Rasa官方教程翻译5 消息和语音通道

最新推荐文章于 2025-04-28 11:00:29 发布
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本文介绍如何利用ngrok在本地计算机上测试聊天机器人，并通过设置credentials.yml文件中的凭据，使机器人能在Facebook Messenger等平台运行。示例展示了如何配置Facebook Messenger的凭据。

如果要在本地计算机（即不是服务器）上测试，则需要使用 ngrok。ngrok能给你的计算机提供一个域名，以便于Facebook，Slack等给你发送消息。要使你的助手能够在Facebook等消息平台上可用，你需要在credentials.yml文件上提供相应的凭据。运行rasa init命令的时会创建一个示例文件，以便于你方便地在该文件中添加你的凭据。下面是一个Facebook凭据的示例：

facebook:

  verify: "rasa-bot"

  secret: "3e34709d01ea89032asdebfe5a74518"

  page-access-token: "EAAbHPa7H9rEBAAuFk4Q3gPKbDedQnx4djJJ1JmQ7CAqO4iJKrQcNT0wtD"

 

查看下面文档来了解如何让你的助手在平台可用：

树莓派智能语音助手之首次RASA模型训练
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终于在树莓派上安装了rasa（见《树莓派智能语音助手之聊天机器人-RASA》https://blog.youkuaiyun.com/hydekong/article/details/141285925），接下来就要学习怎么训练模型，逐步实现真正的语音助手。这就是我训练的第一个中文模型。可以看到，根据user输入的“你好”，chatbot最终判断消息意图是greet，于是chatbot会回复“你好呀”。个人理解，nlu收录的是user的可能会话，在整个对话过程，chatbot会根据这个文件来预测user消息的意图。
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Rasa对话模型——做一个语言助手
LNN0212的博客
09-18 1806
使用Rasa构建一个属于自己的语言助手，自己创建语料库，你也来试一试吧！
snowboy+sherpa-onnx+Rasa+Coqui实现语音音箱【语音助手】
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08-08 2085
本系列主要目标初步完成一款智能音箱的基础功能，包括语音唤醒、语音识别(语音转文字)、处理用户请求（比如查天气等，主要通过rasa自己定义意图实现）、语音合成(文字转语音)功能。coqui主要在项目中完成接收rasa响应的内容，根据文本内容生成语音（TTS）。本文用到的一些安装包在snowboy那一篇的必要条件、和rasa的安装中已经完成了部分构建，coqui的api调用部分会把相关代码写到snowboy项目中，生成好语音文件后调用本机播放语音。
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语音机器人 具有Rasa和Mozilla Deepspeech / TTS的本地，基于语音的交互式聊天机器人 这是很大程度上受到很好的例子，从莎灵感的TTS colab 和deepspeech文档 入门 要设置语音机器人，请执行以下操作： pip install requirments.txt sh setup_stt.sh sh setup_tts.sh 设置完成后，示例脚本应该可以使用。 要运行rasa示例，您将需要启动一个rasa机器人，这可以通过输入rasa_ [bot]目录并调用$rasa run 。 我建议从rasa_example开始，因为rasa_greeter仍在进行中。 添加自己的机器人 要添加新的机器人，只需将custom_channel.py复制到您的机器人的addons目录中，然后将以下内容复制到certificate.yml中： addons.custom_
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RasaCore官方文档中文版
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这篇中文文档集合了官方资源，并进行了翻译，帮助用户快速理解和应用 RASA 技术。 **RASA Core** 是 RASA 的核心部分，负责管理对话流程和机器人的行为。它允许开发者定义机器人的行为模式和故事，这些模式和故事...
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基于Rasa框架开发的机器人，利用其强大的自然语言处理能力，能够理解和回应用户的自然语言输入，从而实现了流畅的语音交互。 对于开发者而言，该项目不仅仅是一个实用的理财服务工具，更是一个综合性的学习平台。...
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java版直播间源码该存储库提供了用于构建基于语音的应用程序的框架。 它的创建是为了简化将自定义语音服务集成到网站中的过程。 它还可以用于构建不需要网络的独立 Alexa 之类的设备。 受 Snips 的启发，该软件作为一组使用共享 MQTT 服务器进行协作的微服务提供。 服务包括 本地硬件的音频捕获和播放服务 音频到文本 - 使用流进行最快转录的自动语音识别（ASR）。 包括 Deepspeech、IBM Watson 和 Google 的实现 启动指令使用 picovoice 优化音频到文本。 文本到语音 (TTS) 基于自然语言理解 (NLU) 来确定文本的意图和槽位 RASA 路由使用故事的机器学习将意图和槽的历史转化为关于下一步行动的选择。 随着对话从启动指令触发到语音到文本、自然语言理解、路由，最后是文本到语音以回复用户，一系列消息在服务之间传递。 该软件还提供了一个 vanilla javascript 库和示例，用于将启动指令和可视麦克风作为套件的客户端集成到网页中。 客户端通过 websockets 使用 mqtt 进行实时通信并将音频流式传输回 hermod 服务器
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最近要做一个简单金融场景的对话问答系统，由于一开始没有业务数据，首先想到的就是话术模版问答，在调研了一些技术文章和系统后，发现比较常用的就是rasa，比较适合单一业务场景的对话，大厂的开放式问答可能是很多人自主研发的一套框架，对于很多中小厂则主流使用的是rasa，可以减少一部分基建的时间。 一个完整的对话系统流程图如下所示： Rasa的框架涵盖了上图右边虚线框的部分。 rasa简介 网上资料很多，直接贴github上的描述：Rasa is an open source machine
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# 此文件包含您的机器人正在使用的语音和聊天平台的凭据。 # https://rasa.com/docs/rasa/messaging-and-voice-channels rest: # # 您不需要在此处提供任何内容-此channel不需要任何凭据(credentials) # # #facebook: # verify: "<verify>" # secret: "<your secret>" # page-access-token: "<your pa
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real_ilin的博客
07-06 2181
rasa的使用 https://www.jianshu.com/p/ad11f5815447 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 action有三种
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