Rasa: фреймворк с открытым исходным кодом для AI-чатботов и голосовых ассистентов 175

Что такое Rasa?

Rasa — это фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, ориентированный на создание систем диалога на естественном языке, таких как ИИ-чаты-боты и голосовые ассистенты. Он состоит из Rasa Open Source и Rasa Pro и поддерживает разработку с использованием языка Python. Цель Rasa — позволить разработчикам создавать искусственный интеллект-ассистентов, способных понимать естественный язык и вести сложные диалоги, и широко применяется в таких областях, как обслуживание клиентов, интеллектуальные ассистенты и автоматизация предприятий.

Функции Rasa

• Понимание естественного языка (NLU): способность понимать вводимый пользователем текст или голосовой контент, преобразуя его в структурированные намерения и сущности. Например, при вводе пользователем «Я хочу забронировать авиабилет в Пекин на завтра» Rasa может распознать намерение «забронировать авиабилет», а сущности включают «время: завтра» и «пункт назначения: Пекин».

• Управление диалогом: на основе намерений пользователя и контекстной информации генерируются подходящие ответы и направляется ход диалога. Поддерживаются сложные сценарии диалога, такие как многоходовые беседы, смена темы, исправление ошибок и т. д.

• Поддержка нескольких языков: поддерживается разработка диалоговых систем на множестве языков, включая, помимо прочего, английский, китайский, немецкий, французский и другие.

• Расширяемость: разработчики могут расширять функциональность Rasa по мере необходимости, например, добавляя пользовательские компоненты NLU, стратегии управления диалогом и т. д.

• Возможности интеграции: возможность интеграции с различными платформами и инструментами, такими как Facebook Messenger, Slack, Twilio и другими, что упрощает развёртывание чат-ботов на разных каналах.

Применение Rasa

• Обслуживание клиентов: автоматический ответ на запросы клиентов, решение типичных вопросов, повышение удовлетворённости клиентов и эффективности. Например, банки могут использовать Rasa для создания чат-бота, который помогает клиентам проверять баланс счёта, выполнять переводы и другие операции.

• Интеллектуальный ассистент: предоставление интеллектуальных услуг ассистента для предприятий или частных лиц, таких как управление расписанием, поиск информации, напоминания о задачах и т. д.

• Автоматизация предприятий: автоматизация внутренних процессов компании, таких как согласование заявлений на отпуск сотрудников, запросы о ходе выполнения проектов и т. д., что повышает эффективность работы.

• Образовательная сфера: создание интеллектуальных систем обучения, помогающих студентам отвечать на вопросы, предоставлять рекомендации по обучению и т. д.

Установка и использование Rasa

Установка Rasa Open Source

1. Установка Python

Rasa разработана на основе Python, поэтому сначала необходимо установить Python. Рекомендуется использовать Python 3.8 или более позднюю версию.

2. Установка Rasa

Установите Rasa с помощью команды pip:

pip install rasa

3. Создание нового проекта

Выполните в терминале следующую команду, чтобы создать новый проект Rasa:

rasa init

Это создаст проект с базовой структурой файлов и примерами данных.

Создание чат-бота с помощью Rasa

1. Определение намерений и сущностей

• Определите возможные намерения пользователя и связанные с ними сущности в файле nlu.yml. Например:

nlu:
- intent: greet
  examples: |
    - Hi
    - Hello
    - Hey
- intent: goodbye
  examples: |
    - Bye
    - Goodbye
    - See you later

2. Определение сценария диалога

• Определите сценарий диалога в файле stories.yml, указав намерения пользователя и ответы бота. Например:

3. Обучение модели

Обучите модель Rasa с помощью следующей команды:

rasa train

4. Запуск чат-бота

Запустите чат-бот с помощью следующей команды:

rasa shell

Связанные ссылки и ресурсы по Rasa:

Официальный сайт и документация

• Официальный сайт Rasa: https://rasa.com/ — здесь можно узнать о функциях, особенностях, примерах применения Rasa, а также получить коммерческую поддержку.

• Официальная документация Rasa: https://rasa.com/docs/rasa/ — содержит подробные руководства по установке, учебные материалы по разработке, документацию по API и т. д., являясь важным справочным ресурсом для изучения и использования Rasa.

• Учебный центр Rasa: https://rasa.com/learn/ — содержит видеоуроки, статьи в блоге, примеры из практики и другие материалы, помогающие разработчикам лучше освоить использование Rasa.

Репозитории на GitHub

• Репозиторий Rasa Open Source: https://github.com/RasaHQ/rasa — здесь хранится исходный код Rasa с открытым исходным кодом, где вы можете просматривать исходный код, отправлять сообщения о проблемах и участвовать в разработке.

• Репозиторий Rasa Demo Bot: https://github.com/RasaHQ/rasa-demo — содержит пример чат-бота Sara, созданного с помощью Rasa, который помогает разработчикам быстро понять применение Rasa.

• Репозиторий Rasa SDK: https://github.com/RasaHQ/rasa-sdk — предоставляет SDK для разработки пользовательских действий Rasa.

Сообщество и поддержка

• Форум сообщества Rasa: https://forum.rasa.com/ — здесь разработчики могут задавать вопросы, обмениваться опытом и решать проблемы.

• Блог Rasa: https://rasa.com/blog/ — публикует последние новости о Rasa, технические статьи и отраслевые мнения.

Связанные новости:

Рекомендуем 10 отличных бесплатных фреймворков для AI-агентов с открытым исходным кодом