章节一: RASA开源引擎介绍
一、前言
随着最近对话机器人的普及和推广应用，技术更新不断。前前后后也有很多的大厂有自己的对话系统，如百度开源的基于检索式机器人的框架AnyQ；Google开源的基于生成式对话系统DeepQA；Facebook开源的基于阅读理解的系统DrQA；北京大学知识库问答系统gAnswer。但这些技术都是为了完成对话系统中的一个任务，或者说为了机器人的一个能力而开发的技术，而现有的对话系统中多是各种技术的混合，例如一个对话系统，闲聊部分可能用到DeepQA一类的NLG技术，关于知识推理部分可能用到KBQA的部分，关于FAQ的回答可能用到AnyQ或者DRQA。如何将这些技术应用到一个系统中，还是对应用开发人员的一个考验。
幸运的是，近些年来，很多厂商都开源了自己的问答系统，整个系统是开包即用，例如Facebook开源的Blender系统，他具有个性人物聊天的功能，可以知识问答，是有史以来最大的开放域（Open-Domain）聊天机器人。还有Uber开源的Plato系统，也都具有比较完整的功能。但要说从框架完整性，可扩展性，易用性等各方面，RASA当仁不让是当前最全面的系统之一。下面我们详细介绍下RASA系统。
二、RASA系统的优势
Rasa为建立高效，灵活，专有的上下文对话机器人提供了必要的基础架构和工具。使用Rasa，任何人员都可以通过文本编辑器配置配置文件，就可以得到一个非常不错的对话机器人。
RASA的开发非常活跃，社区内有15k+的stars，4.1k+的forks，2500多万次下载，RASA跟踪了最前沿的技术，并应用到系统中，保证了RASA的技术领先性。RASA的NLU为开发人员提供了解消息，确定意图并捕获关键上下文信息的技术。支持多种语言，单一和多种意图，以及预训练和自定义实体等功能。RASA的CORE提供了多轮对话管理机制，使用Transformer技术自动学习上下文的与当前意图的关联性，而不是比较固定的状态机，再结合RulePolicy，提供了最大的灵活性。
假如您是一名开发人员，RASA也提供的非常好的扩展性，比如说Tokenizer，Featurizer，Classifier，Policy，Action等都提供了自定义功能，您可以只使用RASA的pipeline框架，而其他各个组件都自己定义。如果您是运维人员，您可以使用Rasa-x工具可视化的配置机器人，也可以达到非常不错的效果。
RASA提供了一套从开发、测试到生产部署全套的解决方案，并提供了Conversation-Driven Development (CDD)一套方法论，提供了Action Server，Rasa X等工具，支持Docker部署方式，简化生产运维等方式。
综上，RASA系统基本上涵盖开发对话系统的方方面面，不管是运维人员，还是开发人员都可以使用RASA开发一个比较好的对话系统。
三、RASA系统架构
Rasa开源体系结构
Rasa主要包括Rasa NLU(自然语言理解，即图中的NLU Pipeline)和Rasa Core(对话状态管理，即图中的Dialogue Policies)两个部分。Rasa NLU将用户的输入转换为意图和实体信息。该模块主要功能是意图分类，实体提取和响应检索功能。Rasa Core基于当前和历史的对话记录，决策下一个Action。
除了核心的自然语言理解(NLU)和对话状态管理(DSM)外，还有Agent代理系统，Action Server自定义后端服务系统，通过HTTP和Rasa Core通信；辅助系统Tracker Store、Lock Store和Event Broker等。还有上图没有显示的channel，它连接用户和对话机器人，支持多种主流的即时通信软件对接Rasa。
(1)Agent：从用户角度来看，Agent就是整个RASA系统的代理，主要是接收用户输入消息，返回Rasa系统的回答。从Rasa角度来看，它连接自然语言理解(NLU)和对话状态管理(DSM)，根据Action得到回答，并且保存对话数据到数据库。
(2)Action Server：提供了Action与Policy解耦的一种方式。用户可以定义任何一种Action链接到Action Server上，通过训练学习，RASA可以将Policy路由到这个Action上。此外，通过rasa-sdk可以实现Rasa的一个热插拔功能，比如查询天气预报等。
(3)Tracker Store：将用户和Rasa机器人的对话存储到Tracker Store中，Rasa提供的开箱即用的系统包括括PostgreSQL、SQLite、Oracle、Redis、MongoDB、DynamoDB，当然也可以自定义存储。
(4)Lock Store：一个ID产生器，当Rasa集群部署的时候会用到，当消息处于活动状态时锁定会话，以此保证消息的顺序处理。
(5)Event Broker：简单理解就是一个消息队列，把Rasa消息转发给其它服务来处理，包括RabbitMQ、Kafka等。
(6)FileSystem：提供无差别的文件存储服务，比如训练好的模型可以存储在不同的位置。支持磁盘加载，服务器加载，S3这样的云存储加载。
四、RASA消息处理过程
上图展示了从用户的Message输入到用户收到Message的基本流程：
步骤1：用户输入的Message传递到Interpreter(NLP模块)，然后识别Message中的意图(intent)和提取实体(entity)。
步骤2：Rasa Core将Interpreter提取的intent和entity传递给Tracker，然后跟踪记录对话状态。
步骤3：Tracker把当前状态和历史状态传递给Policy。
步骤4：Policy根据当前状态和历史状态进行预测下一个Action。
步骤5：Action完成预测结果，并将结果传递到Tracker，成为历史状态。
步骤6：Action将预测结果返回给用户。
五、参考文献
[1]Rasa 3.x官方文档：https://rasa.com/docs/rasa/
[2]Rasa Action Server：https://rasa.com/docs/action-...
[3]Rasa Enterprise：https://rasa.com/docs/rasa-en...
[4]Rasa Blog：https://rasa.com/blog/
[5]Rasa GitHub：https://github.com/rasahq/rasa
[6]Awesome-Chinese-NLP：https://github.com/crownpku/A...
[7]BotSharp文档：https://botsharp.readthedocs....
[8]BotSharp GitHub：https://github.com/SciSharp/B...
[9]rasa-ui GitHub：https://github.com/paschmann/...
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[11]rasa_chatbot_cn：https://github.com/GaoQ1/rasa...
[12]Rasa_NLU_Chi：https://github.com/crownpku/R...
[13]nlp-architect：https://github.com/IntelLabs/...
[14]rasa-nlp-architect：https://github.com/GaoQ1/rasa...
[15]rasa_shopping_bot：https://github.com/whitespur/...
[16]facebook/duckling：https://github.com/facebook/d...
[17]rasa-voice-interface：https://github.com/RasaHQ/ras...
[18]Rasa：https://github.com/RasaHQ
[19]ymcui/Chinese-BERT-wwm：https://github.com/ymcui/Chin...
[20]Hybrid Chat：https://gitlab.expertflow.com...
[21]rasa-nlu-trainer：https://rasahq.github.io/rasa...
[22]crownpku/Rasa_NLU_Chi：https://github.com/crownpku/r...
[23]jiangdongguo/ChitChatAssistant：https://github.com/jiangdongg...
[24]Rasa框架应用：https://www.zhihu.com/column/...
[25]Rasa开源引擎介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/...
[26]Rasa聊天机器人专栏开篇：https://cloud.tencent.com/dev...
[27]rasa-nlu的究极形态及rasa的一些难点：https://www.jianshu.com/p/553...
[28]Rasa官方文档手册：https://juejin.cn/post/684490...
[29]Rasa官方视频教程：https://www.bilibili.com/vide...
[30]用Rasa NLU构建自己的中文NLU系统
[31]Rasa Core开发指南：https://blog.csdn.net/AndrExp...