本文说明

注：本文是学习使用rasa框架构建任务型聊天机器人，数据和逻辑来自Xiaoquan Kong @ https://github.com/howl-anderson，用最新版rasa翻新，感谢大佬，原文详情请看https://github.com/howl-anderson/WeatherBot>

环境

python = 3.6

rasa = 1.5.3

rasa环境安装

注：最好在python虚拟环境中安装，例如virtualenv

安装 rasa

pip install rasa-x --extra-index-url https://pypi.rasa.com/simple

安装mitie

pip install git+https://github.com/mit-nlp/MITIE.git

pip install rasa[mitie]

安装jieba

pip install jieba

数据准备

data目录中，nlu和stories都已存在

total_word_feature_extractor.dat需要下载：

从 https://github.com/howl-anderson/MITIE_Chinese_Wikipedia_corpus 下载，解压缩后放置到 data/total_word_feature_extractor.dat

天气预测调用的心知天气的接口，需要申请api key（私钥）放入到api.py中

训练

注：默认自带一个模型，不想训练，环境装好可以直接运行

注：默认会训练rasa_nlu和rasa_core

rasa train

结果在models里面

两种方法运行：

第一种：shell运行（windows或者linux都可以）

action执行，启动解析用户说话内容:

rasa run actions

执行rasa，启动模型：

rasa shell

第二种：带聊天界面

action执行，启动解析用户说话内容:

rasa run actions

rasa执行（启动rasa接口，指定端口，cors是解决跨域名的问题）：

rasa run -m models --enable-api --log-file out.log -p 5500 --cors "*"

运行web服务，

python http-server.py

默认访问http://127.0.0.1:5000/index

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leopku / rasa_weather