# rasa-tutorial

**Repository Path**: littlenight/rasa-tutorial

## Basic Information

- **Project Name**: rasa-tutorial
- **Description**: Rasa中文demo与指南
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 2
- **Forks**: 0
- **Created**: 2020-03-22
- **Last Updated**: 2023-09-17

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# Rasa中文demo

安装依赖

pip install rasa[spacy]
python -m spacy download en_core_web_md
python -m spacy link en_core_web_md en

本文代码需配合以下博文使用，目前教程还在更新中，demo也会持续更新

[Rasa使用指南01](https://terrifyzhao.github.io/2018/09/17/Rasa%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%8C%87%E5%8D%9701.html)

[Rasa使用指南02](https://terrifyzhao.github.io/2019/02/26/Rasa%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%8C%87%E5%8D%9702.html)

### 如何使用

cd 到对应的demo路径下执行以下命令

训练rasa_core
```
python -m rasa_core.train -d domain.yml -s stories.md -o models/dialogue -c policy_config.yml
```


训练rasa_nlu
```
python -m rasa_nlu.train -c nlu_config.yml --data nlu.md -o models --fixed_model_name nlu --project current --verbose

```

如果有自定义action，请执行此命令，注意把此处的`action_name`换成自定义的action的文件名，如果你的action文件叫做action.py，则写--actions action
```
python -m rasa_core_sdk.endpoint --actions action_name
```

启动对话
```
python -m rasa_core.run -d models/dialogue -u models/current/nlu --endpoints endpoints.yml
```

目录结构解释：

data : 保存的nlu 和stories 数据
modles :生成的模型保存的位置 ，里面的文件是自动生成的。
train_core 使用python 代码的方式进行core 模块的训练 和实际在命令行指定一样的效果
train_nlu  使用python 代码的方式进行nlu 模块的训练   和实际使用脚本的效果一样 




todo 1 搞明白配置的几个参数的意义。
todo 2 把fb 的结构移动过去。

todo 3 把nlu 内部的keras 模型结构核对下。




2019-9-3 :19:03 nlu 测试通过 


rasa 版本 1.2.7