# Chatbot_RASA **Repository Path**: zetingh/Chatbot_RASA ## Basic Information - **Project Name**: Chatbot_RASA - **Description**: Chatbot_CN项目中的Chatbot_rasa模块 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 1 - **Created**: 2021-09-26 - **Last Updated**: 2021-09-26 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README 一、Chatbot_RASA ========================== 1、Chatbot_RASA是一个基于 `RASA `_ 的多轮任务型对话系统，该项目支持不同场景的任务型对话快速接入，具有泛化能力好，多轮对话质量高的特点 现在RASA的新版本已经支持基于知识库（knowledge base）的问答和检索（retrieve）的问答。我在RASA的基础上做了一些二次开发，比如在nlu阶段引入了 **bert**，在policy 中引入 **强化学习** 等 2、这个项目将会陆续提供查天气、查快递、查机票、闲聊等等对话，同时你也可以使用本项目对算法模型在对话系统中的应用进行快速验证 二、项目架构 ============ 1、RASA总体架构： |image0| 2、执行流程： 1、接收到用户信息后，rasa会将其送进Interpreter，送进解释器的数据格式为一个字典，其中包含：原文、识别到的Intent、Slot、Sentiment等等信息 2、Interpreter会把数据传送到Traker，Tracker的作用是记录对话状态，并且跟踪对话进度 3、Policy会从Tracker中获取当前对话状态，并且确定一个最佳的Action 4、机器人根据Action确定一个response发送给用户，并且此时将当前的状态反馈给Tracker，更新对话状态，循环往复，直到对话结束 3、Intent 4、Slot 目前，slot提供十一种标签： 1、地址（address）: **省**市**区**街**号，**路，**街道，**村等（如单独出现也标记），注意：地址需要标记完全, 标记到最细。 2、书名（book）: 小说，杂志，习题集，教科书，教辅，地图册，食谱，书店里能买到的一类书籍，包含电子书。 3、公司（company）: **公司，**集团，**银行（央行，中国人民银行除外，二者属于政府机构）, 如：新东方，包含新华网/中国军网等。 4、游戏（game）: 常见的游戏，注意有一些从小说，电视剧改编的游戏，要分析具体场景到底是不是游戏。 5、政府（goverment）: 包括中央行政机关和地方行政机关两级。 中央行政机关有国务院、国务院组成部门（包括各部、委员会、中国人民银行和审计署）、国务院直属机构（如海关、税务、工商、环保总局等），军队等。 6、电影（movie）: 电影，也包括拍的一些在电影院上映的纪录片，如果是根据书名改编成电影，要根据场景上下文着重区分下是电影名字还是书名。 7、姓名（name）: 一般指人名，也包括小说里面的人物，宋江，武松，郭靖，小说里面的人物绰号：及时雨，花和尚，著名人物的别称，通过这个别称能对应到某个具体人物。 8、组织机构（organization）: 篮球队，足球队，乐团，社团等，另外包含小说里面的帮派如：少林寺，丐帮，铁掌帮，武当，峨眉等。 9、职位（position）: 古时候的职称：巡抚，知州，国师等。现代的总经理，记者，总裁，艺术家，收藏家等。 10、景点（scene）: 常见旅游景点如：长沙公园，深圳动物园，海洋馆，植物园，黄河，长江等。 11、时间 (time) : 对话过程中提及的时间相关信息，如：今天，明天、下周、明天上午等 同时，该slot可以根据不同场景进行增加或者删减 三、使用说明 ============== 1、在成功运行项目之前，需要安装一些外部pip包： pip install chatbot_nlu pip install chatbot_dm 2、安装 bert-as-service_ 3、数据验证 rasa data validate --domain domain/cuishou_domain.yml 4、Train NLU & Core rasa train --domain domain/domain.yml --data data --config config/config_with_components.yml --out models 5、Evaluating Models 6、启动Action python -m rasa_sdk.endpoint --actions actions 7、启动对话服务 1、交互模式 Interactive Learning： # --skip-visualization rasa run actions --actions actions& rasa interactive -m models/20200107-105951.tar.gz --endpoints endpoints.yml 2、Debug模式 rasa run --endpoints config/endpoints.yml --enable-api --m models/20200113-162316.tar.gz --log-file bot.out.log --debug 3、shell模式 rasa shell --debug 具体的使用说明，可以参考 `RASA的官方说明文档 `_ 四、REST接口模式 ====================== 1、将Action和对话模型启动后，RASA便可以以REST形式提供服务，为工程调用，或者接入微信公众号、钉钉群等。在这里我要安利一下我的另外一个项目： `Chatbot_Help `_ 这个项目可以轻松的将你的机器人接入到第三方平台，轻松又快速的实现交互 2、服务启动后，就可以在postman中对服务进行测试： 接口列表： .. code:: python /conversations//messages POST add_message /conversations//tracker/events POST append_events /webhooks/rest GET custom_webhook_RestInput.health /webhooks/rest/webhook POST custom_webhook_RestInput.receive /model/test/intents POST evaluate_intents /model/test/stories POST evaluate_stories /conversations//execute POST execute_action /domain GET get_domain /socket.io GET handle_request / GET hello /model PUT load_model /model/parse POST parse /conversations//predict POST predict /conversations//tracker/events PUT replace_events /conversations//story GET retrieve_story /conversations//tracker GET retrieve_tracker /webhooks/socketio GET socketio_webhook.health /status GET status /model/predict POST tracker_predict /model/train POST train /model DELETE unload_model /version GET version 接口说明 .. code:: python a、获取版本接口 GET方法 url：http://172.18.103.43:5005/version b、获取服务的状态 GET方法 url: http://172.18.103.43:5005/status { "model_file": "models/20200109-103803.tar.gz", "fingerprint": { "config": "99914b932bd37a50b983c5e7c90ae93b", "core-config": "506804ad89d3db9175b94c8752ca7537", "nlu-config": "45f827a042c25a6605b8a868d95d2299", "domain": 2088252815302883506, "messages": 2270465547977701800, "stories": 1278721284179639569, "trained_at": 1578537378.2885341644, "version": "1.4.1" }, "num_active_training_jobs": 0 } c、会话接口 POST方法 url：http://172.18.103.43:5005/webhooks/rest/webhook 参数：{ "sender": "000001", "message": "你好" } 返回参数： [ { "recipient_id": "202005210002", "text": "您好，我是智能助手小笨，有什么可以帮您的？" } ] d、 button接口 e、检索story f、story（话术）可视化 四、Update News ====================== * 2020.1.7 接入钉钉群，支持主动推送消息、outgoing交互 * 2020.1.9 接入微信 * 2020.5.1 解决rasa的跨域请求问题 * 2020.6 引入botfront 五、Resources ====================== .. _bert-as-service: https://github.com/hanxiao/bert-as-service .. |image0| image:: https://github.com/charlesXu86/Chatbot_RASA/blob/master/image/rasa_architecture.png