以报时机器人为例详细介绍tracker_store和event_broker
摘要:报时机器人源码参考[1][2],本文重点介绍当 tracker_store 类型为 SQL 时,events 表的表结构以及数据是如何生成的。以及当 event_broker 类型为 SQL 时,events 表的表结构以及数据是如何生成的。 一.报时机器人启动 [3] Rasa 对话系统启动方式详
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2024-01-07 22:53
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Rasa中的tracker_store和event_broker
摘要:Rasa 中的 tracker_store 相对主流为 Redis,event_broker 相对主流为 RabbitMQ。后续为了研究学习直接将 tracker_store 和 event_broker 的 type 都设置为 SQL,使用 MySQL 统一管理。 一.Rasa 中的 tracke
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2024-01-02 23:55
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Rasa初始化聊天机器人的配置
摘要:本文详细介绍了使用 rasa init 初始化聊天机器人项目的配置,包括 nlu.yml、rules.yml、stories.yml、test_stories.yml、config.yml、credentials.yml、domain.yml、endpoints.yml 等文件。如下所示: │ co
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2024-01-01 23:36
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打通Rasa Action Server和LLM接口的尝试方法
摘要:本文使用最简单的方法对打通 Rasa Action Server 和 LLM 接口进行了尝试,即当 Rasa 对话 intent 为 out_of_scope 时,调用 action_gpt_fallback 的 action,在 action 中根据 tracker.latest_message.
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2024-01-01 23:36
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自定义Graph Component:1.2-其它Tokenizer具体实现
摘要:本文主要介绍了Rasa中相关Tokenizer的具体实现,包括默认Tokenizer和第三方Tokenizer。前者包括JiebaTokenizer、MitieTokenizer、SpacyTokenizer和WhitespaceTokenizer,后者包括BertTokenizer和Another
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2023-11-14 00:16
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自定义Graph Component:1.1-JiebaTokenizer具体实现
摘要:JiebaTokenizer类继承自Tokenizer类,而Tokenizer类又继承自GraphComponent类,GraphComponent类继承自ABC类(抽象基类)。本文使用《使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人》中的例子,主要详解介绍JiebaTokenizer
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2023-11-12 21:00
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自定义Graph Component:1-开发指南
摘要:可以使用自定义NLU组件和策略扩展Rasa,本文提供了如何开发自己的自定义Graph Component指南。 Rasa提供各种开箱即用的NLU组件和策略。可以使用自定义Graph Component对其进行自定义或从头开始创建自己的组件。 要在Rasa中使用自定义Graph Component,它
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2023-11-12 20:59
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rasa train nlu详解:1.2-_train_graph()函数
摘要:本文使用《使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人》中的例子,主要详解介绍_train_graph()函数中变量的具体值。 一.rasa/model_training.py/_train_graph()函数 _train_graph()函数实现,如下所示: def _train_
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2023-11-11 22:57
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rasa train nlu详解:1.1-train_nlu()函数
摘要:本文使用《使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人》中的例子,主要详解介绍train_nlu()函数中变量的具体值。 一.rasa/model_training.py/train_nlu()函数 train_nlu()函数实现,如下所示: def train_nlu( confi
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2023-11-11 22:56
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使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人
摘要:本文主要介绍使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人,回答面试流程和面试结果查询的FAQ问题。FAQ机器人功能分为业务无关的功能和业务相关的功能2类。 一.data/nlu.yml文件 与普通意图相比,ResponseSelector训练数据中的意图采用group/intent格
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2023-11-11 22:55
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Rasa NLU中的组件
摘要:Rasa NLU部分主要是解决NER(序列建模)和意图识别(分类建模)这2个任务。Rasa NLP是一个基于DAG的通用框架,图中的顶点即组件。组件特征包括有顺序关系、可相互替换、可互斥和可同时使用。有向无环图(DAG)在很多地方都有用到,比如Spark中等。虽然问答系统类型很多,比如闲聊问答、文档
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2023-11-08 00:25
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报时机器人的rasa shell执行流程分析
摘要:本文以报时机器人为载体,介绍了报时机器人的对话能力范围、配置文件功能和训练和运行命令,重点介绍了rasa shell命令启动后的程序执行过程。 一.报时机器人项目结构 1.对话能力范围 (1)能够识别欢迎语意图(greet)和拜拜意图(goodbye) (2)能够识别时间意图(query_time)
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2022-09-28 10:17
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聊天机器人框架Rasa资源整理
摘要:Rasa是一个主流的构建对话机器人的开源框架,它的优点是几乎覆盖了对话系统的所有功能,并且每个模块都有很好的可扩展性。参考文献收集了一些Rasa相关的开源项目和优质文章。 一.Rasa介绍 1.Rasa本地安装 直接Rasa本地安装一个不好的地方就是容易把本地计算机的Python包版本弄乱,建议使用
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2022-08-25 16:36
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