08 2023 档案
摘要：1.准备环境： 宝塔+nginx+docker 首先在服务器上安装好宝塔，然后在宝塔里面安装nginx+docker 2.创建站点 宝塔站点里面创建一个站点 3.上传rasa项目的代码到站点目录 把之前在本地运行正常的rasa项目代码上传到服务器站点目录上 4.修改index.html代码 修改站点
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摘要：一、git上传代码到github 1.创建一个GitHub账号并登录。 2.在GitHub上创建一个新的仓库（Repository）。点击页面右上角的"+"按钮，选择"New repository"。 3.在新仓库页面填写仓库的名称、描述等信息，并选择公开或私有等权限设置。然后点击"Create r
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摘要：从用户输入的消息中提取城市信息然后查询天气信息 rasa版本3.6.4 1.培训数据 在 data/nlu.yml 文件中，添加意图和实体的例子： 定义用户的意图和提取实体 nlu: - intent: ask_weather examples: | - [北京](location)[明天](wea
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摘要：1.修改nlm.yml 添加意图 - intent: ask_day examples: | - 今天是星期几？ - 今天星期几？ - 现在是星期几？ 2.修改domain.yml intents里面增加 intents: - ask_day actions里面增加 actions: - actio
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摘要：1. 准备环境 新建一个目录，并且在命令行中进入该目录 初始化一个Rasa项目，使用以下命令： rasa init 2. 修改Rasa的配置 在Rasa项目目录中，找到credentials.yml文件，添加以下内容： socketio: user_message_evt: user_uttered
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摘要：1.rasa的几个yml文件介绍 nlu.yml 文件：该文件用于训练自然语言理解 (NLU) 模型。您可以在其中添加示例句子，标记意图和实体，用于训练 NLU 模型。例如，在文件中添加一条示例句子、标记对应的意图和实体，然后使用 rasa train nlu 命令训练 NLU 模型。 domain
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摘要：Rasa 是一个开源的机器人对话管理框架，用于构建灵活、可扩展的对话系统。它使您能够创建自己的聊天机器人，并通过自然语言理解（NLU）和对话管理（DM）来处理用户的输入和生成响应。 windows中安装rasa 1.创建虚拟环境 注：确保win10中已经安装了python3.8,并且python3.
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