rasa使用教程

对话机器人 Rasa 中文系列教程

Rasa 是一个自然语言处理开源框架，用于构建聊天机器人和智能助手。它提供了一系列用于处理对话流程的工具和算法，包括自然语言理解（NLU）、对话管理、对话策略等。 使用 Rasa，可以创建一个可扩展、灵活且高度个性化的聊天机器人，该机器人可以与用户进行深入的交互，以满足他们的需求。 Rasa 是基于 Python 编写的，并且支持命令行和 API 接口的方式进行使用和集成。 它还有一个友好的社区，提供了很多文档、教程和示例来帮助开发者上手。

以下教程基于 Rasa 3.4.6 版本，我边学习，边整理的实战笔记，并经过测试。

1. 对话机器人 Rasa（一）：安装
2. 对话机器人 Rasa（二）：中文支持
3. 对话机器人 Rasa（三）：基于规则添加一个意图对应的回复
4. 对话机器人 Rasa（四）：生产环境部署，Ubuntu 服务器基于 docker
5. 对话机器人 Rasa（五）：自动化测试
6. 对话机器人 Rasa（六）：基于 websocket 的网页组件
7. 对话机器人 Rasa（七）：Action 支持 Python 查询今天星期几
8. 对话机器人 Rasa（八）：Actions 通过 Python 查询天气信息
9. 对话机器人 Rasa（九）：Docker Compose 同时部署 rasa core 和 actions 服务
10. 对话机器人 Rasa（十）：回复消息格式化，加粗换行等
11. 对话机器人 Rasa（十一）：custom actions 中使用 python 设置 slot 值
12. 对话机器人 Rasa（十二）：用户会话 Session 管理
13. 对话机器人 Rasa（十三）：GUI 管理系统 Botfront 部署
14. 对话机器人 Rasa（十四）：Botfront 自带的 MongoDB 端口问题
15. 对话机器人 Rasa（十五）：slot type 与 influence conversation
16. 对话机器人 Rasa（十六）：rasa command not found
17. 对话机器人 Rasa（十七）：python custom actions 将 list 或 dict 存储到 slot
18. 对话机器人 Rasa（十八）：使用 docker compose 及 dockerfile 部署 python flask 图片服务
19. 对话机器人 Rasa（十九）：rasa 不同客户端类型区分处理 custom channel
20. 对话机器人 Rasa（二十）：Custom Action 中无法读取 Slot 值
21. 对话机器人 Rasa（二十一）：Rasa 项目的 gitignore 配置
22. 对话机器人 Rasa（二十二）：返回补充自定义字段
23. 对话机器人 Rasa（二十三）：重置 slot 的值
24. 对话机器人 Rasa（二十四）：两例多返回额外消息的 bug 定位
25. 对话机器人 Rasa（二十五）：Form Slot 输入校验
26. 对话机器人 Rasa（二十六）：生产环境支持多并发的配置
27. 对话机器人 Rasa（二十七）：返回视频
28. 对话机器人 Rasa（二十八）：添加逻辑的工作流/规范
29. Rasa 何时使用 rule，何时使用 story
30. Rasa 中 JiebaTokenizer, LanguageModelFeaturizer 与 DIETClassifier 各自的作用及区别
31. Rasa NLU pipeline 组件列表

同时，这个学习系列教程也在我的微信公众号是同步更新，下面是合集的地址：

https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?action=getalbum&__biz=MjM5NTE3NTM4Mg==&scene=1&album_id=2902673741720354817&count=3#wechat_redirect