Rasa是一个开源的对话式AI框架，专注于构建基于文本和语音的自动化对话。它允许开发者创建复杂的、上下文感知的对话代理，用于各种应用场景，如客户服务聊天机器人、虚拟助手和技能。Rasa提供强大的自然语言理解（NLU）和对话管理（DM）能力，使开发者能够构建高度定制化的智能助手。

什么是 Rasa？

Rasa 是一个开源机器学习框架，用于构建上下文式 AI 助手。与许多使用预定义意图和实体匹配规则的聊天机器人平台不同，Rasa利用机器学习算法来理解用户的消息并决定下一步该做什么。这使得构建更加智能、灵活且能够处理复杂对话流程的机器人成为可能。

Rasa 的核心组件

Rasa 框架主要由以下两个核心组件构成：

• Rasa Open Source (NLU): 负责自然语言理解，从用户的输入中提取意图和实体。
• Rasa Enterprise (DM): 负责对话管理，根据对话历史和当前用户输入决定下一步的行动，例如回复用户、调用外部 API 或发起新的对话流程。

为什么选择 Rasa？

与其他对话式AI平台相比，Rasa 有以下几个显著优势：

• 开源和透明： Rasa 是完全开源的，允许开发者完全控制代码并根据自己的需求进行定制。
• 机器学习驱动： 使用机器学习算法进行 NLU 和 DM，使得机器人能够学习并适应不同的对话模式。
• 高度可定制： Rasa 允许开发者定制 NLU 模型、对话策略和外部集成，以满足特定的业务需求。
• 灵活的部署选项： 可以部署在本地服务器、云平台或 Kubernetes 集群上。
• 强大的社区支持： Rasa 拥有活跃的开源社区，提供丰富的文档、教程和支持。

Rasa 的应用场景

Rasa 可以用于构建各种类型的对话式AI助手，以下是一些常见的应用场景：

• 客户服务聊天机器人： 自动回复常见问题、处理订单查询和提供技术支持。
• 虚拟助手： 帮助用户完成任务，例如设置提醒、预订机票或查询天气。
• 技能： 为语音助手（如 Google Assistant 或 Amazon Alexa）构建自定义技能。
• 销售助手： 引导用户完成购买流程，提供产品推荐和处理支付。
• 内部工具： 为企业员工提供自助服务，例如查询 HR 信息或提交 IT 支持请求。

如何开始使用 Rasa？

以下是使用 Rasa 构建一个简单聊天机器人的基本步骤：

1. 安装 Rasa： 使用 pip 安装 Rasa 框架：

   pip install rasa

2. 创建 Rasa 项目： 使用 Rasa init 命令创建一个新的项目：

   rasa init

3. 定义 NLU 数据： 创建 `data/nlu.yml` 文件，定义意图和实体。

   version: '3.1'nlu:- intent: greet  examples: |    - hi    - hello    - hey- intent: goodbye  examples: |    - bye    - goodbye    - see you later

4. 定义对话故事： 创建 `data/stories.yml` 文件，定义对话流程。

   version: '3.1'stories:- story: greet and goodbye  steps:  - intent: greet  - action: utter_greet  - intent: goodbye  - action: utter_goodbye

5. 定义领域（domain）： 创建 `domain.yml` 文件，定义意图、实体、行动和槽位。

   version: '3.1'intents:- greet- goodbyeactions:- utter_greet- utter_goodbyeresponses:  utter_greet:  - text: 'Hey! How are you?'  utter_goodbye:  - text: 'Bye!'

6. 训练 Rasa 模型： 使用 Rasa train 命令训练模型：

   rasa train

7. 运行 Rasa Shell： 使用 Rasa shell 命令与机器人进行交互：

   rasa shell

Rasa NLU 模型配置

Rasa 提供了多种 NLU 模型配置选项，您可以根据您的具体需求选择合适的模型。以下是一些常见的 NLU 模型组件：

• WhitespaceTokenizer： 使用空格进行分词。
• RegexFeaturizer： 基于正则表达式提取特征。
• LexicalSyntacticFeaturizer： 提取词汇和句法特征。
• CountVectorsFeaturizer： 使用词袋模型提取特征。
• TfidfTransformer： 使用 TF-IDF 算法进行特征转换。
• DIETClassifier： 基于深度学习的意图分类器。
• EntitySynonymMapper： 将实体同义词映射到标准实体值。
• CRFEntityExtractor： 基于条件随机场的实体提取器。
• DucklingHTTPExtractor： 使用 Duckling 提取日期、数字等常见实体。

您可以将这些组件组合成不同的 pipeline，以构建定制化的 NLU 模型。一个典型的 NLU pipeline 如下所示：

language: zhpipeline:- name: WhitespaceTokenizer- name: RegexFeaturizer- name: LexicalSyntacticFeaturizer- name: CountVectorsFeaturizer- name: CountVectorsFeaturizer  analyzer: char_wb  min_ngram: 1  max_ngram: 4- name: DIETClassifier  epochs: 100- name: EntitySynonymMapper- name: ResponseSelector  epochs: 100

Rasa 对话管理（DM）策略

Rasa 的对话管理策略决定了机器人如何根据对话历史和当前用户输入选择下一步的行动。Rasa 提供了多种对话管理策略，包括：

• RulePolicy： 基于规则的策略，根据预定义的规则选择行动。
• MemoizationPolicy： 将对话历史存储在内存中，并在遇到相同的对话历史时选择相同的行动。
• TEDPolicy： 基于 Transformer Embedding Dialogue Policy 的策略，使用深度学习模型进行对话管理。
• FormPolicy： 用于处理表单对话的策略，引导用户填写所需的槽位。

您可以根据您的具体需求选择合适的对话管理策略，并将其组合成一个策略 ensemble。一个典型的策略 ensemble 如下所示：

policies:- name: MemoizationPolicy- name: RulePolicy- name: TEDPolicy  max_history: 5  epochs: 100

Rasa 与外部 API 集成

Rasa 可以与外部 API 集成，以获取数据或执行操作。例如，您可以将 Rasa 与天气 API 集成，以查询天气信息；或者与数据库 API 集成，以查询用户信息。

要与外部 API 集成，您需要创建一个自定义行动，并在行动中调用 API。以下是一个示例：

from rasa_sdk import Actionfrom rasa_sdk.events import SlotSetimport requestsclass ActionGetWeather(Action):    def name(self):        return 'action_get_weather'    def run(self, dispatcher, tracker, domain):        city = tracker.get_slot('city')        url = f'https://api.example.com/weather?city={city}'        response = requests.get(url).json()        weather = response['weather']        dispatcher.utter_message(f'The weather in {city} is {weather}.')        return [SlotSet('weather', weather)]

然后，您需要在 `domain.yml` 文件中注册该行动：

actions:- action_get_weather

并在对话故事中使用该行动：

stories:- story: get weather  steps:  - intent: ask_weather    entities:    - city: beijing  - action: action_get_weather

Rasa Enterprise 介绍

Rasa Enterprise 是 Rasa 的商业版本，提供额外的功能和支持，包括：

• 可视化界面： 提供一个用户友好的界面，用于管理 Rasa 项目、训练模型和监控对话。
• 协作工具： 支持团队协作，允许多个开发者同时编辑和管理项目。
• 高级分析： 提供高级分析功能，帮助您了解机器人的性能并改进其设计。
• 企业级安全： 提供企业级安全功能，保护您的数据和应用程序。
• 专业支持： 提供专业的技术支持和咨询服务。

如果您需要构建大规模、高可靠性的对话式AI助手，或者需要企业级安全和支持，可以考虑使用 Rasa Enterprise。

Rasa 学习资源

以下是一些有用的 Rasa 学习资源：

• 官方文档： https://rasa.com/docs/
• 官方论坛： https://forum.rasa.com/
• GitHub 仓库： https://github.com/rasahq/rasa
• Rasa Masterclass: https://academy.rasa.com/
• Rasa YouTube Channel: https://www.youtube.com/c/RasaHQ

Rasa 与 Dialogflow 的对比

Rasa 和 Dialogflow 都是流行的对话式 AI 框架，但它们在设计理念和功能方面存在一些关键差异。下表对两者进行了比较：

选择 Rasa 还是 Dialogflow 取决于您的具体需求。如果您需要高度的定制性、灵活性和对数据的控制，并且希望构建复杂的对话式 AI 助手，那么 Rasa 是一个更好的选择。如果您的需求比较简单，并且希望快速构建一个基本的聊天机器人，那么 Dialogflow 可能会更适合您。

总而言之，Rasa 提供了一个强大的平台，让开发人员能够创建复杂的、上下文感知的对话代理。它的开源性质、机器学习驱动的方法和高度可定制性使其成为构建各种应用程序的理想选择。