如何从头开始用rasa根据自己的任务设计一个任务型对话机器人

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本文以订电影票为例，详细介绍了如何使用rasa设计一个任务型对话机器人。首先列举所有可能的用户意图，如订电影票、报告电影名和报告票数等，接着定义bot的action，包括询问意图和具体信息。然后，确定slot和entity，填写到domain.yml和story.md文件中。最后，训练RASA的核心模型和NLU模型，分别用于决定action和理解用户意图。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

以订电影票为例子。

我们首先要列出所有intent的名称，rasa的intent的粒度较细，任何用户输入都可以被看做一个intent。因此我们需要枚举出在一个场景下所有可能的用户输入的意图。如我要订电影票的intent是订电影票，我要看钢铁侠的intent是报告电影名，我要两张票的intent是报告票数

用户输入 intent意图

我要订电影票订电影票

我要看钢铁侠报告电影名字

我要两张票报告票数

我要明天下午2点的票报告时间

对应的实际数据为：


## intent:inform_movie_name
- [Xman1](movie_name)
- I want to see [Xman1](movie_name)
- [Xman2](movie_name)
- I want to see movie [Xman2](movie_name)
- [Xman3](movie_name) please
- book movie [Xman3](movie_name)
- [Xman4](movie_name) plz
- I want to see [Xman4](movie_name)

## intent:book_movie_name
- I want to see [Xman1](movie_name)
- I want to book  [Xman1](movie_name)
- help me book  [Xman1](movie_name)
- help me book  [Xman2](movie_name)
- help me book  [Xman3](movie_name)
- help me book  [Xman4](movie_name)
- [Iron Man](movie_name)
- book movie  [Iron Man](movie_name) 
- [The Incredible Hulk](movie_name)
- book movie  [The Incredible Hulk](movie_name) 
- [Iron Man 2](movie_name)
- book movie  [Iron Man 2](movie_name) 
- [Thor](movie_name)
- book movie  [Thor](movie_name) 
- [Captain America](movie_name)
- book movie  [Captain America](movie_name)