rasa 入门
**前言：没有比官网文档更好的资料了。**看这里https://rasa.com/docs/rasa/
rasa 安装
pip install -U rasa
pip show rasa
注：我是用的 rasa 版本为 Version: 2.8.1
初始化项目
1、 在工作文件夹中执行
# 创建默认的初始化项目，加“--no-prompt”就避免了中间的问题提示
rasa init --no-prompt
该命令会在工作文件夹中创建一系列的文件，关键文件如下：
- config.yml : Rasa NLU 和 Rasa Core 的配置文件
- credentials.yml : 定义和其他服务连接的一些细节，例如rasa api接口
- data/nlu.yml : Rasa NLU 的训练数据
- data/stories.yml : Rasa stories 数据
- data/rule.yml : Rasa 规则数据
- endpoints.yml : 和外部消息服务对接的配置
- models/.tar.gz : 初始训练的模型数据
以上文件都打开看一下，基本能明白是啥意思。
2、 训练模型
如果添加了 NLU 或者 Core 数据，或者修改了domain和配置文件，需要重新训练模型：
rasa train
3、 对话应用
rasa shell
可能因训练数据的问题，bot 表现的挺傻的，呵呵~
定制简单的中文对话
1、 建立工作目录
创建一个新的工作文件夹，如 “rasa-zh-1”。
在文件夹中直接用 rasa init --no-prompt 进行初始化
2、 修改其中的关键内容
- domain.yml: 其中定义了意图和响应，将其修改为你需要的
- data/nul.yml: 其中意图的识别方式，每个意图都有些 “examples”
- data/stories.yml: 其中定义了多个情节（即对话剧本），为每个意图对应上了响应，用于机器学习训练方式
- data/rules.yml: 其中定于了基于规则的流程控制，只要满足规则，每次走的都是确定性分支
影响RASA会话流程的有2个配置，一个是Story，一个就是Rules！
其中 config.yml 开头的语言配置 language: en 也应该修改，不过好像不该也行。
根据需要将上面说的四个文件修改修改 …
3、训练并跑跑试试
rasa train
rasa shell
