网站首页 > 厂商资讯 > AI工具 >

基于Rasa的AI语音对话系统构建教程

在当今这个信息爆炸的时代，人工智能技术正以前所未有的速度发展，其中，AI语音对话系统成为了人工智能领域的一个重要分支。Rasa作为一款开源的对话系统框架，因其灵活性和强大的功能而备受开发者青睐。本文将带领大家走进Rasa的世界，通过一个具体案例，一步步教你如何构建一个基于Rasa的AI语音对话系统。

一、Rasa的诞生与背景

Rasa是由德国慕尼黑大学的研究团队开发的一款开源对话系统框架。该框架旨在帮助开发者快速构建智能对话系统，通过自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）技术，实现与用户的自然交互。Rasa的诞生，源于团队对对话系统领域的研究和探索，他们希望通过Rasa降低对话系统开发的门槛，让更多的人能够参与到这一领域中来。

二、Rasa的基本架构

Rasa主要由三个部分组成：Rasa NLU（自然语言理解）、Rasa Core（对话管理）和Rasa Webhooks（自定义动作）。以下是这三个部分的简要介绍：

Rasa NLU：负责处理用户的自然语言输入，将其转换为结构化的数据，如意图和实体。Rasa NLU使用了深度学习技术，包括序列标注、文本分类和实体识别等。
Rasa Core：负责处理对话的流程，根据用户的输入和预定义的对话策略，生成相应的回复。Rasa Core使用了图灵机器模型，能够根据上下文信息进行决策。
Rasa Webhooks：允许开发者自定义动作，如发送邮件、调用API等。Rasa Webhooks使得对话系统能够与外部系统进行交互，实现更丰富的功能。

三、构建基于Rasa的AI语音对话系统

以下是一个基于Rasa的AI语音对话系统的构建教程，我们将以一个简单的客服机器人为例，展示如何从零开始搭建一个对话系统。

安装Rasa

首先，需要在本地计算机上安装Rasa。以下是安装步骤：

（1）安装Python 3.6或更高版本。

（2）安装Rasa：

pip install rasa

创建Rasa项目

创建一个新目录，用于存放Rasa项目文件，然后进入该目录：

mkdir rasa_project

cd rasa_project

在项目目录下，执行以下命令创建一个Rasa项目：

rasa init

这将创建一个包含NLU、Core和Webhooks目录的Rasa项目。

定义对话数据

在NLU目录下，编辑data/nlu.yml文件，定义对话的意图和实体：

version: "2.0"



nlu:

- intent: greet

  examples: |

    - 你好

    - 早上好

    - 嘿，你好吗



- intent: goodbye

  examples: |

    - 再见

    - 拜拜

    - 好的，再见



- intent: inform

  examples: |

    - 我需要帮助

    - 我想咨询一下

定义对话策略

在Core目录下，编辑data/stories.yml文件，定义对话的流程：

version: "2.0"



stories:

- story: greet and goodbye

  steps:

    - intent: greet

    - action: utter_greet

    - intent: goodbye

    - action: utter_goodbye

定义动作

在Core目录下，编辑domain.yml文件，定义动作：

intents:

- greet

- goodbye

- inform



actions:

- utter_greet

- utter_goodbye

在Core目录下，创建一个名为actions.py的Python文件，实现自定义动作：

from rasa_sdk import Action



class ActionGreet(Action):

    def name(self):

        return "utter_greet"



    def run(self, dispatcher, tracker, domain):

        dispatcher.utter_message(text="你好！有什么可以帮助你的吗？")

        return []



class ActionGoodbye(Action):

    def name(self):

        return "utter_goodbye"



    def run(self, dispatcher, tracker, domain):

        dispatcher.utter_message(text="再见！祝你有个美好的一天！")

        return []

训练模型

在项目根目录下，执行以下命令训练模型：

rasa train

运行对话系统

在项目根目录下，执行以下命令运行对话系统：

rasa run

此时，你可以通过命令行与对话系统进行交互，体验AI语音对话的魅力。

四、总结

本文以一个客服机器人为例，介绍了如何使用Rasa构建一个基于AI的语音对话系统。通过以上步骤，你可以在短时间内搭建一个简单的对话系统。当然，在实际应用中，你可能需要根据具体需求调整对话策略、动作和模型。随着Rasa的不断发展和完善，相信在不久的将来，AI语音对话系统将会在更多领域发挥重要作用。