1 rasa init 创建一个新的项目
2 rasa train 保存训练模型
3 rasa interactive 通过你的助手聊天，交互学习训练新的数据
4 rasa shell 加载训练模型并在命令行与助手交谈
5 rasa run 用训练过的模型启动服务器
6 rasa run actions 使用rasa SDK启动动作服务器
7 rasa visualize 生成你的故事视觉表
8 rasa test 在任何以test_开头的文件上测试经过训练的rasa模型
9 rasa x 在本地模式启动rasax
10 rasa -h 显示所有可用命令
11 rasa data split nlu 对NLU训练数据进行80/20的分割
12 rasa data convert 在不同格式之间转换训练数据
13 rasa data validate 检查域，NLU和会话数据是否一致
14 rasa export 将会话从跟踪器存储导出到事件代理
15 .\venv\Scripts\activate 激活虚拟环境
16 python3 -m venv ./venv（venv是环境的名字） 创建虚拟环境
