Rasa - это платформа, которую используют почти все компании, которые пытаются развернуть чат-ботов на своих веб-сайтах, чтобы направлять клиентов и помогать им с ответами на часто задаваемые вопросы.

Что такое RASA?
Давайте посмотрим на картинку, чтобы определить, на что способны чат-боты на основе RASA.

RASA помогает нам легко создавать классификаторы на основе намерений. Но вы можете спросить: КАК ЭТИ ЧАТБОТЫ ЛУЧШЕ ДРУГИХ ЧАТ-БОТОВ?
Мы можем создавать других чат-ботов, основанных на намерениях, и обучать их, но отличие заключается в том, как они обучаются. . RASA позволяет нам определять намерение и типы текстов / входных данных, которые чат-бот может получать от него, а также способы ответа на эти запросы. Все это упрощается для пользователей, создающих или обучающих чат-бота. Даже процесс обучения чат-бота становится проще после добавления намерений и ответов с помощью простых команд.

Немного о архитектуре RASA.
Я собираюсь начать с отображения диаграммы потока сообщений.

Любое поступающее сообщение сначала передается интерпретатору, который является частью RASA NLU (к этому придет немного позже), чтобы попытаться понять сообщение. Затем он переходит к счетчику, который пытается поддерживать своего рода сеанс с пользователем или состояние сеанса с пользователем. Из трекера он переходит к Политике, где проверяется намерение и отмечается следующее действие или ответ. Как только это будет сделано, чат-бот выдает ответ, который показан на диаграмме как Сообщение отправлено.

RASA X
Это еще один важный инструмент, который может помочь нам в визуализации архитектуры на основе RASA. Отличный разговорный ИИ можно разработать только при правильном обучении, основанном на реальных помощниках. RASA X - это набор инструментов, который помогает использовать разговоры для улучшения своего помощника. Как только вы создали минимально жизнеспособного помощника, способного справиться с самыми важными историями счастливого пути, RASA X поможет вывести его на новый уровень.
ПРИМЕЧАНИЕ. RASA и RASA X - это все. разные по интерфейсу. RASA помогает нам взаимодействовать с чат-ботом через интерфейс командной строки, в отличие от RASA X, который дает нам дополнительные функции и обычно работает на локальном сервере.

Стек RASA

Основные компоненты RASA показаны выше.
1. RASA NLU: Rasa NLU - это инструмент обработки естественного языка с открытым исходным кодом для классификации намерений, поиска ответов и извлечения сущностей в чат-ботах. Например, взяв предложение вроде

"I am looking for a Chinese restaurant in the center of Bangalore"

Намерение после классификации получается следующим образом:

{
  "intent": "search_restaurant",
  "entities": {
    "cuisine" : "Mexican",
    "location" : "center"
  }
}

Это только суть о RASA NLU.

2. Ядро RASA: Ядро RASA - это механизм диалога для создания помощников ИИ. Вместо набора операторов if / else он использует модель машинного обучения, обученную на примерах разговоров, чтобы решить, что делать дальше.
Используя Rasa Core, вы вручную указываете все, что ваш бот может говорить и делать. Мы называем это actions. Одно действие может заключаться в приветствии пользователя, другое - в вызове API или запросе базы данных. Затем вы тренируете вероятностную модель, чтобы предсказать, какое действие следует предпринять с учетом истории разговора.

Следует отметить, что в этих моделях используется RL или обучение с подкреплением, которое является требованием к данным. Для обучения требуется большой объем данных. Это одна из причин, по которой чат-боты на основе RASA дают довольно хороший отклик.

Установка RASA
На это у меня ушло немало времени. Поэтому, если на вашем компьютере установлена ​​анаконда, я бы порекомендовал ее. Это очень облегчило мне жизнь. Открыв Anaconda, создайте собственную среду для запуска собственной среды RASA.
Некоторые меры предосторожности, которые вы должны обязательно принять, - это проверить вашу версию Python. RASA не поддерживает Python 3.8. Поэтому убедитесь, что у вас есть версия ниже (я лично использовал Python 3.6). Перейдите в папку внутри Visual Studio, которая содержит инструменты сборки, и выполните следующую команду:

pip install rasa # Для установки rasa
pip install rasa-x - extra-index-url https://pypi.rasa.com

Как только это будет сделано, вы можете перейти в папку, в которой вы хотите создать бота на основе RASA, и запустить команду rasa init, которая создаст все файлы, необходимые для запуска rasa. Вот некоторые из других команд, которые вы можете использовать из своего терминала conda для запуска функций на вашем боте conda:

rasa train # команда, используемая для обучения
rasa shell #chat с чат-ботом в командной строке
rasa interactive #chat and исправьте бота в командной строке
rasa run actions -vv # Для запуска, если новые действия были инициализированы (логически)
rasa run -m models - enable- api - cors «*» 5021 # Команда, используемая для запуска rasa API

Я надеюсь, что смогу помочь и передать некоторую информацию. На сегодня все. Продолжай учиться.

Ваше здоровье.