Rasa 聊天机器人框架使用流程Rasa 聊天机器人框架使用流程（详细！！）

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我是靠谱客的博主高高红酒，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Rasa 聊天机器人框架使用流程Rasa 聊天机器人框架使用流程（详细！！），觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

Rasa 聊天机器人框架使用流程（详细！！）

简述：

Rasa是一个能用于构建机器人对话系统的框架，基于Rasa框架搭建机器人对话系统，可以使用于工业各类语音智能服务场景，如：远程医疗问诊、智能客户服务、保险产品销售、金融催收服务、手机智能助手等领域。支持基于规则、填槽和机器学习来构建对话系统。主要模块包括：NLU（意图识别和实体提取）和Core（基于模型及规则进行回复）。提供了搭建对话系统的脚手架。

常用命令有：

    rasa init   # 创建项目

    rasa train   # 训练NLU和Core模型

    rasa run actions  # 启动动作服务（主要是自己写的动作，系统默认的动作，不需要单独启动）

    rasa shell  # 启动对话机器人 （会自动启动默认动作服务）
    
    rasa x   # 启动rasa x可视化服务

1.新建工程

第一步，执行下面命令创建一个新的工程：

rasa init

或

rasa init --no-prompt

rasa init命令会创建Rasa工程需要的全部文件，并在初始化样本数据上训练简单的聊天机器人。如果命令没有携带–no-prompt标志，你会遇到一些关于工程设置的提问。

使用rasa init 创建mybot项目，目录结果如下：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-dgtIKq2l-1645008096429)(/Users/liuzepei/Library/Application Support/typora-user-images/image-20220216181439694.png)]

以下文件将会被创建：

init.py	帮助python找到你的功能的空文件
actions.py	该文件中你可以自定义执行动作的代码
config.yml ‘*’	Rasa NLU和Rasa Core模型配置文件
credentials.yml	连接到其他服务的详细配置
data/nlu.yml ‘*’	Rasa NLU训练数据
data/stories.yml ‘*’	故事编写文件
domain.yml ‘*’	智能助手功能定义领域文件
endpoints.yml	连接到像fb messenger通道的详细配置
models/.tar.g	初始化模型

‘*’标记的是非常重要的文件，在该教程里有它们详细的解释。

2.查看和构建NLU训练数据

Rasa智能助手第一部分就是NLU模型。NLU是Natural Language Understanding的简称，它的意思就是把用户各种信息转换为结构化数据。要使用Rasa完成该功能，你需要提供训练语料，Rasa能够通过这些语料学习如何理解用户信息。并且Rasa能使用这些语料训练模型。

在rasa init 命令新建工程目录里，运行下面命令查看训练配置文件：

cat data/nlu.yml

数据样例：

nlu.yml 用于训练nlu模型的训练数据

version: "2.0"
nlu:
- intent: greet
  examples: |
    - 你好
    - 上午好
    - 中午好
    - 嗨
- intent: goodbye
  examples: |
    - 再见
    - 回头见
    - 晚安
- intent: affirm
  examples: |
    - 是的
    - 有
    - 当然
    - 听上去不错
- intent: deny
  examples: |
    - 不
    - 不要
    - 没有
    - 没有
    - 我不喜欢
- intent: mood_great
  examples: |
    - 太好了
    - 感觉不错
    - 非常好
- intent: mood_unhappy
  examples: |
    - 不开心
    - 感到沮丧
    - 不高兴
    - 不太好
- intent: bot_challenge
  examples: |
    - 你是个机器人吗?
    - 你是人类吗?
    - 我是在和机器人讲话吗?
    - 我是在和人类讲话吗?
- intent: request_names
  examples: |
    - 我想告诉你姓名
    - 你知道我的姓名吗？
- lookup: names
  examples: |
    - 猪八戒
    - 孙悟空
    - 沙悟净
    - 唐三藏

rules.yml 规则，根据用户意图，进行具体的动作（包括查询、填槽、回复等）

version: "2.0"
 
rules:
 
- rule: Say goodbye anytime the user says goodbye
  steps:
  - intent: goodbye
  - action: utter_goodbye
 
- rule: Say 'I am a bot' anytime the user challenges
  steps:
  - intent: bot_challenge
  - action: utter_iamabot
 
- rule: Activate form
  steps:
  - intent: request_names
  - action: name_form
  - active_loop: name_form
 
- rule: Submit form
  condition:
  - active_loop: name_form
  steps:
  - action: name_form
  - active_loop: null
  - slot_was_set:
    - requested_slot: null
  - action: utter_submit
  - action: utter_slots_values

3.定义模型配置

通过配置文件定义你的模型需要用到的Rasa NLU和Rasa Core的组件。在该例子中，NLU模型将使用supervised_embeddings 管道。你可以通过页面here了解不同的NLU 管道。

通过下面命令查看模型配置文件：

cat config.yml  # 即对NLU和Core模型的配置
cat domain.yml  # 领域配置
credentials.yml # 证书配置，用于调用语音通道的接口
endpoints.yml # 端点配置，如:机器人要使用的模型、动作、存储服务等

language 和 pipeline主要确定应该如何构建Rasa NLU模型。policies主要定义Rasa Core模型使用的策略policies。

涉及配置文件有：

config.yml 即对NLU和Core模型的配置

# Configuration for Rasa NLU.
# https://rasa.com/docs/rasa/nlu/components/
language: zh
 
pipeline:
# # No configuration for the NLU pipeline was provided. The following default pipeline was used to train your model.
# # If you'd like to customize it, uncomment and adjust the pipeline.
# # See https://rasa.com/docs/rasa/tuning-your-model for more information.
#   - name: WhitespaceTokenizer
   - name: JiebaTokenizer #支持中文
   - name: RegexFeaturizer
   - name: LexicalSyntacticFeaturizer
   - name: CountVectorsFeaturizer
   - name: CountVectorsFeaturizer
     analyzer: char_wb
     min_ngram: 1
     max_ngram: 4
   - name: DIETClassifier
     epochs: 100
     constrain_similarities: true
   - name: EntitySynonymMapper
   - name: ResponseSelector
     epochs: 100
     constrain_similarities: true
   - name: FallbackClassifier
     threshold: 0.3
     ambiguity_threshold: 0.1
 
# Configuration for Rasa Core.
# https://rasa.com/docs/rasa/core/policies/
policies:
# # No configuration for policies was provided. The following default policies were used to train your model.
# # If you'd like to customize them, uncomment and adjust the policies.
# # See https://rasa.com/docs/rasa/policies for more information.
   - name: MemoizationPolicy
   - name: TEDPolicy
     max_history: 5
     epochs: 100
     constrain_similarities: true
   - name: RulePolicy

domain.yml 领域配置

version: '2.0'
config:
  store_entities_as_slots: true
session_config:
  session_expiration_time: 60
  carry_over_slots_to_new_session: true
intents:
- greet:
    use_entities: true
- deny:
    use_entities: true
- request_names:
    use_entities: true
- goodbye:
    use_entities: true
- affirm:
    use_entities: true
- mood_great:
    use_entities: true
- mood_unhappy:
    use_entities: true
- bot_challenge:
    use_entities: true
entities: []
slots:
  first_name:
    type: rasa.shared.core.slots.TextSlot
    initial_value: null
    auto_fill: true
    influence_conversation: true
  last_name:
    type: rasa.shared.core.slots.TextSlot
    initial_value: null
    auto_fill: true
    influence_conversation: true
  name_spelled_correctly:
    type: rasa.shared.core.slots.BooleanSlot
    initial_value: null
    auto_fill: true
    influence_conversation: true
  requested_slot:
    type: rasa.shared.core.slots.UnfeaturizedSlot
    initial_value: null
    auto_fill: true
    influence_conversation: false
responses:
  utter_greet:
  - text: 嗨，你好吗?
  utter_cheer_up:
  - image: https://i.imgur.com/nGF1K8f.jpg
    text: '这是某些使你嗨起来的东西:'
  utter_did_that_help:
  - text: 这对你有帮助吗?
  utter_happy:
  - text: 好极了，继续!
  utter_goodbye:
  - text: 再见
  utter_iamabot:
  - text: 我是个机器人，由Rasa框架提供支持.
  utter_ask_first_name:
  - text: 你贵姓?
  utter_ask_last_name:
  - text: 你的名字?
  utter_ask_name_spelled_correctly:
  - buttons:
    - payload: /affirm
      title: 是
    - payload: /deny
      title: 否
    text:  姓 {first_name} 拼写对了吗?
  utter_submit:
  - text: 好的，谢谢！
  utter_slots_values:
  - text: 我记住你了， {first_name} {last_name}!
actions:
- utter_greet
- utter_slots_values
- utter_submit
- validate_name_form
forms:
  name_form:
    first_name:
    - type: from_text
    last_name:
    - type: from_text
e2e_actions: []

credentials.yml 证书配置，用于调用语音通道的接口

# This file contains the credentials for the voice & chat platforms
# which your bot is using.
# https://rasa.com/docs/rasa/messaging-and-voice-channels
 
rest:
#  # you don't need to provide anything here - this channel doesn't
#  # require any credentials
 
 
#facebook:
#  verify: "<verify>"
#  secret: "<your secret>"
#  page-access-token: "<your page access token>"
 
#slack:
#  slack_token: "<your slack token>"
#  slack_channel: "<the slack channel>"
#  slack_signing_secret: "<your slack signing secret>"
 
#socketio:
#  user_message_evt: <event name for user message>
#  bot_message_evt: <event name for bot messages>
#  session_persistence: <true/false>
 
#mattermost:
#  url: "https://<mattermost instance>/api/v4"
#  token: "<bot token>"
#  webhook_url: "<callback URL>"
 
# This entry is needed if you are using Rasa X. The entry represents credentials
# for the Rasa X "channel", i.e. Talk to your bot and Share with guest testers.
rasa:
  url: "http://localhost:5002/api"

endpoints.yml 端点配置，如:机器人要使用的模型、动作、存储服务等

# This file contains the different endpoints your bot can use.
 
# Server where the models are pulled from.
# https://rasa.com/docs/rasa/model-storage#fetching-models-from-a-server
 
#models:
#  url: http://my-server.com/models/default_core@latest
#  wait_time_between_pulls:  10   # [optional](default: 100)
 
# Server which runs your custom actions.
# https://rasa.com/docs/rasa/custom-actions
 
#action_endpoint:
#  url: "http://localhost:5055/webhook"
action_endpoint:
    url: "http://localhost:5055/webhook"
 
# Tracker store which is used to store the conversations.
# By default the conversations are stored in memory.
# https://rasa.com/docs/rasa/tracker-stores
 
#tracker_store:
#    type: redis
#    url: <host of the redis instance, e.g. localhost>
#    port: <port of your redis instance, usually 6379>
#    db: <number of your database within redis, e.g. 0>
#    password: <password used for authentication>
#    use_ssl: <whether or not the communication is encrypted, default false>
 
#tracker_store:
#    type: mongod
#    url: <url to your mongo instance, e.g. mongodb://localhost:27017>
#    db: <name of the db within your mongo instance, e.g. rasa>
#    username: <username used for authentication>
#    password: <password used for authentication>
tracker_store:
  type: SQL
  dialect: sqlite
  db: trackers.db
 
# Event broker which all conversation events should be streamed to.
# https://rasa.com/docs/rasa/event-brokers
 
#event_broker:
#  url: localhost
#  username: username
#  password: password
#  queue: queue
event_broker:
  type: SQL
  dialect: sqlite
  db: events.db

names.txt 本案例使用的姓名列表

孙悟空
猪八戒
唐三藏
沙悟净
诸葛青云

4.编写你的第一个故事

在这一节，你要教你的助手如何响应你的消息。这被称作对话管理，由你的Rasa Core模型来处理。Rasa Core模型以训练”stories”方式从真实的会话数据中学习。一个故事代表用户和助手之间真实的会话过程。

intents和entities行反应了用户的输入，action names 展示助手如何响应用户输入。

一个对话的例子。用户说hello，助手也回复hello。这就是为什么它看起来像一个故事。你可以在 Stories中查看详细信息。

以 - 开始的行是助手的action(执行动作)。在这个会话中，所有的action是把用户的信息原样返回，像utter_greet。但是，通常action可以做任何事情，包括调用api，与外部交互等。

运行下面的命令可以查看data/stories.md文件下的故事例子：

cat data/stories.md

stories.yml 故事情节，描述对话的流程

version: "2.0"
 
stories:
 
- story: happy path
  steps:
  - intent: greet
  - action: utter_greet
  - intent: mood_great
  - action: utter_happy
 
- story: sad path 1
  steps:
  - intent: greet
  - action: utter_greet
  - intent: mood_unhappy
  - action: utter_cheer_up
  - action: utter_did_that_help
  - intent: affirm
  - action: utter_happy
 
- story: sad path 2
  steps:
  - intent: greet
  - action: utter_greet
  - intent: mood_unhappy
  - action: utter_cheer_up
  - action: utter_did_that_help
  - intent: deny
  - action: utter_goodbye
 
- story: interactive_story_1
  steps:
  - intent: greet
  - action: utter_greet
  - intent: request_names
  - action: name_form
  - active_loop: name_form
  - slot_was_set:
    - requested_slot: first_name
  - slot_was_set:
    - name_spelled_correctly: None
  - slot_was_set:
    - first_name: None
  - slot_was_set:
    - requested_slot: last_name
  - slot_was_set:
    - name_spelled_correctly: None
  - slot_was_set:
    - last_name: None
  - slot_was_set:
    - requested_slot: null
  - active_loop: null
  - action: utter_submit
  - action: utter_slots_values

5.定义领域

接下来我们要定义一个领域。这个领域定义了你的助手所能处理的边界：希望用户输入什么样的信息，能够预测哪些执行动作，如何响应用户，存储什么样的信息。助手的领域存储在文件domain.yml中：

cat domain.yml

那么不同部分的意思是什么？

intents	你希望用户说的
actions	助手能做的和说的
templates	助手说的话术模板

这些是如何组合的呢？Rasa Core的工作就是在会话的每一步选择一个正确的action去执行。在该例子中，我们的actions只是简单的发送一个消息给用户。这些简单的话语执行的就是domain中以utter_开头的actions。助手将从templates中选择一个模板响应消息。参考 Custom Actions创建自定义action。

涉及的配置文件在上文已经逐一列出，下面看看自定义的action是如何写的，主要完成了输入验证的过程，默认的action是以utter_打头，系统默认支

import yaml 
import pathlib 
from typing import Text, List, Any, Dict, Optional
 
from rasa_sdk import Tracker, FormValidationAction
from rasa_sdk.executor import CollectingDispatcher
from rasa_sdk.types import DomainDict
 
names = pathlib.Path("names.txt").read_text().split("n")
 
 
class ValidateNameForm(FormValidationAction):
    def name(self) -> Text:
        return "validate_name_form"
    
    async def required_slots(
        self,
        slots_mapped_in_domain: List[Text],
        dispatcher: "CollectingDispatcher",
        tracker: "Tracker",
        domain: "DomainDict",
    ) -> Optional[List[Text]]:
        first_name = tracker.slots.get("first_name")
        if first_name is not None:
            if first_name not in names:
                return ["name_spelled_correctly"] + slots_mapped_in_domain
        return slots_mapped_in_domain
    
    async def extract_name_spelled_correctly(
        self, dispatcher: CollectingDispatcher, tracker: Tracker, domain: Dict
    ) -> Dict[Text, Any]:
        intent = tracker.get_intent_of_latest_message()
        return {"name_spelled_correctly": intent == "affirm"}
 
    def validate_name_spelled_correctly(
        self,
        slot_value: Any,
        dispatcher: CollectingDispatcher,
        tracker: Tracker,
        domain: DomainDict,
    ) -> Dict[Text, Any]:
        """Validate `first_name` value."""
        if tracker.get_slot("name_spelled_correctly"):
            return {"first_name": tracker.get_slot("first_name"), "name_spelled_correctly": True}
        return {"first_name": None, "name_spelled_correctly": None}
        
    def validate_first_name(
        self,
        slot_value: Any,
        dispatcher: CollectingDispatcher,
        tracker: Tracker,
        domain: DomainDict,
    ) -> Dict[Text, Any]:
        """Validate `first_name` value."""
 
        # If the name is super short, it might be wrong.
        print(f"姓 = {slot_value} 长度 = {len(slot_value)}")
        if len(slot_value) <=1:
            dispatcher.utter_message(text=f"姓太短了，你确定拼写对了？")
            return {"first_name": None}
        else:
            return {"first_name": slot_value}
 
    def validate_last_name(
        self,
        slot_value: Any,
        dispatcher: CollectingDispatcher,
        tracker: Tracker,
        domain: DomainDict,
    ) -> Dict[Text, Any]:
        """Validate `last_name` value."""
 
        # If the name is super short, it might be wrong.
        print(f"名字 = {slot_value} 长度 = {len(slot_value)}")
        if len(slot_value) <= 1:
            dispatcher.utter_message(text=f"名字太短了，你确定拼写对了？")
            return {"last_name": None}
        else:
            return {"last_name": slot_value}

6.训练模型

一旦我们添加了新的NLU或Core数据，或者更新领域或配置，就要在样本故事和NLU数据上重新训练神经网络。可以通过使用下面命令重新训练神经网络。该命令将调用Rasa 的Core和NLU训练功能并且把训练好的模型存储到models/文件夹下。该命令将自动重新训练Rasa的数据或配置改变部分的模型。

rasa train

rasa train命令将查找NLU和CORE的数据并训练组合模型。

图示：

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qVfxKaYp-1645008096430)(/Users/liuzepei/Library/Application Support/typora-user-images/image-20220216182032542.png)]

7.使用你的助手

恭喜！你刚刚建立了一个完全由机器学习驱动的助手。

下一步就是测试它！如果你在本机学习该教程，开始通过下面命令启动和使用你的助手吧：

rasa shell

启动机器人进行对话

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xHbgqHxW-1645008096430)(/Users/liuzepei/Library/Application Support/typora-user-images/image-20220216182605475.png)]