【源码】基于RASA框架的中文聊天机器人项目

项目简介

本项目借助RASA框架开发了一款中文聊天机器人，运用自然语言处理（NLP）技术达成智能对话交互。其目标是通过简便的安装与配置，为用户营造智能、便捷且友好的聊天体验。

项目的主要特性和功能

1. 智能化对话：利用RASA框架的NLU（自然语言理解）模块，理解用户输入并给出对应响应。
2. 多渠道支持：支持Web、命令行等多种渠道与机器人进行交互。
3. 丰富的功能：具备天气查询、身份查询等实用功能，满足用户多样化需求。
4. 可扩展性：可通过添加新的意图和响应来拓展机器人功能。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，按照以下步骤操作：

1. 环境准备

• 安装Python 3.6及以上版本。
• 安装依赖库： shell pip install -U rasa pip install rasa[mitie] pip install jieba

2. 数据准备

• 下载MITIE中文词向量模型total_word_feature_extractor_zh.dat，并放置在项目目录下。
• 准备训练模型所需的数据样本和配置文件。

3. 模型训练

• 使用MITIE训练模型： shell python -m rasa train --config configs/config.yml --domain configs/domain.yml --data data/
• 使用Supervised_Embedding训练模型： shell python -m rasa train --config configs/zh_jieba_supervised_embeddings_config.yml --domain configs/domain.yml --data data/
• 使用MITIE+Supervised_Embedding训练模型： shell python -m rasa train --config configs/zh_jieba_mitie_embeddings_config.yml --domain configs/domain.yml --data data/

4. 启动服务

• 启动Rasa服务： shell python -m rasa run --port 5005 --endpoints configs/endpoints.yml --credentials configs/credentials.yml --debug
• 启动Action服务： shell python -m rasa run actions --port 5055 --actions actions --debug
• 启动server.py服务： shell python server.py

5. 访问测试

• 通过浏览器访问： http://127.0.0.1:8088/ai?content=查询广州明天的天气

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