3/10 - 更新 2_custom_clu：如何自定义 RASA 里面的 NLU 模块，基本上根据这个 example，我们可以使用任意的模型（torch, paddle等）来进行意图识别（基于此，我们能够实现对 rasa 推理速度和精度的大幅度提升）；或者实现 RASA 中不存在的功能，比如情感分析等；同时我们也意识到，RASA 自带的 transformer embedding 模型是不能 train的，并且其基于 Transformer Embedding 的特征提取方法也是可以优化的。
3/12 - 更新 3-custmo_clu_advanced ：RASA NLU REST API。完结 RASA NLU 部分探索，作简要知识点总结。
3/15 - 更新 1_concertbot: 添加 rest-api 调用方法在 1-concertbot example 中。
3/20 - 更新 4_unpack_rasa ：rasa 入口以及开源框架拆解，完成 不安装 rasa python 包的情况下，运行 rasa 所有功能案例。
3/20 - 更新 5_custom_channel ：rasa custom channel output，见 example 5
3/20 - 更新 6_redis_store：rasa TrackerStore 使用 redis 配置；这个支持我们对高并发支持以及保存中间变量。
3/21 - 更新 7_async_test：测试了2 核 16 GB 内存虚拟机，在 1 秒钟内为100名用户进行服务时。平均耗时约 4 秒钟。
3/21 - 更新 8_widget: 通过 rasa 官方的 widget 和 socket-io 实现了客户端 session 方案。
3/23 - 更新 9_k8s_rasa: RASA K8S 部署。
- 添加自定义 intent 和其他 NLU 模块（3/10）
- 尝试使用自定义的 Transformer 模型，而非直接使用官方提供的预训练模型。(自定义模型有利于更好的控制模型推理速度。)
- NLU REST API 测试，NLU 整理模块完结
- RASA 包管理架构梳理，rasa 手动安装，库依赖手动管理案例添加。
- 梳理 客户端 Ression 设计方案(通过官方提供的 widget 和 websocket 实现)，添加 redis 缓存管理案例。
- 添加 k8s helm 开启服务示例。
- 梳理 Redis 储存方案，添加 Redis Tracker 储存方案。
- 调查数据隐私问题。
- Policy 考察，rule 和 story example 探索。
- 添加自定义 rasa core 案例。