# Rasa for Java: 开源聊天机器人框架
在当今人工智能技术的快速发展过程中，聊天机器人成为了实现自然语言处理和人机对话的重要应用。Rasa是一个开源的聊天机器人框架，它提供了一套完整的解决方案，可以帮助开发者快速构建自己的聊天机器人应用。本文将深入介绍Rasa for Java框架，并提供一些示例代码来帮助读者理解和使用该框架。
## Rasa for Java简介
Rasa是
### RASA Docker: 将聊天机器人部署到Docker中
RASA是一个开源的自然语言处理框架，可以帮助开发者构建智能聊天机器人。将RASA部署到Docker容器中可以方便地进行部署和管理。本文将介绍如何将RASA部署到Docker中，并提供相应的代码示例。
#### RASA Docker部署步骤
1. 安装Docker：首先需要在本地环境中安装Docker。可以通过Docker
最近要做一个简单金融场景的对话问答系统，由于一开始没有业务数据，首先想到的就是话术模版问答，在调研了一些技术文章和系统后，发现比较常用的就是rasa，比较适合单一业务场景的对话，大厂的开放式问答可能是很多人自主研发的一套框架，对于很多中小厂则主流使用的是rasa，可以减少一部分基建的时间。 一个完整的对话系统流程图如下所示： Rasa的框架涵盖了上图右边虚线框的部分。 
# Rasa Java SDK简介
Rasa是一个开源的自然语言处理（NLP）框架，它帮助开发者构建聊天机器人和智能助手。Rasa提供了一个Java SDK，使得在Java应用程序中使用Rasa变得更加简单和方便。本文将介绍Rasa Java SDK的基本概念和使用方法，并提供一些代码示例。
## Rasa Java SDK概述
Rasa Java SDK是Rasa提供的一个专门用于Java
原创
2023-08-20 03:26:12
249阅读
对话驱动开发 （CDD） 是倾听用户意见并利用这些见解来改进 AI 助手的过程。这是聊
原创
2023-04-01 21:36:17
231阅读
# Rasa Docker搭建指南
## 引言
在本文中，我将向你介绍如何使用Docker来搭建Rasa聊天机器人框架。Rasa是一个开源的自然语言处理(NLP)框架，可以用于构建智能对话系统。通过使用Docker，我们可以轻松地实现Rasa的部署和管理。
在开始之前，请确保你已经安装了Docker和Docker Compose。如果你尚未安装，请按照官方文档进行安装。
## 搭建流程
# 通过Rasa安装Java的详细教程
在许多开发场景中，我们可能需要将Rasa和Java结合起来以增强我们的应用功能。尽管Rasa主要与Python生态系统紧密集成，但以下步骤将指导您在您的环境中成功安装并配置Java与Rasa。本文将为您提供一个清晰的步骤流程，并详细解释每一步的配置。
## 安装流程
在您开始之前，以下是实现“Rasa安装Java”的主要步骤：
| 步骤 | 描述
# Rasa Docker 部署
在现代软件开发中，Docker 已经成为了不可或缺的工具。它能够实现容器化部署，将应用程序及其依赖项打包成一个独立的可移植容器，使得应用程序的部署变得简单、可靠且可重复。本文将介绍如何使用 Docker 部署 Rasa，一个用于构建智能对话系统的强大开源框架。
## 什么是 Rasa？
Rasa 是一个用于开发智能对话系统的框架，具有强大的自然语言处理（NL
# Docker 安装 Rasa
## 一、什么是 Rasa？
Rasa 是一个开源的自然语言处理框架，用于构建对话式 AI 功能。通过 Rasa，开发者可以创建自己的聊天机器人，并且可以在各种平台上部署。
## 二、为什么使用 Docker 安装 Rasa？
使用 Docker 可以方便快捷地部署 Rasa，同时也能够避免对系统环境造成影响。Docker 安装 Rasa 的过程简单且高效
如果要在对话中使用微服务，就必须在domain中注册这些actions，以下是示例：actions:- action_search_concerts- action_search_venues- action_show_concert_reviews- action_show_venue_reviews个人博客：https://blog..net/m0_49380401/技术答疑wecha
原创
2022-02-25 23:46:27
171阅读
你可以在定义的response中使用变量来向response中插入内容，变量使用{}来表示，如以下示例所示，{name}就是变量，Rasa会查找有没有name这样的slot存在，如果存在并有值，则使用slot的值来插入到response中，如果不存在或者为空，则插入None：responses:utter_greet:- text: "Hey, {name}. How are you?"另外也可以
原创
2022-02-26 00:36:48
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为了根据不同的channel来指定不同的response，你可以使用channel key来指定哪个response属于这个channel。示例如下:responses:utter_ask_game:- text: "Which game would you like to play on Slack?"channel: "slack"- text: "Which game would you l
原创
2022-02-26 00:39:51
384阅读
你可以在domain中或者单独的response文件中定义response。response的名称需要以utter_开头，在以下示例中可以看到，intent greet可以触发responses utter_greet或者utter_bye。intents:- greetresponses:utter_greet:- text: "Hi there!"utter_bye:- text: "See
原创
2022-02-26 00:35:30
186阅读
Rasa课程、Rasa培训、Rasa 3.x部署安装
原创
2022-02-23 12:01:09
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Rasa对话机器人需要使用domain中定义的slots信息来进行对话状态管理，slots定义包括slots名称，type，influence_conversation，mappings等。slots:concerts:type: listinfluence_conversation: falsemappings:- type: customvenues:type: listinfluence_c
原创
2022-02-25 23:39:30
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关于domain中的session配置，包括以下两个参数：session_expiration_time表示对话session超时的时间carry_over_slots_to_new_session表示是否需要把前面对话的状态信息带入到新的对话中。示例：session_config:session_expiration_time: 60 # value in minutescarry_o
原创
2022-02-25 23:48:51
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Rasa提供了4种类型的mapping来基于用户最新输入信息填充slot的值。除了预定义mapping之外，也可以使用自定义的mapping。需要注意的是所有自定义的slot mapping的类型为custom。具体示例如下from_entity ：使用从用户输入中提取的entity的值来填充slot。示例如下：entities:- entity_nameslots:slot_name:type:
原创
2022-02-26 00:26:03
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记录下自己搭建的过程，备忘录 在docker hup中搜索seafile镜像如何使用docker，可以在网上找，很多教程说明[root@izm5e1quxhnlkaldhhgoihz docker]# docker search seafile
INDEX NAME DESCRIPTION
rasa corerasa 逻辑rasa core为核心的逻辑 Agent将Rasa Core的功能通过API开放出来，像模型训练，对话处理等都可以通过Agent完成，一个模型训练的例子：import sys
from rasa_core.policies.keras_policy import KerasPolicy
from rasa_core.agent import Agent
if l
关于使用多个domain文件的做法：domain可以定义在一个.yml文件中，也可以拆分为一个目录里的多个.yml文件，如果是拆分的情况，Rasa对话机器人会自动把所有与domain相关的.yml文件内容合并在一起来提取配置信息。如果使用多个domain文件，训练模型时使用以下命令：rasa train --domain path_to_domain_directory个人博客：https://b
原创
2022-02-25 23:51:25
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