Rasa 问答

1. 开发一个智能对话系统用什么工具？

Rasa是Conversational AI在智能业务对话领域工程落地全球最为成功对话机器人系统，是基于Transformer架构的全球使用最广泛的智能业务对话机器人框架，是NLP技术的集大成者。在当今全球范围各项对比指标综合成绩中，Rasa均处于领先地位：

 

 

开发一个智能对话系统首选Rasa框架。

建议报名Gavin大咖的Rasa 3.x 源码高手之路：系统架构、内核算法、源码实现详解课程，具体来说，该系统课程是以下五大课程的合集：

1， 业务对话机器人Rasa 3.x Internals内幕详解及Rasa框架定制实战

2， 业务对话机器人Rasa核心算法DIET及TED论文详解及源码实现

3， Rasa 3.x 语言理解内核Classifiers架构、算法及源码实现

4， 基于Transformer的对话机器人Rasa Policies架构设计与源码全解

5， Rasa业务对话机器人Microservices微服务架构内幕与源码全解

课程通过这五大阶段内容，按照循序渐进的学习方式，帮助学员彻底精通Rasa新一代内核架构、算法内幕及源码实现。

Gavin大咖是星空智能对话机器人创始人、AI通用双线思考法作者，现工作于硅谷顶级的AI实验室。专精于Conversational AI. 在美国曾先后工作于硅谷最顶级的机器学习和人工智能实验室

Gavin大咖微信：NLP_Matrix_Space 

联系电话：+1 650-603-1290

联系邮箱：[email protected]

1. 怎么学习Rasa框架开发？

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1. Rasa课程提供哪些服务？

Gavin大咖的Rasa 3.x 源码高手之路：系统架构、内核算法、源码实现详解课程提供配套的视频、代码及资料，购买后联系Gavin获得代码及辅助资料。

课程提供1年的技术答疑服务，Gavin老师负责所有课程技术问题的答疑及代码服务。

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1. 要报名Rasa课程，能先提供试听课吗？

可以，试听课链接请联系Gavin大咖或助教老师

试听课内容：

代理模式下的Rasa微服务Form共1288行源码架构设计及源码逐行解析

1，Action类型的FormAction和LoopAction类型的FormAction区别与联系分析

2，Rasa微服务接口interfaces.py共370行源码逐行解析

3，Rasa SDK中的forms.py共918行源文件逐行解析

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1. 什么是NLP ？

NLP自然语言处理是人工智能的一个子集，它涉及编程计算机来处理大量的语言数据。它涉及到许多任务，这些任务将自然语言分解成更小的元素，以便理解这些元素之间的关系以及它们是如何协同工作的。常见的任务包括句法分析、语音识别、词性标注和信息提取。NLP主要关注将文本转换为结构化数据。

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1， 业务对话机器人Rasa 3.x Internals内幕详解及Rasa框架定制实战

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4， 基于Transformer的对话机器人Rasa Policies架构设计与源码全解

5， Rasa业务对话机器人Microservices微服务架构内幕与源码全解

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1. 什么是NLU？

NLU的主要目标之一是教机器如何解释和理解人类输入的语言。它的目的是教计算机一个文本意味着什么。NLU利用人工智能算法来识别语言的属性，如情感、语义、上下文和意图。它使计算机能够理解语言的细微变化。例如，“外面天气怎么样？”“天气怎么样？”都在问同样的问题，“外面天气怎么样？”可以用几百种方式问。使用NLU，计算机应用程序可以识别出人类说同样话的许多变化。

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1. 什么是NLP与NLU的主要区别，为什么很重要？

如果开发人员想要构建一个简单的聊天机器人来生成一系列编程响应，他们可以使用NLP和一些机器学习技术。一个简单的聊天机器人不一定需要NLU。但是，如果开发人员想要构建一个上下文助理能够与用户进行复杂自然的对话，他们需要NLU。NLU是一个组件，它允许上下文助理理解用户每句话的意图。如果没有它，助理将无法理解用户在整个对话中的意思。如果助理不明白用户的意思，它在某些情况下也不会做出适当的回应。

无论是简单的聊天机器人还是复杂的人工智能助理，NLP都是会话式应用构建过程中不可或缺的一部分。NLP和NLU之间的区别在构建一个对话型应用程序时是很重要的，因为它会影响应用程序对用户所说和所指的含义的理解。

Rasa的开源对话式人工智能平台包括NLU，可以以模块化的方式定制管道，以扩展Rasa NLU模型的内置功能。

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1. Rasa 3.0的发展趋势是什么？

Rasa 最新发布的主要版本：Rasa 3.x ，很高兴Rasa社区发生的最重要的变化和改进。

Rasa开源3.0将模型体系结构与框架体系结构分开，使我们能够运行任意模型体系结构。它还附带了一些增强功能，重点是在使用Rasa构建会话式AI助理时改善开发人员的体验。改进后的计算后端使我们能够试验体系结构，降低维护成本，并实现大规模的协作开发。槽位映射有一些改进，可以使实现所需的槽位行为和表单更容易。有了一个新的实验特性，它旨在帮助我们找出如何在事件跟踪器存储之上添加一个“语义层”，以便更容易地识别和跟踪对话中感兴趣的情况。以上只是发布的新的Rasa开源版本的一个非常简短的亮点。

Rasa开源3.0将引入的一个主要变化是引入了图体系结构。在以前的版本中，训练管道类似于一系列组件。这将随着新版本的发布而改变，在新版本中，训练管道将以图而不是序列的形式工作。这一变化源于Rasa开源2.2发布后的一个实现，它引入了端到端学习。端到端学习改变了我们看待策略和NLU管道之间交互作用的方式：通过端到端学习，策略可以使用NLU管道中的一些组件来进行预测。

新的图体系结构旨在更容易理解NLU和管道中策略组件之间的关系。新架构将为Rasa开发人员带来许多好处：

1. 它使Rasa更加可定制。使用新的图体系结构，定义和修改训练管道组件之间的依赖关系要容易得多。
2. 它使缓存成为可能。在以前的Rasa版本中，对任何管道组件的任何更改都需要重新训练所有组件。图体系结构的优点在于它可以将经过训练的组件保存在磁盘上。这意味着，如果对特定组件进行了更改，则只需要重新训练该组件。这样可以节省大量的计算资源并减少训练时间。
3. 更容易理解组件之间的交互。尤其是以前的nla组件和策略之间的依赖关系，更易于理解组件之间的依赖关系。

 

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1.  团队构建一个智能对话机器人要考虑哪几件事?

   团队构建一个智能对话机器人需考虑的事情：

1） 精确地选择你的用例

根据从事的行业的不同，清楚地定义项目的范围，首先考虑一组简单的技能，这些技能是用户在第一次迭代中可能需要的，并在准备好后进行扩展。

2） 使用实际场景的对话构建

为了改善用户体验，应该专注于支持实际发生的对话，而不是试图预测人们可能会对助理说的所有可能的短语。Rasa可以帮助获取这些实际的对话，并将其输入到助理中，以便将来更好地支持用户。

3） 尽早创建适当的测试覆盖率

初始测试作为扩展和重构时的验证点。通过这种方式，可以确保从开发的最早阶段就对其进行适当的覆盖。为虚拟助理创建一个健壮的测试策略，从长远来看会带来很多好处。

4） 强化正确会话

Rasa允许标记和筛选用户对话，以确定问题区域、潜在的新技能、成功的对话等等，根据用户基础的需要扩展助理的功能。

5） 使用分析来更好地理解

用户洞察力是许多对话式人工智能项目背后的驱动力，使用分析来获得AI模型运行状况、会话助理会随着时间的推移而不断改进，可以创建出色的用户体验。

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1. 怎么将Rasa助理迁移到Rasa X？

为了理解将Rasa x连接到已经在运行的助理的过程，了解一下rasa x的体系结构以及服务如何交互是很有帮助的。在下面的架构图中， 介绍了对于理解Rasa和rasax之间的关系组件。

 

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1， 业务对话机器人Rasa 3.x Internals内幕详解及Rasa框架定制实战

2， 业务对话机器人Rasa核心算法DIET及TED论文详解及源码实现

3， Rasa 3.x 语言理解内核Classifiers架构、算法及源码实现

4， 基于Transformer的对话机器人Rasa Policies架构设计与源码全解

5， Rasa业务对话机器人Microservices微服务架构内幕与源码全解

课程通过这五大阶段内容，按照循序渐进的学习方式，帮助学员彻底精通Rasa新一代内核架构、算法内幕及源码实现。

Gavin大咖是星空智能对话机器人创始人、AI通用双线思考法作者，现工作于硅谷顶级的AI实验室。专精于Conversational AI. 在美国曾先后工作于硅谷最顶级的机器学习和人工智能实验室

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1. Rasa课程包括哪些内容？

本课程致力于彻底解密Rasa 3.x系统架构、内核算法、知识图谱及源码实现：

 

       具体来说，该系统课程是以下五大课程的合集：

1. 业务对话机器人Rasa 3.x Internals内幕详解及Rasa框架定制实战
2. 业务对话机器人Rasa核心算法DIET及TED论文详解及源码实现
3. Rasa 3.x 语言理解内核Classifiers架构、算法及源码实现
4. 基于Transformer的对话机器人Rasa Policies架构设计与源码全解
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课程详情：

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阶段1：业务对话机器人Rasa 3.x Internals内幕详解及Rasa框架定制实战

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以Rasa 3.x提出的全新一代Graph Computational Backend为核心，从Rasa版本迭代中的Milestones出发来完全解密“One Graph to Rule Them All”背后的技术衍化过程及根本原因，然后以GraphComponent为核心解密其架构内幕机制和运行流程，并抽丝剥茧的剖析自定义Rasa Open Source平台的接口实现、组件源码、组件注册及使用的每一个步骤，最后用一个完整的案例来做示例，并透过Rasa的核心TED Policy近2130行源码剖析及DIET近1825行源码剖析，让学习者不仅有定制Rasa框架能力，更有大量源码鉴赏的能力及高级的对话系统架构设计思维。

第1课：Rasa 3.x Internals解密之Retrieval Model剖析

1，什么是One Graph to Rule them All

2，为什么工业级对话机器人都是Stateful Computations？

3，Rasa引入Retrieval Model内幕解密及问题解析

第2课：Rasa 3.x Internals解密之去掉对话系统的Intent内幕剖析

1，从inform intent的角度解析为何要去掉intent

2，从Retrieval Intent的角度说明为何要去掉intent

3，从Multi intents的角度说明为何要去掉intent

4，为何有些intent是无法定义的？

第3课：Rasa 3.x Internals解密之去掉对话系统的End2End Learning内幕剖析

1，How end-to-end learning in Rasa works

2，Contextual NLU解析

3，Fully end-to-end assistants

第4课：Rasa 3.x Internals解密之全新一代可伸缩DAG图架构内幕

1，传统的NLU/Policies架构问题剖析

2，面向业务对话机器人的DAG图架构

3，DAGs with Caches解密

4，Example及Migration注意点

第5课：Rasa 3.x Internals解密之定制Graph NLU及Policies组件内幕

1，基于Rasa定制Graph Component的四大要求分析

2，Graph Components解析

3，Graph Components源代码示范

第6课：Rasa 3.x Internals解密之自定义GraphComponent内幕

1，从Python角度分析GraphComponent接口

2，自定义模型的create和load内幕详解

3，自定义模型的languages及Packages支持

第7课：Rasa 3.x Internals解密之自定义组件Persistence源码解析

1，自定义对话机器人组件代码示例分析

2，Rasa中Resource源码逐行解析

3，Rasa中ModelStorage、ModelMetadata等逐行解析

第8课：Rasa 3.x Internals解密之自定义组件Registering源码解析

1，采用Decorator进行Graph Component注册内幕源码分析

2，不同NLU和Policies组件Registering源码解析

3，手工实现类似于Rasa注册机制的Python Decorator全流程实现

第9课：基于Transformer的Rasa Internals解密之自定义组件及常见组件源码解析

1，自定义Dense Message Featurizer和Sparse Message Featurizer源码解析

2，Rasa的Tokenizer及WhitespaceTokenizer源码解析

3，CountVectorsFeaturizer及SpacyFeaturizer源码解析

第10课：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架核心graph.py源码完整解析及测试

1，GraphNode源码逐行解析及Testing分析

2，GraphModelConfiguration、ExecutionContext、GraphNodeHook源码解析

3，GraphComponent源码回顾及其应用源码

第11课：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架DIETClassifier及TED

1，作为GraphComponent的DIETClassifier和TED实现了All-in-one的Rasa架构

2，DIETClassifier内部工作机制解析及源码注解分析

3，TED内部工作机制解析及源码注解分析

第12课：Rasa 3.x Internals解密之TED Policy近2130行源码剖析

1，TEDPolicy父类Policy代码解析

2，TEDPolicy完整解析

3，继承自TransformerRasaModel的TED代码解析

第13课：Rasa 3.x Internals解密之DIET近1825行源码剖析

1，DIETClassifier代码解析

2，EntityExtractorMixin代码解析

3，DIET代码解析

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阶段2：业务对话机器人Rasa核心算法DIET及TED论文详解及源码实现

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对一个智能业务对话系统而言，语言理解NLU及Policies是其系统内核的两大基石。Rasa团队发布的最重磅级的两篇论文DIET: Lightweight Language Understanding for Dialogue Systems及Dialogue Transformers是其基于在业界落地场景的多年探索而总结出来的解决NLU和Policies最核心的成果结晶： 其中DIET是Intent识别和Entity信息抽取的统一框架，而基于Dialogue Transformers的Transformer Embedding Dialogue (TED)是面向多轮业务对话信息处理和对话Response技术框架。DIET和TED作为Rasa内核已经经过很多版本的迭代优化，即使Rasa 3.x最新一代架构中依然可以看到DIET和TED的核心位置：

 

可以这么说，掌握这两篇论文是掌握Rasa精髓及背后设计机制的核心之所在。所以星空对话机器人推出了业务对话机器人Rasa核心算法DIET及TED论文内幕详解课程，以抽丝剥茧的方式来逐句解读这两篇论文中蕴含的一切架构思想、内幕机制、实验分析、及最佳实践等所有的密码，以帮助对基于Transformer的对话机器人感兴趣的朋友掌握Rasa内核精髓。

       为了更有效的帮助学员达到从模型算法、架构设计、源码实现等角度融汇贯贯通当今工业级最成功的业务对话机器人平台Rasa，除了在课程中逐行解析Rasa的核心TED Policy近2130行源码及DIET近1825行源码外，课程中还增加了Rasa Internals解密之框架核心graph.py源码完整解析及测试中GraphNode源码逐行解析及Testing分析、GraphModelConfiguration、ExecutionContext、GraphNodeHook源码解析、GraphComponent源码回顾及其应用源码。

课程内容：

第1课：多任务对话Transformer架构的DIET中的Intent和NER算法剖析和对比

第2课：基于Transformer的轻量级多任务DIET语言理解NLU内幕解密

第3课：轻量级多任务Transformer语言理解框架DIET试验分析

第4课：使用Transformer Dialogue具有Context的面向任务的对话系统

第5课：具有上下文和抗干扰能力的Transformer Dialogue对话系统Experiments详解

第6课：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架核心graph.py源码完整解析及测试

第7课：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架DIETClassifier及TED

第8课：Rasa 3.x Internals解密之TED Policy近2130行源码剖析

第9课：基于Transformer的Rasa 3.x Internals解密之DIET近1825行源码剖析

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阶段3：Rasa 3.x 语言理解内核Classifiers架构、算法及源码实现

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课程关键字：Rasa、NLU、Intent、Classifier、Graph、Transformer、BERT、Fallback、GraphComponent

课程介绍：

本课程聚焦Rasa 3.x Classifier底层Transformer引擎、DIET论文算法、新一代Graph架构、及源码逐行剖析，具体来说：

1，从Transformer及BERT论文及源码实现入手，解密Rasa Classifiers的底层的ML引擎；

2，以DIET论文算法为基石，彻底剖析Rasa新一代NLU核心技术的算法、架构及源码实现

3，基于Rasa 3.x全新一代的Graph Architecture，彻底剖析Graph视角下Rasa NLU Classifiers所有内幕机制及源码实现

       课程以抽丝剥茧的方式解密Rasa NLU Classifiers的所有的算法内幕、架构机理、运行流程及源码实现，帮助学员彻底掌握Rasa NLU Classifiers这一核心内容。  

课程内容：

第1课： Transformer论文解密、数学推导及完整源码实现

第2课：BERT论文解密、数学推导及完整源码实现

第3课：轻量级多任务NLP系统DIET论文算法解密及架构解析

第4课：轻量级多任务DIET运行内幕及实现细节剖析

第5课：轻量级多任务Transformer语言理解框架DIET试验分析

第6课：Rasa 3.x全新一代可伸缩DAG图架构内幕

第7课：Rasa 3.x Internals解密之定制Graph NLU及Policies组件内幕

第8课：Rasa 3.x Internals解密之自定义GraphComponent内幕

第9课：Rasa 3.x Internals解密之框架核心graph.py源码完整解析及测试

第10课：Rasa 3.x Internals解密之框架DIETClassifier及TED

第11课：Rasa 3.x Internals解密之DIET近1825行源码剖析

第12课：Rasa Fallback Classifier处理对话失败情况三大处理方式内幕及代码实战

第13课：Rasa Fallback and Human Handoff全解

第14课：Rasa FallbackClassifier源码逐行剖析

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阶段4：基于Transformer的对话机器人Rasa Policies架构设计与源码全解

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课程关键字：Transformer、BERT、Dialogue Transformer、Rasa 3.x、Dialogue Policies、GraphComponent、TED Policy、UnexpecTEDIntentPolicy、RulePolicy、MemoizationPolicy、Ensemble

课程介绍：

       通过超过16小时对基于Transformer的Rasa智能业务对话机器人对话Policies的全部源码进行抽丝剥茧的逐行解析：以BERT为出发点，细致的剖析Rasa Policies核心算法Dialogue Transformer论文内幕及源码实现，同时结合Rasa 3.x的Graph Architecture理念，完成的剖析Rasa Policies架构内幕及源码实现。

本课程不仅能够帮助学员彻底掌握Rasa对话策略的内幕机制、架构设计及源码实现，更重要是会具备定制开发对话策略的能力。

课程内容：

       第1课：BERT架构、pretraining预训练、Fine Tuning下游任务微调全生命周期内幕解密

       第2课：BERT预训练Pre-training源码完整实现

       第3课：BERT Fine-tuning数学原理及案例源码解析

       第4课：BERT Paper 论文解密、数学推导及完整源码实现

       第5课：Transformer Dialogue论文原理及算法详解

       第6课：Transformer Dialogue对话系统论文Experiments详解

       第7课：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架核心graph.py源码完整解析及测试

       第8课：Rasa 3.x Internals解密之TED Policy近2130行源码剖析

       第9课：UnexpecTEDIntentPolicy源码研读

       第10课：UnexpecTEDIntentPolicy算法源码及IntentTED详解

       第11课：Rasa Memoization对话策略及源码解析

       第12课：Rasa Rule-based Policies架构设计与源码解析

第13课：Rasa RulePolicy完整源码详解

第14课：Rasa对话策略架构设计及Policy接口源码解析

第15课：Rasa Policy完整源码逐行详解

第16课：Rasa对话策略Ensemble算法内幕与完整源码剖析

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阶段5：Rasa业务对话机器人Microservices微服务架构内幕与源码全解

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课程关键词：Rasa、Microservices、Knowledge Base、Microservices 、Action Server、Rasa Server、Action、Event、ActiveLoop、LoopAction、FormAction、FormValidationAction、CollectingDispatcher、Tracker、DomainDict、TwoStageFallbackAction、Proxy Pattern

课程内容：

       微服务和知识图谱是智能业务对话机器人智能水平高低的决定的因素：是微服务Microservices赋予对话机器人业务处理能力。具备专家领域知识Knowledge的知识图谱系统能够极大的提升业务对话机器人的业务知识和业务对话能力，是智能业务对话机器人提升智能的关键。

       本课程聚焦于Rasa这个全世界工程落地最为成功的智能业务对话机器人框架中的微服务及知识图谱架构设计内幕、运行流程机制、案例代码剖析及Rasa微服务及 知识图谱所有的系统源码分析。具体来说：

       1，彻底解密基于代理模式的Rasa微服务架构机制内幕、运行流程、及消息通信解析

       2，Rasa Server端action.py、loops.py、forms.py、two_stage_fallback.py的源码逐行解析

       3，Rasa SDK端所有Event类型的解析及源码实现、interfaces.py及forms.py源码逐行解析

       4，源码分析和案例相结合剖析Rasa微服务，通过具体的对话机器人案例验证源码分析

       5，课程中还对Rasa Knowledge Base中的ActionQueryKnowledgeBase及实战案例做了透彻剖析      

6，抽丝剥茧的讲解Rasa知识图谱架构原理、流程内幕及其框架的完整源码的逐行分析。

       7，在剖析Rasa知识图谱源码的过程中结合具体的案例，帮助学习者通过案例透彻理解Rasa知识图谱框架的每一行源码内幕。

       学习完本课程，可以彻底掌握Rasa微服务开发并实现任意复杂度的Rasa对话机器人的业务功能，同时能够用Rasa整合实现任意复杂度的Knowledge系统及业务开发功能。

课程大纲：

第1课：Rasa对话机器人业务逻辑Action Servers架构设计与核心运行流程解密

1，Rasa Server与Action Servers交互关系解析

2，请求执行custom action的RESTful中JSON内容详解及示例

3，Action Servers返回的events及responses详解及示例

第2课：Rasa Events剖析及源码详解

1，Event接口分析

2，14大Event剖析及源码详解

3，Loop相关Event分析及源码详解

第3课：Rasa微服务Action自定义及Slot Validation详解

1，Rasa Action剖析及代码示例

2，ValidationAction剖析及代码示例

3，FormValidationAction剖析

第4课：Form全生命周期解析及Default Actions剖析

1，Form全生命周期运行内幕

2，Form的高级用法

3，Default Actions详解

第5课：Rasa微服务四大组件全解

1，Rasa Actions和Tracker详解

2，Rasa Dispatcher及Event详解

3，关于Metadata的使用及Action Server启动参数详解

第6课：Rasa Core action.py源码剖析之常见类、工具方法及微服务通信类

1，三大常见类Action、ActionBotResponse、ActionListent源码逐行剖析

2，action.py中工具方法源码详解

3，微服务请求核心RemoteAction源码逐行剖析及AIOHTTP使用详解

第7课：Rasa系统内置Action源码逐行解析

1，ActionSessionStart、ActionRestart、ActionBack源码逐行解析

2，ActionEndToEndResponse、ActionDefaultFallback、ActionRevertFallbackEvents源码逐行解析

3，ActionDeactivateLoop、ActionUnlikelyIntent、ActionExecutionRejection源码逐行解析

4，ActionDefaultAskAffirmation、ActionDefaultAskRephrase、ActionExtractSlots源码逐行解析

5，extract_slot_value_from_predefined_mapping源码逐行解析

第8课：Rasa ActiveLoop、LoopAction及TwoStageFallbackAction源码逐行剖析

1，ActiveLoop源码逐行剖析

2，Rasa LoopAction源码逐行剖析

3，TwoStageFallbackAction源码逐行剖析

第9课：654行Rasa LoopAction类型的FormAction源码逐行剖析

1，LoopAction类型的FormAction运行机制和业务开发意义分析

2，Slots状态的管理、校验、和维护源码解析

3，do方法和is_done方法深度分析

第10课：代理模式下的Rasa微服务Form共1288行源码架构设计及源码逐行解析

1，Action类型的FormAction和LoopAction类型的FormAction区别与联系分析

2，Rasa微服务接口interfaces.py共370行源码逐行解析

3，Rasa SDK中的forms.py共918行源文件逐行解析

第11课：Rasa与Knowledge Base进行整合示例分享、架构剖析、及程序开发三步骤

1，Rasa与Knowledge Base整合具体案例分析

2，Rasa与Knowledge Base三层架构及运行流程剖析

3，Rasa与Knowledge Base程序开发的三步骤分析

第12课：Rasa Knowledge Base案例代码、工作机制及自定义详解

1，ActionQueryKnowledgeBase分析及案例解析

2，Knowledge Base Actions工作机制解密

3，Knowledge Base Actions自定义详解

第13课：Knowledge Base功能详解及源码实现

1，Knowledge Base导入包分析

2，KnowledgeBase类源码逐行解析

3，InMemoryKnowledgeBase类源码逐行解析

第14课：ActionQueryKnowledgeBase源码逐行解析

1，对objects的操作源码详解

2，对attributes的操作源码详解

3，ActionQueryKnowledgeBase预设值解析

第15课：ActionQueryKnowledgeBase的utils.py源码逐行解析

1，utils.py高频使用的Tracker源码解析

2，默认名称配置解析

3，utils.py文件源码逐行解析