在RASA聊天机器人中跟踪每一步所用的时间可以通过以下步骤实现:
以下是一个示例代码,演示如何在RASA的自定义Action中实现跟踪每一步所用的时间:
from datetime import datetime
class TrackTimeAction(Action):
def name(self) -> Text:
return "action_track_time"
def run(self, dispatcher: CollectingDispatcher,
tracker: Tracker,
domain: Dict[Text, Any]) -> List[Dict[Text, Any]]:
# 获取当前时间戳
current_time = datetime.now()
# 获取上一步的时间戳
prev_time = tracker.get_slot("prev_time")
# 计算时间差
if prev_time:
time_diff = current_time - prev_time
time_diff_seconds = time_diff.total_seconds()
else:
time_diff_seconds = 0
# 将时间差添加到对话历史中
tracker.update(UserUttered(text=f"Time taken: {time_diff_seconds} seconds"))
# 更新当前时间戳
tracker.update_slot("prev_time", current_time)
return []
在RASA的对话流程中,可以将这个自定义Action添加到适当的位置,例如在用户消息之后或者在某个特定的对话节点之后。这样,每次用户发送消息或者到达指定的对话节点时,都会记录下每一步所用的时间。
请注意,以上代码仅为示例,具体的实现方式可能会根据你的具体需求和对话流程的复杂性而有所不同。此外,还可以根据需要将时间信息存储到数据库或者其他持久化存储中,以便后续的分析和使用。
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