Rasa是一个主流的构建对话机器人的开源框架,它的优点是几乎覆盖了对话系统的所有功能,并且每个模块都有很好的可扩展性。参考文献收集了一些Rasa相关的开源项目和优质文章。
一.Rasa介绍
1.Rasa本地安装
直接Rasa本地安装一个不好的地方就是容易把本地计算机的Python包版本弄乱,建议使用Python虚拟环境进行安装:
pip3 install -U --user pip && pip3 install rasa
2.Rasa Docker Compose安装
查看本机Docker和Docker Compose版本:
docker-compose.yml文件如下所示:
version: '3.0' services: rasa: image: rasa/rasa ports: - "5005:5005" volumes: - ./:/app command: ["run", "--enable-api", "--debug", "--cors", "*"]
3.Rasa命令介绍
用到的相关的Rasa命令如下所示:
rasa init:创建一个新的项目,包含示例训练数据,actions和配置文件。 rasa run:使用训练模型开启一个Rasa服务。 rasa shell:通过命令行的方式加载训练模型,然后同聊天机器人进行对话。 rasa train:使用NLU数据和stories训练模型,模型保存在./models中。 rasa interactive:开启一个交互式的学习会话,通过会话的方式,为Rasa模型创建一个新的训练数据。 telemetry:Configuration of Rasa Open Source telemetry reporting. rasa test:使用测试NLU数据和stories来测试Rasa模型。 rasa visualize:可视化stories。 rasa data:训练数据的工具。 rasa export:通过一个event broker导出会话。 rasa evaluate:评估模型的工具。 -h, --help:帮助命令。 --version:查看Rasa版本信息。 rasa run actions:使用Rasa SDK开启action服务器。 rasa x:在本地启动Rasa X。
4.Rasa GitHub源码结构
Rasa的源码基本上都是用Python实现的:
二.Rasa项目基本流程
1.使用rasa init初始化一个项目
使用 rasa init
初始化聊天机器人项目:
. ├── actions │ ├── __init__.py │ └── actions.py ├── config.yml ├── credentials.yml ├── data │ ├── nlu.yml │ └── stories.yml ├── domain.yml ├── endpoints.yml ├── models │ └── <timestamp>.tar.gz └── tests └── test_stories.yml
2.准备自定义的NLU训练数据
nlu.yml部分数据如下:
version: "3.1" nlu: - intent: greet examples: | - hey - hello - hi - hello there - good morning - good evening - moin - hey there - let's go - hey dude - goodmorning - goodevening - good afternoon
上面的 intent: greet
表示意图为great,下面的是具体的简单例子。稍微复杂点的例子格式是:[实体值](实体类型名),比如[明天](日期)[上海](城市)的天气如何?其中的日期和城市就是NLP中实体识别中的实体了。除了intent必须外,该文件还可以包含同义词synonym、正则表达式regex和查找表lookup等。
3.配置NLU模型
最主要就是pipeline的配置了。相关的config.yml文件如下:
pipeline: # # No configuration for the NLU pipeline was provided. The following default pipeline was used to train your model. # # If you'd like to customize it, uncomment and adjust the pipeline. # # See https://rasa.com/docs/rasa/tuning-your-model for more information. # - name: WhitespaceTokenizer # - name: RegexFeaturizer # - name: LexicalSyntacticFeaturizer # - name: CountVectorsFeaturizer # - name: CountVectorsFeaturizer # analyzer: char_wb # min_ngram: 1 # max_ngram: 4 # - name: DIETClassifier # epochs: 100 # constrain_similarities: true # - name: EntitySynonymMapper # - name: ResponseSelector # epochs: 100 # constrain_similarities: true # - name: FallbackClassifier # threshold: 0.3 # ambiguity_threshold: 0.1
pipeline主要是分词组件、特征提取组件、NER组件和意图分类组件等,通过NLP模型进行实现,并且组件都是可插拔可替换的。
4.准备story数据
stories.yml文件如下:
version: "3.1" stories: - story: happy path steps: - intent: greet - action: utter_greet - intent: mood_great - action: utter_happy - story: sad path 1 steps: - intent: greet - action: utter_greet - intent: mood_unhappy - action: utter_cheer_up - action: utter_did_that_help - intent: affirm - action: utter_happy - story: sad path 2 steps: - intent: greet - action: utter_greet - intent: mood_unhappy - action: utter_cheer_up - action: utter_did_that_help - intent: deny - action: utter_goodbye
这里面可看做是用户和机器人一个完整的真实的对话流程,对话策略可通过机器学习或者深度学习的方式从其中进行学习。
5.定义domain
domain.yml文件如下:
version: "3.1" intents: - greet - goodbye - affirm - deny - mood_great - mood_unhappy - bot_challenge responses: utter_greet: - text: "Hey! How are you?" utter_cheer_up: - text: "Here is something to cheer you up:" image: "https://i.imgur.com/nGF1K8f.jpg" utter_did_that_help: - text: "Did that help you?" utter_happy: - text: "Great, carry on!" utter_goodbye: - text: "Bye" utter_iamabot: - text: "I am a bot, powered by Rasa." session_config: session_expiration_time: 60 #单位是min,设置为0表示无失效期 carry_over_slots_to_new_session: true #设置为false表示不继承历史词槽
领域(domain)中包含了聊天机器人的所有信息,包括意图(intent)、实体(entity)、词槽(slot)、动作(action)、表单(form)和回复(response)等。
6.配置Rasa Core模型
最主要就是policies的配置了。相关的config.yml文件如下:
# Configuration for Rasa Core. # https://rasa.com/docs/rasa/core/policies/ policies: # # No configuration for policies was provided. The following default policies were used to train your model. # # If you'd like to customize them, uncomment and adjust the policies. # # See https://rasa.com/docs/rasa/policies for more information. # - name: MemoizationPolicy # - name: RulePolicy # - name: UnexpecTEDIntentPolicy # max_history: 5 # epochs: 100 # - name: TEDPolicy # max_history: 5 # epochs: 100 # constrain_similarities: true
policies主要就是对话策略的配置,常用的包括TEDPolicy、UnexpecTEDIntentPolicy、MemoizationPolicy、AugmentedMemoizationPolicy、RulePolicy和Custom Policies等,并且策略之间也是有优先级顺序的。
7.使用rasa train训练模型
rasa train 或者 rasa train nlu rasa train core
使用data目录中的数据作为训练数据,使用config.yml作为配置文件,并将训练后的模型保存到models目录中。
8.使用rasa test测试模型
通常把数据分为训练集和测试集,在训练集上训练模型,在测试集上测试模型:
rasa data split nlu rasa test nlu -u test_set.md --model models/nlu-xxx.tar.gz
说明:当然也是可以通过交叉验证的方式来评估模型的。
9.让用户使用聊天机器人
可以通过shell用指定的模型进行交互:
rasa shell -m models/nlu-xxx.tar.gz
还可以通过 rasa run --enable-api
这种rest方式进行交互。如下:
三.Rasa系统架构
1.Rasa处理消息流程
下图展示了从用户的Message输入到用户收到Message的基本流程:
步骤1:用户输入的Message传递到Interpreter(NLP模块),然后识别Message中的意图(intent)和提取实体(entity)。
步骤2:Rasa Core将Interpreter提取的intent和entity传递给Tracker,然后跟踪记录对话状态。
步骤3:Tracker把当前状态和历史状态传递给Policy。
步骤4:Policy根据当前状态和历史状态进行预测下一个Action。
步骤5:Action完成预测结果,并将结果传递到Tracker,成为历史状态。
步骤6:Action将预测结果返回给用户。
2.Rasa系统结构
Rasa主要包括Rasa NLU(自然语言理解,即图中的NLU Pipeline)和Rasa Core(对话状态管理,即图中的Dialogue Policies)两个部分。Rasa NUL将用户的输入转换为意图和实体信息。Rasa Core基于当前和历史的对话记录,决策下一个Action。
除了核心的自然语言理解(NLU)和对话状态管理(DSM)外,还有Agent代理系统,Action Server自定义后端服务系统,通过HTTP和Rasa Core通信;辅助系统Tracker Store、Lock Store和Event Broker等。还有上图没有显示的channel,它连接用户和对话机器人,支持多种主流的即时通信软件对接Rasa。
(1)Agent组件:从用户角度来看,主要是接收用户输入消息,返回Rasa系统的回答。从Rasa角度来看,它连接自然语言理解(NLU)和对话状态管理(DSM),根据Action得到回答,并且保存对话数据到数据库。
(2)Tracker Store:将用户和Rasa机器人的对话存储到Tracker Store中,Rasa提供的开箱即用的系统包括括PostgreSQL、SQLite、Oracle、Redis、MongoDB、DynamoDB,当然也可以自定义存储。
(3)Lock Store:一个ID产生器,当Rasa集群部署的时候会用到,当消息处于活动状态时锁定会话,以此保证消息的顺序处理。
(4)Event Broker:简单理解就是一个消息队列,把Rasa消息转发给其它服务来处理,包括RabbitMQ、Kafka等。
(5)FileSystem:保存训练好的模型,可以放在本地磁盘、云服务器等位置。
(6)Action Server:通过rasa-sdk可以实现Rasa的一个热插拔功能,比如查询天气预报等。
参考文献:
[1]Rasa 3.x官方文档: https://rasa.com/docs/rasa/
[2]Rasa Action Server: https://rasa.com/docs/action-server/
[3]Rasa Enterprise: https://rasa.com/docs/rasa-enterprise/
[4]Rasa Blog: https://rasa.com/blog/
[5]Rasa GitHub: https://github.com/rasahq/rasa
[6]Awesome-Chinese-NLP: https://github.com/crownpku/Awesome-Chinese-NLP
[7]BotSharp文档: https://botsharp.readthedocs.io/en/latest/
[8]BotSharp GitHub: https://github.com/SciSharp/BotSharp
[9]rasa-ui GitHub: https://github.com/paschmann/rasa-ui
[10]rasa-ui Gitee: https://gitee.com/jindao666/rasa-ui
[11]rasa_chatbot_cn: https://github.com/GaoQ1/rasa_chatbot_cn
[12]Rasa_NLU_Chi: https://github.com/crownpku/Rasa_NLU_Chi
[13]nlp-architect: https://github.com/IntelLabs/nlp-architect
[14]rasa-nlp-architect: https://github.com/GaoQ1/rasa-nlp-architect
[15]rasa_shopping_bot: https://github.com/whitespur/rasa_shopping_bot
[16]facebook/duckling: https://github.com/facebook/duckling
[17]rasa-voice-interface: https://github.com/RasaHQ/rasa-voice-interface
[18]Rasa: https://github.com/RasaHQ
[19]ymcui/Chinese-BERT-wwm: https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm
[20]Hybrid Chat: https://gitlab.expertflow.com/expertflow/hybrid-chat
[21]rasa-nlu-trainer: https://rasahq.github.io/rasa-nlu-trainer
[22]crownpku/Rasa_NLU_Chi: https://github.com/crownpku/rasa_nlu_chi
[23]jiangdongguo/ChitChatAssistant: https://github.com/jiangdongguo/ChitChatAssistant
[24]Rasa框架应用: https://www.zhihu.com/column/c_1318281710002663424
[25]Rasa开源引擎介绍: https://zhuanlan.zhihu.com/p/331806270
[26]Rasa聊天机器人专栏开篇: https://cloud.tencent.com/developer/article/1550247
[27]rasa-nlu的究极形态及rasa的一些难点: https://www.jianshu.com/p/553e37ffbac0
[28]Rasa官方文档手册: https://juejin.cn/post/6844903922042142734
[29]Rasa官方视频教程: https://www.bilibili.com/video/BV1xC4y1H7HG?p=1
[30]用Rasa NLU构建自己的中文NLU系统: http://www.crownpku.com/2017/07/27/用Rasa_NLU构建自己的中文NLU系统.html
[31]Rasa Core开发指南: https://blog.csdn.net/AndrExpert/article/details/92805022
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