网站首页 > 虾仁 >

聊天机器人API与Rasa集成的实战教程

在当今这个信息爆炸的时代，人工智能技术正在迅速发展，聊天机器人成为了各大企业争相研发的热门技术。而Rasa作为一款开源的聊天机器人框架，因其强大的功能和灵活的扩展性而备受关注。本文将带您深入了解Rasa的原理，并手把手教你如何将聊天机器人API与Rasa集成，实现一个实用的聊天机器人。

一、Rasa简介

Rasa是一款基于Python的聊天机器人框架，旨在帮助开发者快速构建、训练和部署聊天机器人。Rasa主要由两个组件构成：Rasa NLU（自然语言理解）和Rasa Core（对话管理）。Rasa NLU负责解析用户输入，理解意图和实体；Rasa Core负责管理对话流程，实现与用户的交互。

二、Rasa安装与配置

安装Rasa

在开始之前，请确保你的系统中已安装Python 3.6及以上版本。接下来，通过以下命令安装Rasa：

pip install rasa

创建Rasa项目

创建一个新的目录，并在该目录下执行以下命令：

rasa init

这将在当前目录下创建一个名为“rasa”的新项目，包括Rasa NLU和Rasa Core的配置文件。

修改配置文件

进入项目目录，打开data/nlu.yml文件，添加以下示例句子：

- intent: greet

  examples: |

    - 你好

    - 嘿

    - 你在吗

    - 你好呀

接下来，打开data/stories.yml文件，添加以下对话示例：

- intent: greet

  steps:

    - action: utter_greet

运行Rasa

在项目目录下，执行以下命令启动Rasa：

rasa run

此时，Rasa将启动一个HTTP服务器，默认端口号为5005。你可以通过浏览器访问http://localhost:5005/来查看聊天机器人的状态。

三、集成聊天机器人API

准备API

首先，你需要一个可以与Rasa集成的聊天机器人API。以下是一个简单的API接口示例：

POST /api/messages

Content-Type: application/json



{

  "sender": "123456",

  "messages": [

    {

      "type": "text",

      "text": "你好"

    }

  ]

}

修改Rasa配置

在Rasa项目中，创建一个新的Python文件，例如custom_actions.py，并添加以下代码：

from rasa_sdk import Action

from rasa_sdk.events import FollowupAction



class ActionCustomAPI(Action):

    def name(self):

        return "action_custom_api"



    def run(self, dispatcher, tracker, domain):

        sender_id = tracker.sender_id

        messages = tracker.latest_message['messages']

        # 调用API接口

        response = self.call_api(messages, sender_id)

        dispatcher.utter_message(text=response)

        return [FollowupAction("action_custom_api")]

其中，call_api函数用于调用聊天机器人API接口。以下是一个简单的示例：

import requests



def call_api(messages, sender_id):

    url = "http://your_api_host/api/messages"

    data = {

        "sender": sender_id,

        "messages": messages

    }

    response = requests.post(url, json=data)

    return response.json().get("response")

修改Rasa Core配置

打开domain.yml文件，添加以下动作：

actions:

  - action_custom_api

运行Rasa

在项目目录下，执行以下命令启动Rasa：

rasa run

此时，当你与聊天机器人进行交互时，Rasa将自动调用你自定义的API接口。

四、总结

本文介绍了Rasa的原理，并手把手教你如何将聊天机器人API与Rasa集成。通过本文的学习，你将能够构建一个实用的聊天机器人，并将其应用于实际项目中。随着人工智能技术的不断发展，聊天机器人的应用将越来越广泛，相信这篇文章能为你提供一定的帮助。