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聊天机器人API与Rasa的快速对接教程

在当今这个快速发展的互联网时代，人工智能技术已经深入到我们生活的方方面面。其中，聊天机器人作为一种新兴的人工智能应用，正逐渐成为企业提高客户服务质量、提升用户体验的重要工具。而Rasa，作为一款开源的聊天机器人框架，因其易于使用、功能强大等特点，受到了许多开发者的青睐。本文将为您详细讲解如何使用Rasa进行聊天机器人的开发，并实现与聊天机器人API的快速对接。

一、Rasa简介

Rasa是一款基于Python的开源聊天机器人框架，由德国人工智能初创公司Rasa Inc.开发。它支持多种对话管理技术，如基于规则和基于机器学习的方法。Rasa主要由两部分组成：Rasa NLU（自然语言理解）和Rasa Core（对话管理）。

Rasa NLU负责处理用户输入的自然语言文本，将其解析为意图和实体。Rasa Core负责根据意图和上下文信息，决定下一步的行动。

二、Rasa安装与配置

环境准备

在开始之前，请确保您的系统中已安装以下软件：

Python 3.7+
pip（Python包管理器）
virtualenv（Python虚拟环境）

创建虚拟环境

打开终端，执行以下命令创建虚拟环境：

mkdir rasa_project

cd rasa_project

python3 -m venv venv

source venv/bin/activate

安装Rasa

在虚拟环境中，使用以下命令安装Rasa：

pip install rasa

配置Rasa

在项目根目录下，创建一个名为data的文件夹，并在此文件夹中创建两个文件：nlu.yml和domain.yml。

nlu.yml文件用于定义对话的意图和实体：

version: "2.0"



nlu:

- intent: greet

  examples: |

    - 你好

    - 嗨

    - 早上好



- intent: thank

  examples: |

    - 谢谢

    - 不客气

domain.yml文件用于定义对话的领域，包括意图、实体、跟踪器、意图分类器等：

version: "2.0"



intents:

- greet

- thank



entities:

- greeting

- thanks



slots:

- name

- age



actions:

- utter_greet

- utter_thank



slots_to_fill:

- name

- age



responses:

- utter_greet

- utter_thank



templates:

  utter_greet:

    - text: "你好，请问有什么可以帮助您的？"

  utter_thank:

    - text: "不客气，很高兴为您服务。"

初始化Rasa项目

在项目根目录下，运行以下命令初始化Rasa项目：

rasa init

三、Rasa对话管理

定义意图分类器

在data/nlu.yml文件中，我们已经定义了两个意图：greet和thank。接下来，我们需要为这些意图创建一个意图分类器。

在data文件夹下创建一个名为models的文件夹，然后在该文件夹中创建一个名为nlu的文件夹。接着，在nlu文件夹中创建一个名为model的文件夹。最后，在model文件夹中创建一个名为intents的文件夹。在intents文件夹中，运行以下命令：

python -m rasa_nlu.train -c config.yml -o models/nlu

定义对话策略

在data文件夹下创建一个名为core的文件夹，然后在该文件夹中创建一个名为domain.yml的文件。在domain.yml文件中，我们已经定义了对话的领域，包括意图、实体、跟踪器、意图分类器等。接下来，我们需要为这些意图创建一个对话策略。

在core文件夹中创建一个名为stories.yml的文件，用于定义对话策略。以下是stories.yml文件的一个示例：

version: "2.0"



stories:

- story: Greet and thank

  steps:

  - intent: greet

  - action: utter_greet

  - intent: thank

  - action: utter_thank

训练对话策略

在core文件夹中，运行以下命令训练对话策略：

python -m rasa.train -c config.yml -o models/core

四、Rasa API对接

创建API接口

在项目根目录下创建一个名为api的文件夹，并在该文件夹中创建一个名为chatbot.py的文件。在chatbot.py文件中，编写以下代码：

from rasa.core import Action

from rasa.core.actions import ActionListen

from rasa.core.actions.action import ActionExecutionRejection

from rasa.core.domain import Domain

from rasa.core.interpreter import RasaNLUInterpreter

from rasa.core.tracker import Tracker

from rasa.core.events import SlotSet



class ChatbotAPI(Action):

    def name(self):

        return "action_chatbot_api"



    def run(self, dispatcher, tracker, domain):

        # 获取用户输入

        user_input = tracker.get_last_message().get("text")



        # 获取意图和实体

        intent, entities = tracker.latest_message['intent']



        # 根据意图调用相应的API接口

        if intent == "greet":

            response = self.greet_api(entities)

        elif intent == "thank":

            response = self.thank_api(entities)

        else:

            response = "我不明白你的意思"



        # 将API返回的结果发送给用户

        dispatcher.utter_message(text=response)



        return []



    def greet_api(self, entities):

        # 调用greet API接口

        # ...

        return "你好，请问有什么可以帮助您的？"



    def thank_api(self, entities):

        # 调用thank API接口

        # ...

        return "不客气，很高兴为您服务。"

启动API服务

在api文件夹下，运行以下命令启动API服务：

python -m rasa.core.run.serve_actions -c actions.yml

接入API

在Rasa的对话管理中，将action_chatbot_api作为对话策略的一部分。当Rasa遇到相应的意图时，它会调用我们刚才创建的API接口。

五、总结

本文详细介绍了如何使用Rasa进行聊天机器人的开发，并实现了与聊天机器人API的快速对接。通过本文的学习，您应该能够掌握以下内容：

Rasa的基本概念和安装配置
Rasa的意图分类器和对话策略
Rasa API接口的创建和对接

希望本文能对您在聊天机器人开发领域的学习有所帮助。