Rasa是一个主流的构建对话机器人的开源框架，它的优点是几乎覆盖了对话系统的所有功能，并且每个模块都有很好的可扩展性。参考文献收集了一些Rasa相关的开源项目和优质文章。

一.Rasa介绍

1.Rasa本地安装

直接Rasa本地安装一个不好的地方就是容易把本地计算机的Python包版本弄乱，建议使用Python虚拟环境进行安装：

pip3 install -U --user pip && pip3 install rasa

2.Rasa Docker Compose安装

查看本机Docker和Docker Compose版本：

docker-compose.yml文件如下所示：

version: '3.0'

services:

  rasa:

    image: rasa/rasa

    ports:

      - "5005:5005"

    volumes:

      - ./:/app

    command: ["run", "--enable-api", "--debug", "--cors", "*"]

3.Rasa命令介绍

用到的相关的Rasa命令如下所示：

rasa init：创建一个新的项目，包含示例训练数据，actions和配置文件。

rasa run：使用训练模型开启一个Rasa服务。

rasa shell：通过命令行的方式加载训练模型，然后同聊天机器人进行对话。

rasa train：使用NLU数据和stories训练模型，模型保存在./models中。

rasa interactive：开启一个交互式的学习会话，通过会话的方式，为Rasa模型创建一个新的训练数据。

telemetry：Configuration of Rasa Open Source telemetry reporting.

rasa test：使用测试NLU数据和stories来测试Rasa模型。

rasa visualize：可视化stories。

rasa data：训练数据的工具。

rasa export：通过一个event broker导出会话。

rasa evaluate：评估模型的工具。

-h, --help：帮助命令。

--version：查看Rasa版本信息。

rasa run actions：使用Rasa SDK开启action服务器。

rasa x：在本地启动Rasa X。

4.Rasa GitHub源码结构

Rasa的源码基本上都是用Python实现的：

二.Rasa项目基本流程

1.使用rasa init初始化一个项目

使用rasa init初始化聊天机器人项目：

.

├── actions

│   ├── __init__.py

│   └── actions.py

├── config.yml

├── credentials.yml

├── data

│   ├── nlu.yml

│   └── stories.yml

├── domain.yml

├── endpoints.yml

├── models

│   └── <timestamp>.tar.gz

└── tests

   └── test_stories.yml

2.准备自定义的NLU训练数据

nlu.yml部分数据如下：

version: "3.1"

nlu:

- intent: greet

  examples: |

    - hey

    - hello

    - hi

    - hello there

    - good morning

    - good evening

    - moin

    - hey there

    - let's go

    - hey dude

    - goodmorning

    - goodevening

    - good afternoon

上面的intent: greet表示意图为great，下面的是具体的简单例子。稍微复杂点的例子格式是：[实体值]（实体类型名），比如[明天]（日期）[上海]（城市）的天气如何？其中的日期和城市就是NLP中实体识别中的实体了。除了intent必须外，该文件还可以包含同义词synonym、正则表达式regex和查找表lookup等。

3.配置NLU模型

最主要就是pipeline的配置了。相关的config.yml文件如下：

pipeline:

# # No configuration for the NLU pipeline was provided. The following default pipeline was used to train your model.

# # If you'd like to customize it, uncomment and adjust the pipeline.

# # See https://rasa.com/docs/rasa/tuning-your-model for more information.

#   - name: WhitespaceTokenizer

#   - name: RegexFeaturizer

#   - name: LexicalSyntacticFeaturizer

#   - name: CountVectorsFeaturizer

#   - name: CountVectorsFeaturizer

#     analyzer: char_wb

#     min_ngram: 1

#     max_ngram: 4

#   - name: DIETClassifier

#     epochs: 100

#     constrain_similarities: true

#   - name: EntitySynonymMapper

#   - name: ResponseSelector

#     epochs: 100

#     constrain_similarities: true

#   - name: FallbackClassifier

#     threshold: 0.3

#     ambiguity_threshold: 0.1

pipeline主要是分词组件、特征提取组件、NER组件和意图分类组件等，通过NLP模型进行实现，并且组件都是可插拔可替换的。

4.准备story数据

stories.yml文件如下：

version: "3.1"

stories:

- story: happy path

  steps:

  - intent: greet

  - action: utter_greet

  - intent: mood_great

  - action: utter_happy

- story: sad path 1

  steps:

  - intent: greet

  - action: utter_greet

  - intent: mood_unhappy

  - action: utter_cheer_up

  - action: utter_did_that_help

  - intent: affirm

  - action: utter_happy

- story: sad path 2

  steps:

  - intent: greet

  - action: utter_greet

  - intent: mood_unhappy

  - action: utter_cheer_up

  - action: utter_did_that_help

  - intent: deny

  - action: utter_goodbye

这里面可看做是用户和机器人一个完整的真实的对话流程，对话策略可通过机器学习或者深度学习的方式从其中进行学习。

5.定义domain

domain.yml文件如下：

version: "3.1"

intents:

  - greet

  - goodbye

  - affirm

  - deny

  - mood_great

  - mood_unhappy

  - bot_challenge

responses:

  utter_greet:

  - text: "Hey! How are you?"

  utter_cheer_up:

  - text: "Here is something to cheer you up:"

    image: "https://i.imgur.com/nGF1K8f.jpg"

  utter_did_that_help:

  - text: "Did that help you?"

  utter_happy:

  - text: "Great, carry on!"

  utter_goodbye:

  - text: "Bye"

  utter_iamabot:

  - text: "I am a bot, powered by Rasa."

session_config:

  session_expiration_time: 60 #单位是min，设置为0表示无失效期

  carry_over_slots_to_new_session: true #设置为false表示不继承历史词槽

领域(domain)中包含了聊天机器人的所有信息，包括意图(intent)、实体(entity)、词槽(slot)、动作(action)、表单(form)和回复(response)等。

6.配置Rasa Core模型

最主要就是policies的配置了。相关的config.yml文件如下：

# Configuration for Rasa Core.

# https://rasa.com/docs/rasa/core/policies/

policies:

# # No configuration for policies was provided. The following default policies were used to train your model.

# # If you'd like to customize them, uncomment and adjust the policies.

# # See https://rasa.com/docs/rasa/policies for more information.

#   - name: MemoizationPolicy

#   - name: RulePolicy

#   - name: UnexpecTEDIntentPolicy

#     max_history: 5

#     epochs: 100

#   - name: TEDPolicy

#     max_history: 5

#     epochs: 100

#     constrain_similarities: true

policies主要就是对话策略的配置，常用的包括TEDPolicy、UnexpecTEDIntentPolicy、MemoizationPolicy、AugmentedMemoizationPolicy、RulePolicy和Custom Policies等，并且策略之间也是有优先级顺序的。

7.使用rasa train训练模型

rasa train

或者

rasa train nlu

rasa train core

使用data目录中的数据作为训练数据，使用config.yml作为配置文件，并将训练后的模型保存到models目录中。

8.使用rasa test测试模型

通常把数据分为训练集和测试集，在训练集上训练模型，在测试集上测试模型：

rasa data split nlu

rasa test nlu -u test_set.md --model models/nlu-xxx.tar.gz

说明：当然也是可以通过交叉验证的方式来评估模型的。

9.让用户使用聊天机器人

可以通过shell用指定的模型进行交互：

rasa shell -m models/nlu-xxx.tar.gz

还可以通过rasa run --enable-api这种rest方式进行交互。如下：

三.Rasa系统架构

1.Rasa处理消息流程

下图展示了从用户的Message输入到用户收到Message的基本流程：

步骤1：用户输入的Message传递到Interpreter(NLP模块)，然后识别Message中的意图(intent)和提取实体(entity)。

步骤2：Rasa Core将Interpreter提取的intent和entity传递给Tracker，然后跟踪记录对话状态。

步骤3：Tracker把当前状态和历史状态传递给Policy。

步骤4：Policy根据当前状态和历史状态进行预测下一个Action。

步骤5：Action完成预测结果，并将结果传递到Tracker，成为历史状态。

步骤6：Action将预测结果返回给用户。

2.Rasa系统结构

Rasa主要包括Rasa NLU(自然语言理解，即图中的NLU Pipeline)和Rasa Core(对话状态管理，即图中的Dialogue Policies)两个部分。Rasa NUL将用户的输入转换为意图和实体信息。Rasa Core基于当前和历史的对话记录，决策下一个Action。

除了核心的自然语言理解(NLU)和对话状态管理(DSM)外，还有Agent代理系统，Action Server自定义后端服务系统，通过HTTP和Rasa Core通信；辅助系统Tracker Store、Lock Store和Event Broker等。还有上图没有显示的channel，它连接用户和对话机器人，支持多种主流的即时通信软件对接Rasa。

(1)Agent组件：从用户角度来看，主要是接收用户输入消息，返回Rasa系统的回答。从Rasa角度来看，它连接自然语言理解(NLU)和对话状态管理(DSM)，根据Action得到回答，并且保存对话数据到数据库。

(2)Tracker Store：将用户和Rasa机器人的对话存储到Tracker Store中，Rasa提供的开箱即用的系统包括括PostgreSQL、SQLite、Oracle、Redis、MongoDB、DynamoDB，当然也可以自定义存储。

(3)Lock Store：一个ID产生器，当Rasa集群部署的时候会用到，当消息处于活动状态时锁定会话，以此保证消息的顺序处理。

(4)Event Broker：简单理解就是一个消息队列，把Rasa消息转发给其它服务来处理，包括RabbitMQ、Kafka等。

(5)FileSystem：保存训练好的模型，可以放在本地磁盘、云服务器等位置。

(6)Action Server：通过rasa-sdk可以实现Rasa的一个热插拔功能，比如查询天气预报等。

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