rasa安裝和測試

2021-09-04 11:19:42 字數 2358 閱讀 1567

git源位址參考：

pip install rasa_nlu==0.13.4

pip install rasa_core==0.11.4

pip install rasa_core_sdk==0.11.4

yum install npm

npm install -g chatito

影象化的語料生成工具：npm i -g rasa-nlu-trainer

rasa_core部分：

stories.md ：編寫對話場景流程 （-s）

domain.md ：意圖，動作，反饋以及實體和槽，機器知識庫。 （-d）

rasa_nlu部分：

nlu_config.yml ：nlu模型演算法處理流程 （-c）

data.json ：訓練資料 （--data）

訓練rasa_nlu：

python -m rasa_nlu.train -c my_config.yml --data data/bank.json --path models

訓練rasa_core:

python -m rasa_core.train -d data/bank_domain.yml -s data/bank_story.md -o models/dialogue

執行：

python -m rasa_core.run -d models/dialogue -u models/default/model_20181219-155903/

單獨執行core：

python -m rasa_core.run -d models/dialogue

測試：

/greet

/ask_money

單獨執行nlu：

// 啟動服務  

python -m rasa_nlu.server -c my_config.yml --path models //

測試服務：

$ curl -xpost localhost:5000/parse -d '' | python -mjson.tool

chattio(用來應對沒有資料冷啟動時的訓練資料，如果有資料建議使用rasa-nlu-trainerr平台標註。

rasa-nlu-trainer -p 10000 --source data/bank.json

標識說明

intents

意圖entities

實體slots

槽templates

回答模板

actions

動作符號

說明##

story標題*意圖

-動作事先需要安裝 rasa_core_sdk

action分為3大類：

1.default action：（action_listen，action_restart，action_default_fallback）

2.utter action：以utter_開頭的action，用於給使用者傳送資訊。

3.custom action：使用者自定義的action

action服務的配置endpoints.yml:

action_endpoint:


url: "http://localhost:5055/webhook"
在core的執行命令之後加上：--endpoints endpoints.yml

python -m rasa_core.run -d models/dialogue/ -u models/default/model_20181220-110910/ --endpoints endpoints.yml
同時如果你自定義的action檔案名叫actions.py，那麼，你需要事先執行如下命令啟動你的action：

python -m rasa_core_sdk.endpoint --actions actions
action_default_fallback 可用於回滾操作 具體參看fallback actions

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