Menyediakan Projek Rasa Pertama Anda

Rasa ialah rangka kerja sumber terbuka untuk mencipta AI perbualan dan bot sembang. Jika anda ingin mengkonfigurasi projek pertama anda di Rasa, anda telah datang ke tempat yang betul. Dalam blog ini, Iwe akan menyediakan projek Rasa dari bawah, langkah demi langkah.

Apa Itu Rasa?

Sebelum menyelam, mari kita jelaskan apa itu Rasa. Rasa terdiri daripada dua komponen utama:

1. Sumber Terbuka Rasa: Rangka kerja untuk membina pemahaman bahasa semula jadi (NLU) dan pengurusan dialog.

2. Rasa X: Alat untuk menambah baik dan mengurus pembantu anda dari semasa ke semasa.

Rasa ditulis dalam Python dan membenarkan penyesuaian yang fleksibel, menjadikannya pilihan popular di kalangan pembangun.

Prasyarat

Untuk menyediakan Rasa, anda memerlukan:

• Python 3.8 atau 3.9 (Rasa pada masa ini tidak menyokong 3.10 )

• pip (Pengurus pakej Python)

• Persekitaran Maya (Pilihan tetapi disyorkan)

Kebiasaan dengan Python dan penggunaan baris perintah asas membantu tetapi tidak diperlukan.

Langkah 1: Memasang Python dan Mencipta Persekitaran Maya

1. Muat turun Python:

• Lawati tapak web Python dan muat turun Python 3.8 atau 3.9.

1. Buat Persekitaran Maya: Menggunakan persekitaran maya memastikan kebergantungan projek Rasa anda diasingkan daripada persediaan Python global anda.

   python -m venv venv
   sumber venv/bin/activate

Langkah 2: Pasang Rasa

1. Pasang Rasa melalui pip:

   pip install rasa

   1. Sahkan pemasangan:

   rasa --versi

Anda sepatutnya melihat versi Rasa dan versi Python dipaparkan.

Langkah 3: Buat Projek Rasa Pertama Anda

Sekarang, mari buat projek Rasa anda:

1. Jalankan arahan berikut:

   rasa init

   1. Ikuti gesaan:

• Rasa akan menyediakan direktori projek baharu dengan struktur berikut:

  projek_saya/
  ├── tindakan/
  ├── data/
  ├── model/
  ├── ujian/
  ├── config.yml
  ├── kelayakan.yml
  ├── domain.yml
  └── endpoints.yml

• Kami akan digesa untuk melatih model dan menguji pembantu anda. Teruskan dan cuba!

Langkah 4: Fahami Fail Utama dalam Rasa

Berikut ialah pecahan fail utama dalam projek anda:

• domain.yml: Mentakrifkan personaliti, niat, respons dan entiti bot anda.

• data/nlu.yml: Mengandungi contoh latihan untuk pengecaman niat.

• data/cerita.yml: Mentakrifkan aliran perbualan untuk melatih model dialog.

• config.yml: Menentukan saluran pembelajaran mesin untuk pengelasan niat dan pengecaman entiti.

• endpoints.yml: Mengkonfigurasikan tempat untuk mencari perkhidmatan luaran (cth., pelayan tindakan).

• kredentials.yml: Mengkonfigurasikan penyepaduan pihak ketiga seperti Slack atau Telegram.

Langkah 5: Latih Model Rasa Anda

1. Gunakan arahan berikut untuk melatih pembantu anda jika belum dilatih:

   rasa kereta api

   1. Ini akan menjana fail model dalam direktori model/, sedia untuk menghidupkan bot chat anda!

Langkah 6: Uji Pembantu Anda

1. Uji pembantu anda secara setempat:

   rasa shell

   1. Taip beberapa mesej untuk melihat cara pembantu bertindak balas. Contohnya:

> Hi Hello! <br>
Hey! How are you?<br>

Langkah 7: Tambah Tindakan Tersuai

Mahu bot anda melakukan tindakan seperti mengambil data daripada API? Tambahkan tindakan tersuai!

1. Buka direktori tindakan/ dan buat fail Python (cth., actions.py).

2. Tulis tindakan tersuai anda:

   daripada rasa_sdk import Action
   daripada rasa_sdk.executor import CollectingDispatcher

   kelas ActionHelloWorld(Action):
   nama def(diri):
   kembalikan "action_hello_world"

   def run(self, dispatcher, tracker, domain):
       dispatcher.utter_message(text="Hello, world!")
       return []
   

   1. Kemas kini domain.yml untuk memasukkan tindakan anda:

   tindakan:

   • action_hello_world
     1. Mulakan pelayan tindakan:

   rasa menjalankan tindakan

Rujukan ?

• Dokumentasi Rasmi Rasa

• Muat Turun Python

• Dokumentasi Virtualenv

Selamat mengekod

Atas ialah kandungan terperinci Menyediakan Projek Rasa Pertama Anda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!