使用Python和Rasa構建聊天機器人

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聊天機器人已被公認為企業與客戶互動首選的溝通工具，提供更高效便捷的互動方式。Python 作為一種程式語言，因其豐富的開發資源而易於使用，已成為構建各種聊天機器人的首選語言。另一方面，Rasa 是一款專注於構建具有自然語言理解能力的聊天機器人的專業工具。

在本文中，我們將深入探討使用 Python 和 Rasa 進行聊天機器人開發的迷人世界。我們將仔細研究定義聊天機器人目的、訓練其理解自然語言以及透過訓練微調其響應的過程。藉助這些強大的工具，開發人員可以建立提供無縫且使用者友好的互動體驗的定製聊天機器人。無論您是想為客戶服務、電子商務還是任何其他目的開發聊天機器人，本文都將向您介紹使用 Python 和 Rasa 構建聊天機器人的令人興奮的可能性！

開始使用Rasa

Rasa 可作為 Python 包使用，可以使用 Python 的包管理器 pip 進行安裝。要安裝 Rasa，請開啟您的終端或命令提示符並執行以下命令：

pip install rasa

安裝後，您可以使用 Rasa init 命令建立一個新的 Rasa 專案。此命令建立一個新目錄，其中包含聊天機器人專案所需的檔案和資料夾。

rasa init --no-prompt

此命令建立一個新的 Rasa 專案，其目錄結構如下所示：

myproject/
├── actions/
├── data/
│   ├── nlu.md
│   ├── rules.md
│   └── stories.md
├── models/
├── tests/
├── config.yml
├── credentials.yml
├── domain.yml
├── endpoints.yml
└── README.md

actions 資料夾包含定義聊天機器人自定義操作的 Python 指令碼。data 資料夾包含訓練資料，這些資料以 Markdown 檔案的形式存在，用於 NLU（自然語言理解）、故事和規則。models 資料夾包含聊天機器人可以用來理解和響應查詢的訓練模型。

建立一個簡單的聊天機器人

要建立一個聊天機器人，您需要定義其領域、意圖、實體和操作。domain.yml 檔案定義聊天機器人的領域，其中包括意圖、實體、槽位和操作。

意圖是使用者的意圖，實體是使用者提供以實現其意圖的資料。槽位用於儲存有關使用者的資訊，例如他們的姓名或位置。操作是聊天機器人向用戶提供的響應。

這是一個 domain.yml 檔案示例：

intents:
  - greet
  - goodbye
  - affirm
  - deny

entities:
  - name
  - location

slots:
  name:
    type: text
  location:
    type: text

actions:
  - utter_greet
  - utter_goodbye
  - utter_ask_name
  - utter_ask_location

在這個示例中，我們定義了四個意圖：問候、告別、肯定和否定。我們還定義了兩個實體：姓名和位置。最後，我們定義了四個操作：utter_greet、utter_goodbye、utter_ask_name 和 utter_ask_location。

操作定義了聊天機器人向用戶提供的響應。例如，utter_greet 操作可能會說“你好，今天我能幫你什麼？”

定義好您的領域後，您需要向您的聊天機器人提供訓練資料。您可以透過在 data 資料夾中建立 NLU、故事和規則檔案來實現此目的。

NLU 檔案包含使用者查詢及其對應的意圖和實體的示例。這是一個 NLU 檔案示例：

## intent:greet
- hello
- hi
- hey

## intent:

NLU 檔案定義了四個意圖：問候、告別、肯定和否定。每個意圖都有一系列使用者可能輸入的示例查詢。

stories 檔案定義了使用者與聊天機器人互動時可能採取的對話路徑。這是一個 stories 檔案示例：

## story1
* greet
  - utter_greet
* affirm
  - utter_ask_name
* inform{"name": "Alice"}
  - slot{"name": "Alice"}
  - utter_ask_location
* inform{"location": "New York"}
  - slot{"location": "New York"}
  - utter_thanks

## story2
* greet
  - utter_greet
* deny
  - utter_goodbye

這個例子定義了兩個故事。第一個故事從使用者向聊天機器人問好開始，然後聊天機器人回以問候並詢問使用者的姓名。使用者提供姓名後，聊天機器人會詢問其位置。最後，使用者提供位置後，聊天機器人表示感謝。

第二個故事從使用者向聊天機器人問好開始。使用者否認需要幫助，聊天機器人則以告別資訊回應。

rules 檔案定義了觸發特定操作的條件。這是一個 rules 檔案示例：

## rule1
# greet and ask for name
rule "greet and ask for name"
when
  # the user greets the chatbot
  intent: greet

then
  # ask the user for their name
  - utter_ask_name
end

在這個示例中，我們定義了一個規則，當用戶向聊天機器人問好時觸發 utter_ask_name 操作。

訓練和測試聊天機器人

定義好您的領域並提供訓練資料後，您可以使用 Rasa train 命令來訓練您的聊天機器人。

rasa train

此命令根據您的訓練資料訓練機器學習模型，並將其儲存到 models 目錄。

要測試您的聊天機器人，您可以使用 Rasa shell 命令。此命令啟動一個 shell，允許您使用文字輸入與您的聊天機器人互動。

rasa shell

此命令啟動 Rasa shell，您可以開始與您的聊天機器人互動。例如，您可以鍵入“hello”以開始與聊天機器人的對話。

Your input -> hello
Hello, how can I help you today?

結論

總而言之，Python 和 Rasa 提供了卓越的工具，用於建立能夠有效理解和響應人類語言和互動的聊天機器人。透過定義聊天機器人的領域、意圖、實體和操作，開發人員可以訓練他們的聊天機器人以自然有效的方式與使用者互動。Rasa 先進的自然語言處理功能簡化了開發能夠提供出色客戶體驗的聊天機器人的過程。Python 和 Rasa 為構建能夠改進溝通和簡化工作流程的聊天機器人提供了一個實用且直觀的框架，無論用於客戶服務還是特定業務領域。憑藉其使用者友好的介面和大量的功能，Python 和 Rasa 為構建能夠激勵使用者並支援業務發展的聊天機器人提供了一個可靠且高效的平臺。