用于为一个意图添加多个句子Rasa http api - 腾讯云开发者社区

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使用Botkit和Rasa NLU构建智能聊天机器人

意图：服务中断实体： “服务=互联网”， “持续时间=整个上午” 置信度：0.84（可能根据个人培训方式不同而异） NLU的职责（在本例中是Rasa）是接受一个句子或是陈述，输出一个能够被机器人使用的...Rasa基本上提供了一个在各种NLP和ML库之上的高层次的API来负责”意图”的分类和“实体”的提取。这些NLP和ML库则被称为后端，是他们使得Rasa变得智能化。...以下是一些通常与Rasa一起使用的后端： MITIE：一个包罗万象的库; 换言之，它有一个内置的用于”实体”提取的NLP库以及一个用于”意图”分类的ML库。...spaCy + sklearn： spaCy是一个只进行”实体”提取的NLP库。而sklearn是与spaCy一起使用的，用于为其添加ML功能来进行”意图”分类操作。...我们需要添加一个hears 方法来监听设备宕机这个意图来处理这个输入消息。请记住，Rasa返回的”意图”和”实体”将被媒介软件储存在message 对象中。

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rasa 介绍文档

使得多个Rasa服务器可以并行运行，当客户端为给定的conversation ID发送消息时，不需要寻址到相同的节点 Event Broker 事件代理，bot通过event broker连接到其他服务...句子特征由(1 x feature-dimension)大小矩阵表示，它包含完整对话的特征向量，可以用于意图分类等。意图识别配置方法：在example下加入符合此意图的文本。...intent中选择一个意图。...，在其中定义了一个新的MyComponent类，并在pipeline中添加如下： pipeline: - name: "rasa.nlu.components.MyComponent" rasa/nlu...以checkpoint结尾的story，会连接到以checkpoint开头的同名的story or (不要过度使用，会降低训练速度)：以相同的方式处理多个intent的方法，不必为每个意图编写单独的故事

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什么是Rasa智能机器人？如何与LLM结合？

为此，Rasa提供了用于存储训练、测试和验证数据的文件格式和API。如果你还没有一个 Rasa 项目，你可以在 Docker 中构建一个，而无需在本地机器上安装 Rasa。...添加自定义动作为了创建更复杂的助手，你可能需要使用自定义动作[7]。继续上面的例子，你可能想添加一个动作来告诉用户一个笑话来让他们开心起来。...在 endpoints.yml 中添加以下端点，并引用您为服务器指定的 --name（在本例中为 action-server）： action_endpoint: url: "http://action-server...在这个过程中，Rasa会涉及多个组件，包括： •NLU组件：负责加载和处理NLU数据，包括意图和实体的提取。•对话管理组件：负责对话状态的跟踪和管理，包括将对话状态转化为特征向量，预测下一个动作等。...这些自定义动作可以执行查询数据库、调用API或执行其他外部操作来满足用户请求的任务。动作服务器设计为异步执行动作，并与Rasa服务器独立运行。

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【RASA】DIET：Dual Intent and Entity Transformer

最近工作中使用到rasa，其nlu部分有一个rasa自己提出的DIETClassifier框架组建，可用于意图分类与实体识别。...简介先总结下DIET出彩的地方： DIET是一种用于意图分类和实体识别的多任务体系结构。...添加预训练语言模型的单词和句子嵌入，可进一步提高所有任务的整体准确性。性能最好的模型明显优于fine-tune的 BERT，训练速度快六倍。 2....框架介绍整体框架：下面，我们结合上图进行逐个模块的讲解 2.1 Featurization token化之后，在每个句子后面添加一个特殊的分类token：_CLS_ 每个token都会经过稀疏特征表示...所以，在rasa的DIETClassifier组件中，use_masked_language_model参数默认配置为 False 具有 GloVe emb的 DIET 也具有同等的竞争力，并且在与sparse

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RasaGpt——一款基于Rasa和LLM的聊天机器人平台

众所周知，Rasa是一个非常优秀的，用于构建开源AI助手的框架，它允许开发人员创建自然语言对话系统，包括聊天机器人、语音助手和智能助手。...•ML（机器学习）：一种人工智能技术，用于训练机器学习算法以识别模式和做出预测。•管道：指将多个步骤或过程连接在一起的方法，通常用于自动化流程。...•在Rasa和你自己的后端/应用程序之间添加多租户（Rasa本身不支持此功能）、会话和元数据。这个背景故事很熟悉。一个朋友来找我帮忙解决问题。...•rules.yml - 我们为该意图设置了一个规则，它应该触发操作action_gpt_fallback。...方法名称返回我们为上面的意图定义的操作。4.必须训练Rasa的NLU模型，这可以通过CLI使用rasa train完成。当您运行make install时自动完成此操作。

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Rasa 聊天机器人专栏（二）：命令行界面

如果你已经训练了一个组合的Rasa模型，但是想要查看模型从文本中提取的意图和实体，你可以使用命令rasa shell nlu。...为传递的来源启用CORS。使用`*`将所有来源添加到白名单。(默认：None) --enable-api 除输入渠道外，还启动Web服务API渠道。...为传递的来源启用CORS。使用`*`将所有来源添加到白名单。(默认：None) --enable-api 除输入渠道外，还启动Web服务API渠道。...有关所有端点的详细文档，请参阅Rasa HTTP API文档。...为传递的来源启用CORS。使用`*`将所有来源添加到白名单。(默认：None) --enable-api 除输入渠道外，还启动Web服务API渠道。

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基于RASA的task-orient对话系统解析（一）

NLU：利用规则、机器学习，统计学习，深度学习等方法，对一条人类语言进行文本分析，分析得到的主要结果为意图intent以及实体entity信息。...其中，意图对应task-orient对话系统中的intent。而实体信息则用于对话系统中的槽填充。...除了上述两个核心内容外，rasa当然还提供其他功能，如response生成，与其他对话系统前端平台对接的接口，以及不同类型的对话模拟接口（包括shell命令行模式，restful api调用模式等），对于从头开发一个对话系统来说...在实际的对话场景中，用户的一个utterance（表达）通常会带有不止一个意图，有的人会将这种情况当做一个复合型单意图，将其添加到domain配置文件中。...在训练数据中，我则需要配置这种训练数据，将多个意图使用某个符号"+"或者"_"等进行字符串拼接。在classifier中进行处理。

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Rasa Core实践报时机器人

rasa core 对话记录和选择下一个动作 1....领域 domain 定义了所有信息：意图、实体、词槽、动作、表单、回复意图、实体应该跟 rasa nlu 中的保持一致 utter_ 开头的回复表示渲染同名模板发送给用户 responses...- or: - intent: affirm - intent: thankyou - action: action_handle_affirmation 大部分相同，仅有其中一个步骤用户的意图不同...rasa 支持的客户端支持 Facebook、Rasa Webchat、Chatroom 等跟 IM 连接的组件称为 connector 其负责实现通信协议 rasa支持自定义连接器，支持同时使用多个连接器连接...-28 09:50:58 INFO rasa_sdk.endpoint - Action endpoint is up and running on http://0.0.0.0:5055 rasa

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Rasa 聊天机器人专栏（一）：基本原理介绍

运行下面的代码，查看由rasa init命令创建的NLU训练数据: cat data/nlu.md 以##开始的行定义意图的名称，这些名称是具有相同含义的消息组。...Rasa的工作是预测用户向助手发送新消息时的正确意图。你可以在[训练数据格式]()中找到数据格式的所有细节。 3. 定义你的模型配置配置文件定义了模型将使用的NLU和Core组件。...带有意图和实体的行反映了用户的输入和操作名称，操作名称展示了助手应该如何响应。下面是一个简单对话的例子。用户说你好，助手也说你好。...在本教程中，我们所有的操作都是发送回用户的消息，比如utter_greet，但是一般来说，一个操作可以做任何事情，包括调用API和与外部世界交互。...请参阅[自定义操作]()，以构建不仅仅用于发送消息的操作。 6.训练模型每当我们添加新的NLU或Core数据，或更新域或配置时，我们都需要根据示例故事和NLU数据重新训练一个神经网络。

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Rasa Stack：创建支持上下文的人工智能助理和聊天机器人教程

相关概念 Rasa Stack 是一组开放源码机器学习工具，供开发人员创建支持上下文的人工智能助理和聊天机器人： • Core = 聊天机器人框架包含基于机器学习的对话管理 • NLU = 用于自然语言理解的库包含意图识别和实体提取...NLU根据您之前的训练数据了解用户的信息： • 意图分类：根据预先定义的意图解释含义（例如：我需要94301中的一个GP是一个寻找医生意图的置信度是93%） • 实体提取：识别结构化数据（例如：gp 是医生类型和...Rasa Core 模型以训练“故事”的形式从真实的会话数据中学习。故事是用户和机器人之间的真实对话，其中用户输入表示为意图和机器人的响应被表示为动作名称。...在这种情况下，我们的所有操作都只是发送回用户的消息，比如说问候语，但是一般来说，一个操作可以做任何事情，包括调用API和与外部世界交互。...见Rasa NLU actions：你的机器人能做和说的事情 templates：模板字符串用于bot可以说的内容这是怎么结合起来的？

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北邮张庆恒：如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统（有源码视频）| 分享总结

对话系统是自然语言处理的一个热门话题，而自然语言理解则是对话系统的关键组成部分，现有的很多自然语言理解工具往往以服务的方式获取（Google 的 API.ai, Facebook 的 Wit.ai 等...本文为大家介绍了一种新方法，即如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统。...（推荐观看直播回放 http://www.mooc.ai/open/course/416 ）张庆恒，北京邮电大学网络技术研究院，网络与交换技术国家重点实验室硕士，主要研究方向为机器学习与自然语言处理。...2.1 rasa nlu 中文自然语言理解实现，及其背后的原理 2.2 rasa core 对话管理实现，结合源码介绍其实现方法主要内容大家好，今天的分享内容首先是为大家介绍基于任务型对话系统的主要概念和它的几个模块...第一个是语法分析，可以通过语法规则去分析一句话，得到这句活是疑问句还是肯定句，继而分析出用户意图。相应的也可以通过语法结构中找到对应的槽值。

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Rasa 聊天机器人专栏（五）：模型评估

为此，请添加参数--cross-validation： rasa test nlu -u data/nlu.md --config config.yml --cross-validation 该命名的完整参数列表如下...(默认：results) --report [REPORT] 用于保存意图/实体度量报告的输出路径。...（默认：[0,25,50,75]）比较NLU管道通过将多个管道配置（或包含它们的文件夹）传递给CLI，Rasa将在管道之间进行比较检查。...--runs 3 --percentages 0 25 50 70 90 上例中的命令将根据你的数据创建一个训练/测试划分，然后多次训练每个管道，其中分别从训练集中排除0,25,50,70和90％的意图数据...一个常见问题是实体无法在标记内停止或启动。例如，如果你有一个name实体的示例，如 [Brian](name)'s house，这仅在你的标记器将Brian's分成多个标记时才有效。

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Rasa 聊天机器人专栏（八）：在Docker上运行Rasa

有关更多信息，请参阅命令行界面使用Docker Compose运行多个服务要将Rasa与其他服务(例如用于自定义操作的服务)一起运行，建议使用Docker Compose。...Docker Compose提供了一种简单的方法，可以将多个容器一起运行，而无需运行多个命令。...继续上面的示例，你可能希望添加一个操作，告诉用户一个笑话来给他们加油。...def run(self, dispatcher, tracker, domain): request = requests.get('http://api.icndb.com/jokes/...random').json() # 调用api joke = request['value']['joke'] # 从返回的json响应中提取一个笑话 dispatcher.utter_message

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Rasa 聊天机器人专栏开篇

专栏简介 Rasa 是最火的聊天机器人框架，是基于机器学习和自然语言处理技术开发的系统。Rasa 中文官方文档包括聊天机器人，上下文管理，多伦对话，意图识别，填槽，中文聊天机器人开发必备手册。...NLU 管道依赖项 Rasa NLU有用于识别意图和实体的不同组件，其中大多数都有一些额外的依赖项。当你训练NLU模型时，Rasa将检查是否安装了所有必需的依赖项，并告诉你缺少哪一个依赖项。...注意：如果你想确保为你可能需要的任何组件安装了依赖项，并且不介意有其他依赖项存在，那么你可以使用 pip install -r alt_requirements/requirements_full.txt...一个很好的开始：spaCy提供的pretrained embeddings pretrained_embeddings_spacy管道组合了几个不同的库，是一个流行的选项。...小模型运行需要更少的内存，但会在一定程度上降低意图分类（intent classification ）性能。

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AI 智能客服系统

网关/负载均衡（API Gateway）：做请求路由、负载均衡、鉴权、限流等。...AI/NLP 引擎：核心的 AI 技术组件，负责自然语言理解、意图识别、对话管理、上下文语义理解等；可与知识库交互检索答案。...消息队列（Kafka/RabbitMQ 等）：用于异步处理海量日志或请求；AI 引擎与日志分析平台可通过队列进行消息异步传输。...二、数据流与同步/异步、关键协议用户请求 → 网关协议：HTTP(S)/WebSocket/SDK 调用等。通信方式：一般为同步请求。网关 → 会话管理层协议：REST 或 gRPC。...会话管理层选型：可基于 Spring Boot、Node.js、Go 等微服务框架自行实现；亦可采用 Rasa 等成熟对话管理框架。

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Rasa 基于规则的对话管理: 天气预报机器人

steps: - intent: nlu_fallback - action: utter_please_rephrase 如果预测的下一个动作置信度不高，或者有两个很相近的，...policy 字段值为 RulePolicy 时，用户表达意图后，100% 触发配置的动作 3....: url: "http://localhost:5002/api" actions.py from typing import Any, Dict, List, Text from rasa_sdk...train 搜索心知天气，注册获取免费的 api key 运行动作服务器 SENIVERSE_KEY=XXX rasa run actions windows set %SENIVERSE_KEY...%=xxx rasa run --cors "*" python -m http.server 测试结果：缺少词槽的情况：上下文继承

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无需GPT-3！国外小哥徒手开发Text2Code，数据分析代码一键生成

最初他们试图把这个问题作为一个聊天机器人来解决，并试图使用Rasa，但因为缺乏合适的训练数据而夭折了。...意图匹配在生成数据之后，需要为特定的意图映射到一个唯一的「意图id」，并使用通用语句编码器获取用户query的embedding，然后用我们预先定义好的意图query(生成的数据)来得到余弦距离。...「通用句子编码器」-Universal Sentence Encoder类似于 word2vec，会生成相应的embedding，唯一的区别是这里的嵌入是用于句子而不是单词。...填充模板一旦实体被正确识别并且意图被正确匹配，填充模板就变得非常容易。例如，“ show 5 rows from df”这个查询将生成两个实体: 一个变量和一个数值。这个模板代码编写起来很简单。...与Jupyter结合这是所有步骤里最复杂的一步，因为为 Jupyter 编写如此复杂的扩展有点棘手，而且几乎没有文档或示例参考。

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《HelloGitHub》第 41 期

它旨在提供一个集成的工作流程，用于加载、清理、操作和可视化数据。可在线使用，对于用 Python 等处理数据的数据工程师而言，就是一款神器。...包含 20 多个简单易用的常用方法和数学函数，大多数方法在 100 行左右，而且每一个类的使用都有对应的测试用例。非常方便初学者学习，也可以帮助有经验的开发者快速实现一些功能。...已经有累计 10 万人在使用，该库使用方便、API 设计优雅、支持常用的 HTTP 方法、文件下载、设置代理等。...扫一扫，直达项目 27、rasa[30]：一个专门为了多轮人机对话而生的框架。主要包含 Rasa Core、Rasa NLU 两大模块，提供了对话场景、意图理解、实体抽取等功能。...用户只需按照平台的语料格式构建自己的语料，便可以方便的进行意图理解和实体抽取的训练。目前使用 Rasa 平台的用户也逐渐多了起来，除了官方文档网上也容易的找到相关的项目，便于学习和上手 ? ?

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AI口语练习App的技术架构

一个AI口语练习App的技术架构通常包含以下几个核心组件，它们协同工作以提供用户所需的学习体验。...一、前端应用 (Frontend Application - 通常为移动App)用户界面 (UI) 和用户体验 (UX): 学习内容展示: 以各种形式呈现英语学习材料，如文本、图片、音频、视频等。...二、后端服务 (Backend Services - 服务器端)API接口 (API Endpoints): 提供前端应用与后端服务进行通信的接口，例如用户认证、数据同步、请求AI分析等。...语义理解: 理解用户句子的含义。关键词提取: 识别用户话语中的关键信息。发音评估 (Pronunciation Assessment) 模块: 分析用户发音的准确性、流利度和韵律。...用户语音数据存储 (可选): 用于后续分析和模型优化（需注意用户隐私）。五、可选组件和技术：虚拟助手/数字人: 提供更具互动性和趣味性的练习体验。

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Rasa 使用ResponseSelector实现FAQ和闲聊

训练 Rasa 4....定义用户问题 ResponseSelector 训练数据中的意图命名格式跟普通的意图格式不一样： ResponseSelector 需要采用 group/intent 格式（group称为检索意图...定义问题答案 ResponseSelector 定义 responses 作为 intent 问题答案约定：intent 名字假设为 x/y， responses 名字为 utter_x/y responses...训练 Rasa 将 ResponseSelector 加入 pipeline pipeline: - name: xxx特征提取组件 - name: xxx意图分类组件 - name: "ResponseSelector..."*" 解决跨域问题 Chapter04> python -m http.server 在浏览器里打开 index.html

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使用Botkit和Rasa NLU构建智能聊天机器人

rasa 介绍文档

什么是Rasa智能机器人？如何与LLM结合？

【RASA】DIET：Dual Intent and Entity Transformer

RasaGpt——一款基于Rasa和LLM的聊天机器人平台

Rasa 聊天机器人专栏（二）：命令行界面

基于RASA的task-orient对话系统解析（一）

Rasa Core实践报时机器人

Rasa 聊天机器人专栏（一）：基本原理介绍

Rasa Stack：创建支持上下文的人工智能助理和聊天机器人教程

北邮张庆恒：如何基于 rasa 搭建一个中文对话系统（有源码视频）| 分享总结

Rasa 聊天机器人专栏（五）：模型评估

Rasa 聊天机器人专栏（八）：在Docker上运行Rasa

Rasa 聊天机器人专栏开篇

AI 智能客服系统

Rasa 基于规则的对话管理: 天气预报机器人

无需GPT-3！国外小哥徒手开发Text2Code，数据分析代码一键生成

《HelloGitHub》第 41 期

AI口语练习App的技术架构

Rasa 使用ResponseSelector实现FAQ和闲聊

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