拉萨聊天机器人 这是一个简单的聊天机器人，可以为您提供有关印度国家/地区信息的covid19

Sara - Rasa 演示机器人 :person_surfing: 介绍 此 repo 的目的是展示使用开源 Rasa 框架构建的上下文 AI 助手。 Sara 是 alpha 版本，存在于我们的文档中，帮助开发人员开始使用我们的开源工具。 它支持以下用户目标： 理解 Rasa 框架 开始使用 Rasa 回答一些关于 Rasa 的常见问题 将技术问题指向特定文档 订阅 Rasa 通讯 请求与 Rasa 的销售团队通话 处理基本的闲聊 您可以在找到 Sara 的计划增强功能 :construction_worker:‍ 安装 要安装 Sara，请克隆 repo 并运行： cd rasa-demo make install 这将安装机器人及其所有要求。 请注意，此机器人应与 python 3.6 或 3.7 一起使用。 :robot: 运行萨拉： 使用rasa train训练模型（这将需要大量内存来训练，如果您想更快地训练它，请尝试使用--augment

介绍 支持rasa json数据格式的bert finetune 准备 在训练finetune模型前需要先下载bert pre-train model，这里用的是中文的，可去官网下载chinese_L-12_H-768_A-12 。 json文件称为rasa_dataset_training.json ，dev的json文件称为rasa_dataset_testing.json ，当然你可以在run_classifier.py代码里面做相应的修改。 版本 bert-serving-client == 1.6.0 bert-serving-server == 1.6.0 命令 sh run.sh

健康检查Rasa ChatBot 这是基于rasa的聊天机器人。 向用户询问几个与健康相关的问题，最后将日志共享回用户。 该项目演示了使用rasa开源sdk创建基于NLP的聊天机器人是多么容易。 它主要由表单和自定义动作组成。 保留了适合初学者的范围，以便任何希望入门的人都可以参考。 设定与安装 建议将Python 3.6或Python 3.7与rasa框架一起使用。 以下是运行此项目的步骤。 克隆此存储库的master分支，并在终端中打开根目录。 使用python创建虚拟环境： python3.7 -m venv ./venv并通过source ./venv/bin/activate激活它 安装rasa pip install rasa ，现在您可以运行下面描述的rasa命令。 生成训练模型 确保python virtual env在终端中处于活动状态。 将目录更改为backend

•••• •• 它是什么 Botfront是使用Rasa构建的开源企业级对话平台。 它为领域专家，会话设计师和工程师提供了超直观的界面和协作功能。 强调 :smiling_face_with_sunglasses: 易于使用 :graduation_cap: 强大的 :laptop: 开发人员友好 我们的主要目标是降低进入对话式AI的技术壁垒。 实现上下文感知的对话应该和聊天一样容易。 Botfront使用Rasa ，这是一个功能强大且可用于生产的会话式AI库。 Botfront公开了所有Rasa功能并抽象了其复杂性。 Botfront直观的CLI可以在您的开发计算机上协调所有Botfront的服务。 编写，培训，自动重新加载动作代码，它可以正常工作！ 特征 故事和规则的直观界面 Botfront提供了独特而自然的对话创作体验。 您可以在几分钟内创建复杂的对话框流 表单的流程图编辑器 超级直观的流程图编辑器，用于不需要机器学习的对话 自动化测试 一键式创建自动测

Botfront的Rasa 与Botfront一起使用的前叉，Botfront是用Rasa构建的开源聊天机器人平台。 有关更多信息，请访问的 Rasa Addons rasa_addons.core.policies.BotfrontDisambiguationPolicy 该策略实现了后备和基于建议的歧义消除。 它与action rasa_addons.core.actions.ActionBotfrontDisambiguation ， rasa_addons.core.actions.ActionBotfrontDisambiguationFollowup和rasa_addons.core.actions.ActionBotfrontFallback以及NLU管道组件rasa_addons.nlu.components.intent_ranking_canonical_exa

第121课：Rasa对话机器人Debugging项目实战之电商零售对话机器人运行流程调试全程演示-1

RASA中文聊天机器人项目 RASA 开发中文指南系列博文： Rasa中文聊天机器人开发指南(4)：RasaX篇 Rasa中文聊天机器人开发指南(5)：Action篇 注：本系列博客翻译自，并融合了自己的理解和项目实战，同时对文档中涉及到的技术点进行了一定程度的扩展，目的是为了更好的理解Rasa工作机制。与本系列博文配套的项目GitHub地址：，欢迎star和issues，我们共同讨论、学习！ 1. 安装rasa 1.1 环境要求 python 3.6 + mitie jieba 1.2 安装步骤 1. 安装rasa # 当前版本为1.9.5 # 该命令运行时间较长，会安装完所有的依赖 pip --default-timeout=500 install -U rasa 2. 安装mitie # 在线安装Mitie pip install git+https://github.com/mit

聊天室 Rasa NLU的数据生成器 • • •• Chatette是一个Python程序，为给定模板文件的生成训练数据集。 如果您想为自然语言理解任务制作示例数据的大型数据集，而又不费吹灰之力，那么Chatette是适合您的项目。 具体来说， Chatelet实现了一种特定于域的语言（ DSL ），该语言允许您定义模板以生成大量的句子，然后将其保存为Rasa NLU的输入格式。 使用的DSL几乎是Rodrigo Pimentel创建的优秀项目的超集。 （注意：DSL实际上是Rasa NLU的Chatito v2.1.x的超集，而不是所有可能的适配器。 ） 交互式模式也可用： 安装 要运行Chatette ，您将需要安装 。 Chatette可与Python 2.7和3.x（> = 3.4）一起使用。 Chatette在上可用，因此可以使用pip安装： pip install chatette 或者，您可以克隆并安装要求： pip install -r requirements/common.txt 然后，您可以通过在目录Chatette/chatette/执行以下

RASA CORE官方中文文档可以帮助你搭建一个属于自己的聊天任务型机器人，帮助你处理一些任务