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使用Rasa框架开发AI语音对话系统的完整教程

Rasa是一个开源的自然语言处理（NLP）框架，旨在简化人工智能（AI）语音对话系统的开发。在这个完整的教程中，我们将一起学习如何使用Rasa框架创建一个简单的AI语音对话系统。通过这个过程，我们将了解Rasa的基本概念，包括意图识别、实体提取、故事编写、训练模型以及部署系统。

一、Rasa简介

Rasa由Rasa Inc.开发，是一个用于构建聊天机器人和虚拟助手的开源框架。它提供了一个简单且灵活的平台，使得开发者可以快速构建、训练和部署高质量的AI语音对话系统。Rasa主要由两个组件组成：Rasa NLU（自然语言理解）和Rasa Core。

Rasa NLU：负责理解用户的自然语言输入，提取意图和实体。
Rasa Core：根据用户的意图和上下文，决定对话的下一步动作。

二、准备工作

在开始之前，请确保您的计算机满足以下要求：

操作系统：Windows、macOS或Linux。
编程语言：Python 3.6或更高版本。
安装Rasa：通过pip安装Rasa。

pip install rasa

三、创建项目

创建一个新文件夹，命名为“my_rasa_project”。
在该文件夹中，使用以下命令创建一个Rasa项目：

rasa init

这将创建一个名为“data”的文件夹，其中包含Rasa所需的数据文件。

四、编写对话数据

在“data”文件夹中，找到“nlu.yml”文件。
在该文件中，编写对话数据。以下是一个简单的例子：

version: "2.0"



nlu:

- intent: greet

  examples: |

    - 你好

    - 早上好

    - 嘿

    - 你好呀



- intent: goodbye

  examples: |

    - 再见

    - 拜拜

    - 走了

    - 回见



- intent: thank

  examples: |

    - 谢谢

    - 很感谢

    - 感谢

保存并关闭文件。

五、训练Rasa模型

在项目根目录下，打开命令行窗口。
使用以下命令训练Rasa模型：

rasa train

这将开始训练Rasa模型，并生成一个模型文件。

六、编写对话故事

在“data”文件夹中，找到“stories.yml”文件。
在该文件中，编写对话故事。以下是一个简单的例子：

version: "2.0"



stories:

- story: Greet and thank

  steps:

  - intent: greet

  - action: utter_greet

  - intent: thank

  - action: utter_thank

保存并关闭文件。

七、运行Rasa

在命令行窗口中，使用以下命令启动Rasa：

rasa run

打开浏览器，访问http://localhost:5005/，开始测试您的对话系统。

八、扩展功能

根据需要，您可以为您的对话系统添加更多意图、实体和动作。
在“domain.yml”文件中，定义对话系统的领域。例如，添加新的意图和实体：

intents:

  - greet

  - goodbye

  - thank



entities:

  - name

在“actions”文件夹中，编写自定义动作。例如，创建一个名为“action_tell_name.py”的文件，并编写以下内容：

from rasa_sdk import Action

from rasa_sdk.events import SlotSet



class ActionTellName(Action):

    def name(self):

        return "action_tell_name"



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

        name = tracker.get_slot("name")

        dispatcher.utter_message(text="你好，{}！".format(name))

        return [SlotSet("name", None)]

在“domain.yml”文件中，添加新的动作：

actions:

  - action_tell_name

重新训练Rasa模型，并运行Rasa。

通过以上步骤，您已经成功使用Rasa框架开发了一个简单的AI语音对话系统。接下来，您可以根据自己的需求，不断优化和扩展这个系统，使其更加智能和实用。