rasa快速搭建对话系统

使用Rasa搭建对话系统指南

最新推荐文章于 2025-09-13 03:59:25 发布

原创最新推荐文章于 2025-09-13 03:59:25 发布 · 500 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

3 篇文章

订阅专栏

本文详细介绍了如何快速搭建一个对话系统。首先，通过安装Rasa来开始项目。接着，创建并配置项目目录，包括编写NLU训练数据和Core训练数据。训练完成后，启动Rasa服务，并进行测试以验证对话系统的功能。

1. 安装 Rasa

rasa --version

2. 创建一个 Rasa 项目：可以使用以下命令在当前目录下创建一个名为 my_project 的 Rasa 项目。

rasa init --no-prompt --project my_project

3. 编写 NLU 训练数据：在 my_project 目录下创建一个名为 data 的文件夹，并在其中创建一个名为 nlu.md 的文件。在 nlu.md 中，可以编写自然语言理解训练数据，例如：

## intent:greet
- 你好
- 您好
- 嗨
- 你好啊

## intent:goodbye
- 再见
- 拜拜
- 下次再见
- 一会儿见

4. 训练 NLU 模型：可以使用以下命令在 my_project 目录下训练 NLU 模型。

rasa train nlu --project my_project

5. 编写 Core 训练数据：在 my_project 目录下创建一个名为 data 的文件夹，并在其中创建一个名为 stories.md 的文件。在 stories.md 中，可以编写对话管理训练数据，例如：

## happy path
* greet
  - utter_greet
* goodbye
  - utter_goodbye

6. 训练 Core 模型：可以使用以下命令在 my_project 目录下训练 Core 模型。

rasa train core --project my_project

7. 运行 Rasa 服务：可以使用以下命令在 my_project 目录下启动 Rasa 服务:

rasa run --project my_project --enable-api --cors "*"

8.测试对话系统：可以使用以下命令向 Rasa 服务发送一个包含文本消息的 HTTP POST 请求，以测试对话系统。

curl -X POST "http://localhost:5005/web