1.4rasanlu传递信息及RESTAPI替代rasanlu1.4.1获取rasanlu传给rasacore的响应开始想在rasa内进行拦截，经过测试，难以实现所以采用接口方式获取启动rasanlu服务rasarun--enable-api请求：响应：{ "text":"今天天气怎么样", "intent":{ "name":"as

1.3实现简易的多轮对话1.3.1场景描述用户希望查询特定日期的天气信息。对话过程如下：用户：你好助手：你好！我可以帮你查询天气信息。你想查询哪一天的天气？用户：今天天气怎么样助手：今天是晴天，温度25°C。用户：明天的天气如何助手：你想查询明天的天气。那天是多云，温度22°C。1.

1.2通过node和rasa交互1.2.1配置更改config.yml#Theconfigrecipe.#https://rasa.com/docs/rasa/model-configuration/recipe:default.v1#Theassistantprojectuniqueidentifier#Thisdefaultvaluemustbereplacedwithauniqueassistantnamewithinyo

1.1简单实现1.1.1定义意图和实体最简单的就是data/nlu.yml中编辑version:"3.1"nlu:-intent:greetexamples:|-你好-嗨-早上好-晚上好-intent:goodbyeexamples:|-再见-拜拜-下次见-intent:ask_weatherex

系统程序文件列表开题报告内容研究背景在当今高等教育体系中，大学生竞赛作为提升创新能力、实践能力及团队合作精神的重要途径，日益受到各大高校和学生的重视。然而，传统的竞赛管理方式往往依赖于人工操作，如纸质报名、手动统计分数等，不仅效率低下，还容易出现信息错漏、资源分配

我正在尝试按照以下说明在我的M1MacBookAir上安装Rasa。https://forum.rasa.com/t/an-unofficial-guide-to-installing-rasa-on-an-m1-macbook/51342但是，当我执行此代码时：condaenvcreate-v--namerasatest-fenv.yml我遇到此错误：raiseCondaE

  本文主要介绍使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人，回答面试流程和面试结果查询的FAQ问题。FAQ机器人功能分为业务无关的功能和业务相关的功能2类。一.data/nlu.yml文件  与普通意图相比，ResponseSelector训练数据中的意图采用group/intent格式（检索意图）。比如，普通意图

  本文使用《使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人》中的例子，主要详解介绍_train_graph()函数中变量的具体值。一.rasa/model_training.py/_train_graph()函数  _train_graph()函数实现，如下所示：def_train_graph(file_importer:TrainingDataImporter,trai

  本文使用《使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人》中的例子，主要详解介绍train_nlu()函数中变量的具体值。一.rasa/model_training.py/train_nlu()函数  train_nlu()函数实现，如下所示：deftrain_nlu(config:Text,nlu_data:Optional[Text],output:T

1.准备环境：宝塔+nginx+docker首先在服务器上安装好宝塔，然后在宝塔里面安装nginx+docker2.创建站点宝塔站点里面创建一个站点 3.上传rasa项目的代码到站点目录把之前在本地运行正常的rasa项目代码上传到服务器站点目录上4.修改index.html代码修改站点目录下/www/wwwroo

从用户输入的消息中提取城市信息然后查询天气信息1.培训数据在data/nlu.yml文件中，添加意图和实体的例子：nlu:-intent:ask_weatherexamples:|-今天[北京](city)的天气怎么样？-[上海](city)明天会下雨吗？-告诉我[广州](city)的天气-[深圳](cit

1.修改nlm.yml添加意图-intent:ask_dayexamples:|-今天是星期几？-今天星期几？-现在是星期几？2.修改domain.ymlintents里面增加intents:-ask_day actions里面增加actions:-action_get_day 3.修改rules.yml-rule:respondtoday

1.准备环境新建一个目录，并且在命令行中进入该目录初始化一个Rasa项目，使用以下命令：rasainit2.修改Rasa的配置在Rasa项目目录中，找到credentials.yml文件，添加以下内容：socketio:user_message_evt:user_utteredbot_message_evt:bot_utteredsession_persistenc

Rasa https://i.cnblogs.com/runRasaHDhttps://blog.csdn.net/yjsz2010/article/details/130008410Rasa中文聊天机器人开发指南https://blog.csdn.net/weixin_43815222/article/details/121649581modelshttps://github.com/Chinese-NLP-book/rasa_chinese_book_codedoc:h

第1课基于ChatGPT的端到端语音聊天机器人项目实战1.1ChatGPTAPI后台开发实战本节主要是跟大家分享一个端到端的基于模型驱动的对话机器人，会有前端和后端，也会有一些具体模型的调用，读者需具有Python语言编程的基础，这是前置性的条件，有了这个基础，理论上讲本节所有的内容，读者都可以

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