rasa 对话机器人初体验

1 Rasa 结构

Rasa两个最主要单元是 Natural Language Understanding (NLU) 和对话管理，分别对应下图的 NLU Pipeline、Dialogue Policies。NLU 可以处理意图识别、实体抽取、响应检索。对话管理决定下一个action。

本文不会讲很复杂，就是通过几行代码运行下rasa，自己也可以配置一些聊天内容。

2.rasa 安装

下面两步即可。
1）安装

pip3 install -U --user pip && pip3 install rasa

2）进行初始化。自己新建个目录，然后执行下面命令，就会在新建的目录里生成nlu.yml、domain.yml等基本的聊天配置文件。

rasa init

3.配置聊天内容

简单的聊天架构如上，所以我们就按照上面内容配置下即可。
1）找到rasa init 安装的目录，在nlu.yml中增加聊天内容，如下，增加了“你好”：

2）将domain.yml 中utter_greet对应的text也改成汉字“您好！您有什么需要帮助的吗？”

3）不修改stories.yml，如下，可以看到上面提到的intent（greet）和action（utter_greet）对应。

4）重新训练

rasa train

5）测试对话

rasa shell