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用于为一个意图添加多个句子Rasa http api

Rasa是一个开源的自然语言处理（NLP）框架，用于构建智能对话系统。它提供了一套强大的工具和库，帮助开发者构建具有自然语言理解（NLU）和对话管理（DM）能力的聊天机器人。

Rasa的核心组件包括Rasa NLU和Rasa Core。Rasa NLU用于处理自然语言理解，将用户的输入转化为结构化的数据，以便机器能够理解。Rasa Core则负责对话管理，决定机器如何响应用户的输入。

Rasa的优势在于其灵活性和可扩展性。它允许开发者根据自己的需求定制和训练模型，以适应不同的应用场景。此外，Rasa还支持多语言和多渠道的对话，可以轻松集成到各种平台和应用中。

对于使用Rasa构建的聊天机器人，可以应用于多个领域和场景。例如，可以用于客户服务，帮助用户解答常见问题和提供相关信息；也可以用于预订和查询，让用户通过自然语言与系统进行交互；还可以用于智能助手，提供个性化的建议和推荐。

腾讯云提供了一系列与Rasa相关的产品和服务，可以帮助开发者更好地构建和部署Rasa聊天机器人。其中，推荐的产品包括：

腾讯云语音识别（ASR）：提供高质量的语音识别服务，可用于将语音输入转化为文本，与Rasa的语音交互进行结合。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/asr
腾讯云机器翻译（MT）：提供强大的机器翻译能力，可用于将用户的输入翻译为不同语言，以支持多语言对话。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/mt
腾讯云智能闲聊（Chatbot）：提供基于深度学习的智能闲聊能力，可用于增强Rasa聊天机器人的对话交互体验。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/chatbot

通过结合腾讯云的这些产品和Rasa框架，开发者可以构建出更加智能和强大的聊天机器人，满足不同场景下的需求。

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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

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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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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

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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 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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《HelloGitHub》第 41 期

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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

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