目标是使用rasa构建一个自己的对话机器人! 在开源对话机器人中,Rasa社区很活跃,在国内很多企业也在使用Rasa做对话机器人,有rasa开发经验的往往是加分项。 当年实习的时候接触到了Rasa[1],现在工作中也使用Rasa,因此,写写一些经验文档,有助后来人的入门和研究。 rasa安装和使用 我们做工程开发的时候,首先要解决好安...
Rasa core是Rasa框架提供的对话管理模块,它类似于聊天机器人的大脑,主要的任务是维护更新对话状态和动作选择,然后对用户的输入作出响应。所谓对话状态是一种机器能够处理的对聊天数据的表征,对话状态中包含所有可能会影响下一步决策的信息,如自然语言理解模块的输出、用户的特征等;所谓动作选择,是指基于当前的对话状态,...
Rasa作为一款开源的对话机器人框架,能让开发者使用先进的机器学习技术快速创建工业级的对话机器人。 得益于其丰富的功能、完备的机器学习能力和可以快速上手的特性,Rasa框架是目前最流行也是最成熟的开源对话机器人框架,多次获得业界各大公司和行业研究机构的推荐和认可。 Rasa框架自开源以来,官方文档都是英文编写的,且...
使用BotSharp框架,开发者可以快速、高效地开发出智能对话机器人应用程序。无论是初学者还是经验丰富的程序员,都可以利用该框架提供的丰富功能和工具,轻松地构建出满足需求的聊天机器人。随着技术的不断进步和需求的不断增长,我们相信BotSharp框架将继续发挥重要作用,推动智能对话机器人的发展和应用。总结起来,BotSharp作为一...
人观看 #信息技术tensorflownlprasa孔晓泉nlu 孔晓泉,机器学习方向-谷歌开发技术专家,TensorFlow 和 TensorFlow Addons contributor。Rasa SuperHero contributor 和 Rasa 中国社区 Founder。曾就职于 Alibaba Group 从事 NLP 算法和框架研发工作。拥有多年的 NLP 算法研发和落地经验。
langchain-serve是一款开源框架,支持在Jina AI Cloud上一键部署LangChain应用,轻松创建REST/Websocket API,开发对话型Slack机器人,或将应用打包为FastAPI。这一平台支持在云端或本地环境部署,保证数据隐私同时享受无服务器架构的便利。 Github文档 介绍相关项目 ...
本篇内容聚焦于使用Russia开源框架进行对话理解和管理,涵盖了数据使用方法、机器教学工具,以及对话图谱可视化技术的详细说明。介绍了交互式学习(Interactive Learning)的概念,并通过Russia平台如何便捷地生成训练数据的过程加以示例。内容涵盖了对话系统中的技术要点:如NLU里的意图(Intent)和实体(Entity)的识别与使用,以及ROS...
开源对话机器人框架 Rasa (一):安装 需求是实现一个特定领域的问答功能,交互模式类似跟 ChatGPT/文心一言聊天一样,或者是购物平台中的客服机器人。 基于 ChatGPT 的开源实现来训练模型肯定不现实,毕竟这么大的模型,训练成本极高,而且现实需求也不需要这么庞大的功能,只需要专业的领域知识即可。 此外,涉及到医疗领域...
开源对话机器人框架 Rasa (一):安装 需求是实现一个特定领域的问答功能,交互模式类似跟 ChatGPT/文心一言聊天一样,或者是购物平台中的客服机器人。 基于 ChatGPT 的开源实现来训练模型肯定不现实,毕竟这么大的模型,训练成本极高,而且现实需求也不需要这么庞大的功能,只需要专业的领域知识即可。 此外,涉及到医疗领域...
通过机器学习技术实现对话系统,机器人开发的工具。背后是一家创业公司,19年初融资1300万美元。 能做什么 单轮问答,多轮对话 TODO 补充demo展示 基本架构 重要模块解释 nlu自然语言理解 输入:一串自然语言的文本 输出:分词和实体提取意图识别之后的结构化文本,(intent,slot,value): 用一个三元组结构化描述text,比如 ...