• 说明

• 推荐文章

  • https://blog.csdn.net/andrexpert/article/details/104328946
  • https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/82911565

• 主要的步骤

  • 安装rasa
    • pip --default-timeout=500 install -U rasa
    • pip instal jieba
    • pip install mitie
  • rasa init --no-prompt
    • Creates a new project with example training data, actions, and config files.
  • 启动rasa
    • rasa shell

• 文件说明

  • actions code for your custom actions
  • configs

    • config.yml   configuration of your NLU and Core models  训练NLU和Core模型配置文件：

    • credentials.yml   details for connecting to other services

    • domain.yml

      • 说明 domain.yml文件相当于AI助手的大脑，记录了系统所有的信息。
      • 包含意图intents、实体entities、插槽slots、动作actions、回复templates
        • intents、entities在NLU训练样本中定义
        • slots对应于entities类型，只是表现形式不同。
      • 文件组成
        • intents 意图
        • entities 实体
          • entities，即实体，类似于输入文本中的关键字，需要在NLU样本中进行标注，
          • 然后Bot进行实体识别，并将其填充到Slot槽中，便于后续进行相关的业务操作
        • session_config
          • 一次会话的超时时间和超时后进行下一次会话的行为
          • carry_over_slots_to_new_session
            • 每次会话的超时时间，
            • 当设置为0时，会一直等待，直到用户输入
            • 如果在X秒没有输入任何东西会话，，则开始一轮新的会话。
          • carry_over_slots_to_new_session
            • 为True将上一次会话的Slot值拷贝过来
            • 为False舍弃上一次会话Slot的值
        • slots 插槽
          • 相当于机器人的内存(memory)，它们以键值对的形式存在，用于存储用户输入时消息时比较重要的信息， 而这些信息将为Action的执行提供关键数据。
          • Slots的定义位于domain.yaml文件中，它们通常与Entities相对应， 即Entities有哪些，Slots就有哪些，并且Slots存储的值就是NLU模型提取的Entities的值。
          • 定义
            • 在domain.yml中定义，有多种格式
          • set（填充值）
            • Slots Initial
              • 在domain.yml中，通过initial_value设置初始值：initial_value: "human"
            • stories.md
              • 在stories.md文件添加一个包含-slot{"slot_name":"slot_value"}的story
            • buttons
              • 快捷键
            • actions
              • ① return [SlotSet("account_type", data["account_type"])]
              • ② 在stories.md里面添加一个包含-slot{"slot_name":"slot_value"}的story
              • ③ 在domain.yml中定义一个slot
          • get（获取值）
            • domain.yaml下templates
              • 在text里面，可以通过{slotname}的形式获取槽值。
            • Custom Action
              • account_type = tracker.get_slot('account_type')
        • actions 动作
          • 当Rasa NLU识别到用户输入Message的意图后
          • Rasa Core对话管理模块就会对其作出回应，而完成这个回应的模块就是action。
          • Rasa Core支持三种action，即default actions、utter actions以及 custom actions。
            •  DefaultAction：Rasa Core默认的一组actions，我们无需定义它们，直接可以story和domain中使用。包括以下三种action：
              • action_listen：监听action，Rasa Core在会话过程中通常会自动调用该action；
              • action_restart：重置状态，比初始化Slots(插槽)的值等；
              • action_default_fallback：当Rasa Core得到的置信度低于设置的阈值时，默认执行该action；
            • UtterAction：以utter_为开头，仅仅用于向用户发送一条消息作为反馈的一类actions。
              • 定义UtterAction：在domain.yml文件中的actions:字段定义以utter_为开头的action即可， 而具体回复内容将被定义在templates:部分，这个我们下面有专门讲解。
            • custom actions
              • CustomAction，即自定义action
        • templates 回答模板

    • endpoints.yml   details for connecting to channels like fb messenger

  • data
    • nlu.md：NLU模型训练样本数据：
    • stories.md
      • 说明 stories里面设计了对话场景
        • ## story 标题(描述作用没有任何意义)
        • * 意图：在nlu.md定义
        • - 动作：在domain.yml中定义
  • models
    • .tar.gz your initial model

• 其他一些说明

  • form
    • 执行一个action需要同时填充多个slot时，可以使用FormAction来实现
    • FormAction会遍历监管的所有slot，当发现相关的slot未被填充时，就会向用户主动发起询问，直到所有slot被填充完毕，才会执行接下来的业务逻辑。
    • 步骤：
      • ① stories
        • *request_weather（intent）
          • weather_form为（form action ）
          • form{"name": "weather_form"} 激活form
          • form{"name": null} 使form无效
      • ② domain
        • intents下添加“request_weather”
        • form 下添加“weather_form”
      • ③ 配置FormPolicy
        • name: FallbackPolicy
          • fallback_action_name: 'action_default_fallback'
      • ④ Form Action实现

• train model

  • 同时训练NLU和Core模型
  • rasa train --config ./configs/config.yml --domain ./configs/domain.yml --data data/
    • 指定文件--data ./data/nlu/nlu_slot.md ./data/stories/stories_slot.md
    • 注意 data\total_word_feature_extractor_zh.dat 放在指定的目录下

• 启动rasa

  • rasa run --port 5005 -m

    • 其他参数（可以不加）

      --endpoints configs/endpoints.yml --credentials configs/credentials.yml --debug

rasa train --config ./configs/config.yml --domain ./configs/domain_slot.yml --data ./data/nlu/nlu_slot.md ./data/stories/stories_slot.md

• rasa run --port 9900 --debug

• rasa run actions --port 9901 --actions actions --debug