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(1)：入门篇
Rasa中文聊天机器人开发指南(2)：NLU篇
Rasa中文聊天机器人开发指南(3)：Core篇
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-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

当Rasa Server、Action Server和Server.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

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