Rasa Stack：创建支持上下文的人工智能助理和聊天机器人教程

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本教程将向您展示构建机器人所需的不同部分。您可以在文档中直接运行代码，而无需安装任何东西，也可以安装 Rasa Core 并在本地计算机上的 Jupyter notebook 中运行示例！如果您想在本地运行这个，请转到步骤3：首先开始构建来安装 Rasa Stack 。

目标
你将建立一个友好的聊天机器人，它会问你做得怎么样，并发送一张有趣的图片给你，让你在悲伤时振作起来。

mood_bot.png

使用 RASA NLU 教 bot 了解用户输入

1.创建 NLU 案例

你首先要教你的助手理解你的信息。为此，您将训练 NLU 模型，该模型将以简单的文本格式接收输入并提取结构化数据。这种称为意图的结构化数据将帮助bot理解您的消息。

您要做的第一件事是定义bot应该理解的用户消息。您将通过定义意图并提供一些用户表达意图的方法来实现这一点。

运行下面的代码单元将 RASA NLU 训练示例保存到文件nlu.md：

nlu_md = """
## intent:greet
- hey
- hello
- hi
- good morning
- good evening
- hey there

## intent:goodbye
- bye
- goodbye
- see you around
- see you later

## intent:mood_affirm
- yes
- indeed
- of course
- that sounds good
- correct

## intent:mood_deny
- no
- never
- I don't think so
- don't like that
- no way
- not really

## intent:mood_great
- perfect
- very good
- great
- amazing
- wonderful
- I am feeling very good
- I am great
- I'm good

## intent:mood_unhappy
- sad
- very sad
- unhappy
- bad
- very bad
- awful
- terrible
- not very good
- extremely sad
- so sad
"""
%store nlu_md > nlu.md

print("The data has been successfully saved inside the nlu.md file! You can move on to the next step!")

2.定义NLU模型配置

NLU模型配置定义如何训练NLU模型以及如何从文本输入中提取特征。在本例中，您将使用一个预定义的 TensorFlow_Embedding Pipeline，您可以在这里了解更多信息。

下面的代码块将把NLU模型配置保存到名为 nlu_config.yml 的文件中。

nlu_config = """
language: en
pipeline: tensorflow_embedding
"""
%store nlu_config > nlu_config.yml

print("The configuration has been successfully stored inside the nlu_config.yml file. You can now move on to the next step!")

3.训练 NLU 模型

现在您拥有训练 NLU 模型所需的所有组件。运行下面的单元，该单元将调用 rasa.nlu 模型，传递先前定义的 nlu.md 和 nlu_config.yml 文件，并将模型保存在 models/current/nlu 目录中。

from rasa_nlu.model import Metadata, Interpreter
import json

def pprint(o):
 # small helper to make dict dumps a bit prettier
    print(json.dumps(o, indent=2))

interpreter = Interpreter.load('./models/current/nlu')
pprint(interpreter.parse(u"Hello"))

4.测试模型

现在，您可以测试模型，看看机器人是否能理解您。下面的代码块将加载您刚刚培训的模型，并返回消息hello的意向分类结果。您也可以通过编辑hello字符串对不同的消息进行测试：

from rasa_nlu.model import Metadata, Interpreter
import json

def pprint(o):
 # small helper to make dict dumps a bit prettier
    print(json.dumps(o, indent=2))

interpreter = Interpreter.load('./models/current/nlu')
pprint(interpreter.parse(u"Hello"))

使用 Rasa Core 指导机器人做出响应

5.写故事

在这个阶段，您将教您的聊天机器人使用 Rasa Core 响应您的消息。 Rasa Core 将训练对话管理模型，并预测机器人应如何在对话的特定状态下做出响应。

Rasa Core 模型以训练“故事”的形式从真实的会话数据中学习。故事是用户和机器人之间的真实对话，其中用户输入表示为意图和机器人的响应被表示为动作名称。下面是一个简单对话的例子：用户向我们的机器人打招呼，机器人向我们打招呼。这就是它看起来像一个故事：

## story1
* greet
   - utter_greet

故事以 ## 开头跟随着的是名字（可选）。以 * 开头的行是用户发送的消息。虽然您不写实际的消息，但它代表了用户的意图。以 - 开头的行是您的bot所采取的操作。在这种情况下，我们的所有操作都只是发送回用户的消息，比如说问候语，但是一般来说，一个操作可以做任何事情，包括调用API和与外部世界交互。

运行下面的单元格将示例故事保存在名为'stories.md'的文件中：

stories_md = """
## happy path
* greet
  - utter_greet
* mood_great
  - utter_happy

## sad path 1
* greet
  - utter_greet
* mood_unhappy
  - utter_cheer_up
  - utter_did_that_help
* mood_affirm
  - utter_happy

## sad path 2
* greet
  - utter_greet
* mood_unhappy
  - utter_cheer_up
  - utter_did_that_help
* mood_deny
  - utter_goodbye

## say goodbye
* goodbye
  - utter_goodbye
"""
%store stories_md > stories.md

print("The training stories have been successfully saved inside the stories.md file. You can move on to the next step!")

6.定义域

接下来我们需要做的就是定义一个域。这个域定义了你的机器人所处的世界——它应该得到什么样的用户输入，它应该能够预测什么样的动作，如何响应以及存储什么样的信息。下面是我们的bot的一个示例域，您将写入名为domain.yml的文件：

domain_yml = """
intents:
  - greet
  - goodbye
  - mood_affirm
  - mood_deny
  - mood_great
  - mood_unhappy

actions:
- utter_greet
- utter_cheer_up
- utter_did_that_help
- utter_happy
- utter_goodbye

templates:
  utter_greet:
  - text: "Hey! How are you?"

  utter_cheer_up:
  - text: "Here is something to cheer you up:"
    image: "https://i.imgur.com/nGF1K8f.jpg"

  utter_did_that_help:
  - text: "Did that help you?"

  utter_happy:
  - text: "Great carry on!"

  utter_goodbye:
  - text: "Bye"
"""
%store domain_yml > domain.yml

print("The domain has been successfully saved inside the domain.yml file. You can move on to the next step!")

那么不同的部分意味着什么呢？

intents：你希望用户说的话。见Rasa NLU

actions：你的机器人能做和说的事情

templates：模板字符串用于bot可以说的内容

这是怎么结合起来的？Rasa Core的工作是在对话的每个步骤中选择要执行的正确操作。简单的操作只是向用户发送一条消息。这些简单的操作是域中的操作，从 utter_ 开始。他们只会根据模板部分中的模板回复一条消息。有关如何构建更有趣的操作，请参见自定义操作。

7.训练对话模型

下一步是在我们的例子中训练一个神经网络。要执行此操作，请运行下面的命令。此命令将调用Rasa Core 训练功能，将域和故事文件传递给它，并将训练后的模型存储到models/dialogue目录中。此命令的输出将包括每个训练阶段的训练结果。

!python -m rasa_core.train -d domain.yml -s stories.md -o models/dialogue

print("Finished training! You can move on to the next step!")

8.和你的机器人聊天

就这样！现在你已经拥有了开始与机器人交互所需的一切！让我们使用下面的命令启动您的完整bot，包括rasa core和rasa nlu模型！

如果您没有运行上面的单元，这将不起作用！

import IPython
from IPython.display import clear_output, HTML, display
from rasa_core.agent import Agent
from rasa_core.interpreter import RasaNLUInterpreter
import time

interpreter = RasaNLUInterpreter('models/current/nlu')
messages = ["Hi! you can chat in this window. Type 'stop' to end the conversation."]
agent = Agent.load('models/dialogue', interpreter=interpreter)

def chatlogs_html(messages):
    messages_html = ""
    for m in messages:
        if m.endswith('.jpg'):
             messages_html += "".format(m)
        else:
             messages_html += "{}".format(m)
    chatbot_html = """""".format(messages_html)
    return chatbot_html


while True:
    clear_output()
    display(HTML(chatlogs_html(messages)))
    time.sleep(0.3)
    a = input()
    messages.append(a)
    if a == 'stop':
        break
    responses = agent.handle_message(a)
    for r in responses:
        key = 'image' if 'image' in r.keys() else 'text'
        messages.append(r.get(key))

祝贺你！你刚刚从头开始构建了一个机器人，完全由机器学习提供动力。为什么不玩耍上面的代码呢？

教你的机器人更好地理解你。添加更多的NLU数据，重新导入NLU模型并重新启动bot。

添加更多的故事以提供更多关于您的bot应该如何工作的示例。然后重新训练 Rasa Core 模型来尝试它！

编辑域中的响应模板，重新导入模型并查看结果！

现在，您已经准备好构建自己的机器人了！立即安装并立即运行。

英文原文：https://rasa.com/docs/get_started_step1/

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聊天机器人：http://www.panchuangai.com/

TensorFlow：http://www.panchuang.net/

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