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jiangdongguo/ChitChatAssistant

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RASA中文聊天机器人项目


RASA 开发中文指南系列博文:

注:本系列博客翻译自Rasa官方文档,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:ChitChatAssistant,欢迎starissues,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-nlp/MITIE.git
pip install rasa[mitie]  # 注:由于第一步始终没成功过,没尝试过这个命令的意义

 由于自己在线安装尝试了很多次都拉不下来,因此只能走离线安装的方式,有三个步骤:

  • 首先,下载MITIE源码和中文词向量模型total_word_feature_extractor_zh.dat(密码:p4vx),这里需要将该模型拷贝到创建的python项目data目录下(可任意位置),后面训练NLU模型时用到;

  • 其次,安装Visual Studio 2017 ,需要勾选“用于 CMake 的 Visual C++ 工具”,因为编译MITIE源码需要Cmake和Visual C++环境。安装完毕后,将C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\Common7\IDE\CommonExtensions\Microsoft\CMake\CMake\bin添加到环境变量中,再重启电脑使之生效;

  • 从Pycharm的命令终端进行Mitie源码根目录,执行下面的命令:

    python setup.py build
    python setup.py install

3. 安装jieba

# 安装Jieba中文分词
pip install jieba

2. 训练模型

 当所有样本和配置文件准备好后,接下来就是训练模型了,打开命令终端执行下面的命令,该命令会同时训练NLU和Core模型。

  • 使用MITIE
python -m rasa train --config configs/config.yml --domain configs/domain.yml --data data/
  • 使用Supervised_Embedding
python -m rasa train --config configs/zh_jieba_supervised_embeddings_config.yml --domain configs/domain.yml --data data/
  • 使用MITIE+Supervised_Embedding
python -m rasa train --config configs/zh_jieba_mitie_embeddings_config.yml --domain configs/domain.yml --data data/

3. 运行服务

(1)启动Rasa服务

 在命令终端,输入下面命令:

# 启动rasa服务
# 该服务实现自然语言理解(NLU)和对话管理(Core)功能
# 注:该服务的--port默认为5005,如果使用默认则可以省略
python -m rasa run --port 5005 --endpoints configs/endpoints.yml --credentials configs/credentials.yml --debug

(2)启动Action服务

在命令终端,输入下面命令:

# 启动action服务
# 注:该服务的--port默认为5055,如果使用默认则可以省略
Python -m rasa run actions --port 5055 --actions actions --debug 

(3)启动server.py服务

python server.py

Rasa ServerAction ServerServer.py运行后,在浏览器输入测试:

http://127.0.0.1:8088/ai?content=查询广州明天的天气

终端调用效果为:

4. 更新日志

(1)V1.0.2020.02.15

  • 创建项目,模型训练成功;
  • 前端访问Rasa服务器正常响应;
  • 对接图灵闲聊机器人、心知天气API,便于测试;

(2)V1.1.2020.02.27

  • 优化NLU样本,尝试使用同义词、正则、查找表;
  • 改进supervised_embeddings,实体提取和意图识别明显提高,训练速度加快很多;
  • 完成Rasa中文聊天机器人开发指南(2):NLU篇文章撰写;

(3)V1.2.2020.04.10

  • 使用Interactive Learning构建样本;
  • 新增MITIE+supervised_embeddings管道,并训练相应的模型;
  • 新增身份查询案例;
  • 将Rasa版本升级到1.9.5,解决win10使用tensorflow出现的异常(详见入门篇);
  • 完成Rasa中文聊天机器人开发指南(3):Core篇文章撰写;

5. License

Copyright 2020 Jiangdongguo

Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
you may not use this file except in compliance with the License.
You may obtain a copy of the License at

   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

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