如何实现 Python Rasa 知识库
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用 Python Rasa 实现知识库。下面是整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 安装 Rasa |
| 2 | 创建一个新的 Rasa 项目 |
| 3 | 创建一个自定义的 NLU 训练数据集 |
| 4 | 训练 NLU 模型 |
| 5 | 创建一个自定义的 Action |
| 6 | 配置 Rasa Core |
| 7 | 启动 Rasa 服务 |
下面我将逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码示例。
步骤1：安装 Rasa 首先，你需要使用以下命令安装 Rasa：
pip install rasa
步骤2：创建一个新的 Rasa 项目 在命令行中，使用以下命令创建一个新的 Rasa 项目：
rasa init
这将在当前目录下创建一个新的 Rasa 项目，并提供默认的文件结构。
步骤3：创建一个自定义的 NLU 训练数据集
在 Rasa 项目的 data 目录下，创建一个名为 nlu.md 的文件。在该文件中，你可以定义你的知识库问题和对应的答案。例如：
## intent:knowledge_question
- How does Rasa Work?
- What is Rasa?
步骤4：训练 NLU 模型 在命令行中，使用以下命令训练 NLU 模型：
rasa train nlu
这将使用你在 nlu.md 文件中定义的训练数据集来训练 NLU 模型。
步骤5：创建一个自定义的 Action
在 Rasa 项目的 actions 目录下，创建一个名为 knowledge_action.py 的文件。在该文件中，你可以定义处理知识库问题的自定义 Action。例如：
from typing import Any, Text, Dict, List
from rasa_sdk import Action, Tracker
from rasa_sdk.executor import CollectingDispatcher
class KnowledgeAction(Action):
def name(self) -> Text:
return "action_knowledge_answer"
def run(self, dispatcher: CollectingDispatcher,
tracker: Tracker,
domain: Dict[Text, Any]) -> List[Dict[Text, Any]]:
knowledge_question = tracker.latest_message['text']
# 根据问题查询知识库，并获得答案
knowledge_answer = lookup_knowledge_base(knowledge_question)
dispatcher.utter_message(text=knowledge_answer)
return []
步骤6：配置 Rasa Core
在 Rasa 项目的 domain.yml 文件中，添加一个自定义的 action：
actions:
- action_knowledge_answer
步骤7：启动 Rasa 服务 在命令行中，使用以下命令启动 Rasa 服务：
rasa run --enable-api
现在你可以使用 Rasa API 来与你的知识库进行交互了。
下面是一个示例序列图，展示了整个流程的交互过程：
sequenceDiagram
participant User
participant Rasa
participant KnowledgeBase
User->>Rasa: 提问
Rasa->>KnowledgeBase: 查询问题
KnowledgeBase-->>Rasa: 返回答案
Rasa-->>User: 展示答案
以上就是使用 Python Rasa 实现知识库的完整流程。通过按照这些步骤，你可以创建一个能够回答知识库问题的聊天机器人。希望这篇文章对你有所帮助！
