rasa_chatbot_cn

项目概述

rasa_chatbot_cn 项目是一个基于 Rasa 对话系统的中文聊天机器人。本项目利用 Rasa 最新版本（目前为 1.10.18）提供了一套支持中文的对话模型。Rasa 是一个开放源代码工具，旨在帮助开发人员创建对话机器人。通过它可以轻松地设计、训练并部署智能对话应用程序。

Rasa 的基本构件

Rasa 主要由 Rasa Core 和 Rasa NLU 两个核心模块组成：

• Rasa NLU：用于自然语言理解，负责处理用户输入的文本，并识别意图和提取关键信息。
• Rasa Core：用于对话管理，根据上下文和历史对话流，做出智能回复。

项目特色

版本更新

项目已更新至 Rasa 的 1.10.18 版本，并特意配置了一条支持中文的处理管道（pipeline），相较于之前的版本，对中文的支持更加完善。同时，Rasa 的组件已经支持 BERT 模型，使得其在处理中文语境时，效果显著提高。

使用指南

安装依赖包

项目需要 Python 3.6 及以上版本。通过以下命令可以下载所需的依赖包：

pip install -r requirements.txt

模型训练

使用下面的命令可以对模型进行训练：

make train

运行模型

模型训练完毕后，可以通过以下命令运行模型：

make run

命令行测试

可以通过命令行环境测试对话模型：

make shell

HTTP 服务器测试

可以使用 POST 请求测试模型。例如，启动 HTTP 服务后，向 http://localhost:5005/webhooks/rest/webhook 发送如下请求：

{
    "sender": "0001",
    "message": "你好"
}

可以使用工具如 Postman 来测试请求。

使用 Rasa X

Rasa X 是一个可视化的管理工具，支持更加友好的界面交互和测试。使用以下命令启动 Rasa X：

make run-x

社区交流

为了方便交流与学习，项目还组建了一个 Rasa 微信闲聊群。感兴趣的朋友可以通过微信号 coffee199029 加入。

拓展阅读

项目文档中还推荐了一些有趣的链接和项目供学习者参考:

• liveportraitweb
• novelling
• whatnovel
• omniparser

这些资源为了解和拓展 Rasa 项目提供了丰富的背景知识和应用实例。通过这些链接，用户可以探索更多与自然语言处理相关的创新和实践。

总之，rasa_chatbot_cn 项目为想要深入了解中文聊天机器人开发的用户提供了极大的便利和丰富的学习资料。无论是从基础的环境搭建到复杂的模型训练，项目都提供了清晰的指导流程。