用 rasa 实现 rasa demo 机器人,有一些惊奇的功能,faq,图谱,多轮等
用 RASA
实现 RASA Bot
后端。 能够回答关于 RASA
的问题,以及一些例子。
欢迎大家多提 RASA
相关的问题,或者想看的示例,我会补充在这里。
前端地址: 这里
feature
提取组件 # 一些注意事项
文本纠错 pipeline
(由于 demo
较慢,默认未开启,如何开启?)AlbertFeaturizer
(在dev分支)BTC
行情吸猫\狗\狐狸
。支持 根据图片搜索动漫出处。找饭店
demo。请参见: 问题列举
分词使用的 bert
, 自定义了 tokenizers
由于使用了 bert_chinese
, 所以 需要下载 bert_chinese
模型。
并放到 pre_models
文件夹中,重命名为 tf_model.h5
命令执行:
curl -L https://www.flyai.com/m/bert-base-chinese-tf_model.h5 -o pre_models/tf_model.h5
rasa train
run.py # 相当于运行 rasa run
train.py # == rasa train
run_action_server.py # == rasa run actions
load_model.py # 直接加载并运行模型,与 server 无关。(需要先训练好一个模型)
back_translation.py # 回译脚本
# 使用方式
python back_translation.py 需要回译的文本
config
更改为:
- name: compoments.nlu.featurizer.lm_featurizer.OnnxLanguageModelFeaturizer
cache_dir: ./tmp
model_name: bert
model_weights: pre_models
onnx: false # 是否开启 onnx
quantize: true # 是否使用量化
下载 torch
的模型
curl -L https://www.flyai.com/m/bert-base-chinese-pytorch_model.bin -o pre_models/pytorch_model.bin
pip install torch==1.9.0 transformers==4.8.2 onnx==1.9.0 onnxruntime==1.8.0 onnxruntime-tools==1.7.0 psutil==5.8.0
rasa train nlu && rasa test nlu
cat results/intent_errors.json
tensorflow
用来做 onnx
尝试多次,都失败了,暂时未找到解决办法(输入的纬度不匹配),如果有人成功了,可以告诉我!!感谢!!!🙏git clone https://github.com/Dustyposa/rasa_ch_faq.git
cd rasa_ch_faq
pip install -r requirements.txt
curl -L https://www.flyai.com/m/bert-base-chinese-tf_model.h5 -o pre_models/tf_model.h5
rasa train
ps: 注意 python
版本 37+
rasa train
需要开两个 shell/iterm
第一个:
rasa shell
第二个:
rasa run actions
然后就可以在第一个 shell
窗口对话了
这个是干啥的?如果第一个你已经会了,我们加点前端展示的,效果参看这里
git clone -#-depth 1 https://github.com/Dustyposa/rasa_bot_front
cd rasa_bot_front
参照文档
同样是两个 shell/iterm
,第一个命令稍有不同:
rasa run --cors "*"
第二个:
rasa run actions