config.yml文件，对其进行以下配置：

设置language为en（英语）。
设置pipeline为默认的NLU模型。

三、训练Rasa NLU

收集对话数据

在data文件夹下，创建一个名为conversations的文件夹，并在其中创建一个名为en的文件夹。然后在en文件夹中创建三个文件：nlu.yml、stories.yml和domain.yml。

nlu.yml：用于定义NLU模型需要识别的意图和实体。
stories.yml：用于定义训练数据中的对话示例。
domain.yml：用于定义聊天机器人的领域，包括意图、实体、slots等。

以下是一个简单的nlu.yml文件示例：

version: "2.0"



nlu:

- intent: greet

  examples: |

    - hey

    - hi

    - hello

    - hi there

    - hello there

    - hiya

    - hiya there



- intent: goodbye

  examples: |

    - goodbye

    - see ya

    - see you

    - later

    - take care

训练NLU模型

在项目目录下运行以下命令训练NLU模型：

rasa train nlu

测试NLU模型

在项目目录下运行以下命令测试NLU模型：

rasa test nlu

四、训练Rasa Core

收集对话数据

在data文件夹下，创建一个名为stories的文件夹，并在其中创建一个名为en的文件夹。然后在en文件夹中创建一个名为stories.yml的文件，用于定义训练数据中的对话示例。

以下是一个简单的stories.yml文件示例：

version: "2.0"



stories:

- story: greet

  steps:

  - intent: greet



- story: goodbye

  steps:

  - intent: goodbye

训练Core模型

在项目目录下运行以下命令训练Core模型：

rasa train core

测试Core模型

在项目目录下运行以下命令测试Core模型：

rasa test core

五、部署Rasa聊天机器人

编写聊天机器人代码

在项目目录下创建一个名为actions.py的文件，用于定义聊天机器人的动作。以下是一个简单的actions.py文件示例：

from rasa_sdk import Action

from rasa_sdk.executor import CollectingDispatcher



class ActionGreet(Action):

    def name(self):

        return "action_greet"



    def run(self, dispatcher, tracker, domain):

        dispatcher.utter_message(text="Hello! How can I help you?")

        return [SlotSet("name", "user")]

部署聊天机器人

在项目目录下运行以下命令启动聊天机器人：

rasa run actions

现在，你可以通过访问http://localhost:5050来与聊天机器人进行交互了。

总结

本文介绍了如何使用Rasa框架开发一个简单的聊天机器人。通过本文的学习，相信你已经掌握了Rasa框架的基本使用方法。在实际应用中，你可以根据需求进一步完善聊天机器人的功能和性能。随着人工智能技术的不断发展，聊天机器人将在未来发挥越来越重要的作用。