Rasa中的tracker_store和event_broker

  Rasa 中的 tracker_store 相对主流为 Redis,event_broker 相对主流为 RabbitMQ。后续为了研究学习直接将 tracker_store 和 event_broker 的 type 都设置为 SQL,使用 MySQL 统一管理。

一.Rasa 中的 tracker_store

  要使用 MySQL 作为 Rasa 的 tracker_store,需要在 endpoints.yml 文件中进行一些配置。以下是一个示例配置:

tracker_store:
    type: SQL
    dialect: "mysql+pymysql"
    url: "localhost"  # your mysql host
    db: "rasa"  # name of the mysql database
    username: "root"  # username to access the database
    password: "password"  # password to access the database

  在这个配置中,typeSQLdialectmysql+pymysql,这表示使用的是 MySQL 数据库,并且使用 pymysql 作为数据库驱动。urldbusernamepassword 分别是 MySQL 数据库的主机名,数据库名,用户名和密码。

  然后,需要确保环境中已经安装了 pymysql 这个库。如果没有,可以使用以下命令进行安装:

pip install pymysql

  这样,Rasa 就会使用 MySQL 作为 tracker_store 进行对话跟踪的存储了。TrackerStore 是一个抽象基类,它定义了一些方法,但并没有定义具体的数据结构。具体的数据结构取决于你选择的 TrackerStore 的实现。例如,SQLTrackerStoreRedisTrackerStoreDynamoTrackerStoreMongoTrackerStore 等都有自己的数据结构。

  但是,可以从 TrackerStore 的方法中推断出一些通用的字段。例如,save 方法接受一个 DialogueStateTracker 对象,这个对象包含了一次对话的所有信息。DialogueStateTracker 对象主要包含以下字段:

  • sender_id:对话的发送者 ID,类型为字符串。
  • slots:对话的槽位信息,类型为字典,键为槽位名,值为槽位值。
  • latest_message:最新的消息,类型为 UserUttered 对象,包含了消息的文本、意图、实体等信息。
  • events:对话的事件列表,类型为列表,包含了对话中的所有事件,如 UserUtteredBotUtteredSlotSet 等。

  具体的 TrackerStore 实现可能会存储更多的信息,也可能会对这些信息进行一些转换。例如,SQLTrackerStore 会将这些信息存储到 SQL 数据库中,而 RedisTrackerStore 则会将这些信息存储到 Redis 中。

二.Rasa 中的 event_broker

  在 Rasa 中,broker 是用于处理和传递消息的组件。它主要用于将事件(如用户的消息,机器人的回复,槽位的设置等)从一个地方传递到另一个地方。例如,当用户发送一条消息时,broker 会将这条消息从输入通道传递到 Rasa 核心,然后再将 Rasa 核心的回复传递回输入通道。

  Rasa 支持多种类型的 broker,包括 RabbitMQKafkaSQL、文件和自定义等。可以在 endpoints.yml 文件中配置 broker。以下是一个使用 RabbitMQ 作为 broker 的示例配置:

event_broker:
  type: "pika"
  url: "localhost"  # rabbitmq host
  username: "guest"  # username to access rabbitmq
  password: "guest"  # password to access rabbitmq
  queues:
    - "rasa_core_events"  # name of the rabbitmq queue

  在这个配置中,typepika,这表示使用的是 RabbitMQ 作为 brokerurlusernamepassword 分别是 RabbitMQ 的主机名、用户名和密码。queues 是一个列表,包含了想要使用的 RabbitMQ 队列的名字。

  然后需要确保环境中已经安装了 pika 这个库。如果没有,可以使用以下命令进行安装:

pip install pika

  这样,Rasa 就会使用 RabbitMQ 作为 broker 进行消息的处理和传递了。

参考文献

[1] Tracker Stores:https://rasa.com/docs/rasa/tracker-stores/

[2] Event Brokers:https://rasa.com/docs/rasa/event-brokers/

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