Rasa 是什么？
Rasa 是一个领先的开源机器学习框架，专为创建工业级的、具有上下文感知能力的 AI 助手和聊天机器人而设计。与基于规则的系统不同，Rasa 使用机器学习来管理对话和理解用户意图，从而实现更自然、灵活和复杂的对话。它让开发人员能够完全控制他们的数据和基础设施，使其成为优先考虑隐私和定制化的企业的热门选择。
主要特点
- 自然语言理解 (NLU): Rasa 的 NLU 管道处理用户文本以识别意图（用户想做什么）和实体（关键信息片段）。它高度可定制，并且可以针对特定领域的语言进行训练。
- 基于机器学习的对话管理: Rasa Core 根据对话历史预测对话中的下一个最佳动作，而不是遵循僵化的脚本。这使得助手能够优雅地处理复杂的多轮对话和意外的用户输入。
- 开源和可定制: 作为一个基于 Apache 2.0 许可证的开源框架，开发人员可以完全自由地在任何基础设施（无论是本地还是云端）上定制、扩展和部署他们的助手。
- 对话驱动开发 (CDD): Rasa 提倡一种开发实践，即通过从真实用户对话中学习来改进您的助手，确保机器人随着时间的推移变得越来越好。
- 广泛的集成: 轻松将您的 Rasa 助手连接到流行的消息渠道，如 Slack、Facebook Messenger、Telegram、WhatsApp 等。
应用场景
- 自动化客户支持: 构建能够处理常见问题解答、解决问题并将复杂查询升级给人工客服的助手，从而减少等待时间并提高客户满意度。
- 内部 IT 和 HR 服务台: 自动化内部流程，如密码重置、员工入职和回答政策问题。
- 电子商务与销售: 创建购物助手，提供产品推荐、跟踪订单并引导用户完成结账过程。
- 医疗保健: 开发符合 HIPAA 标准的助手，用于安排预约、提供用药提醒和回答与健康相关的问题。
入门指南
这是一个“Hello World”风格的指南，用于运行一个基本的 Rasa 机器人。
1. 安装 首先，确保您已安装 Python。然后，使用 pip 安装 Rasa Open Source。建议使用虚拟环境。
```bash pip install rasa
2. 创建一个新项目 此命令会为您搭建一个完整的入门项目。
```bash rasa init
这将创建几个文件，包括：
data/nlu.yml: 用于 NLU 训练数据（意图和示例）。data/rules.yml: 用于简单的、基于规则的对话轮次。data/stories.yml: 用于更复杂的对话路径。domain.yml: 助手的“世界”——定义所有意图、实体、响应和动作。
3. 训练您的模型 使用您的初始数据训练 NLU 和对话模型。
```bash rasa train
4. 与您的机器人对话 直接在您的 shell 中与您新训练的助手开始对话。
```bash rasa shell
您的机器人会向您打招呼，您可以开始测试预置的意图，如 greet、goodbye 和 bot_challenge。
定价
Rasa 采用免费增值模式。Rasa Open Source 完全免费，基于 Apache 2.0 许可证，没有使用限制。对于企业需求，Rasa Pro 提供高级功能，如分析、增强的安全性、基于角色的访问控制和专门支持。Rasa Pro 的定价可向其销售团队咨询。