【Rasa+Pycharm+Tensorflow】控制台实现智能客服问答实战（附源码和数据集 超详细）_客服对话数据集

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一、数据准备

1：下面以pychar为环境介绍操作步骤，选择file-new project 创建一个新项目 new environment using 选择 Virtualenv 命名虚拟环境的名称，这里假定虚拟环境的名称为venv，选定python interpreter和项目的保存位置 其他选项保持默认值

2：打开pycharm的terminal界面 在命令行执行 virtualenv venv命令创建项目运行的虚拟环境，然后执行 venv\scripts\activate 命令激活虚拟环境 如果虚拟环境下的操作已经完成 可以使用命令deactivate推出虚拟环境

3：在源代码路径下执行命令 pip install -r requirements.txt 安装相应的库文件

按照上面的步骤安装配置好之后 在terminal页面执行 rasa init命令 生成一个模板Rasa客服应用

模板生成后 系统会提示是否进行初始训练 这里选择否 不进行训练 会自动生成一些文件 项目目录结构如下 

 二、模型训练

启动虚拟环境 在pycharm命令行窗口执行Rasa train训练模型 首先执行的是NLU训练

NLU模型训练结束后 开始训练Core模型

 

 模型训练完成

三、交互式学习 

通过启动交互式学习 可以使智能客服在测试过程中与测试员进行人机交互，从而为提升算法的学习效率提供直接的数据反馈，在Python中可以通过启动调试功能输出详细日志，实现交互训练的目的，启动交互式学习后，用户可以对训练内容进行选项确认，保证测试结果正确无误，在命令行窗口执行rasa interactive命令 启动交互式学习模式 根据提示信息结果提供响应

四、Rasa智能客服测试实战

执行rasa shell命令 启动命令行窗口智能客服对话模式

输入语句 客服会给出回答 

 

 五、代码

部分代码如下 需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言~~~

# This files contains your custom actions which can be used to run
# custom Python code.
#
# See this guide on how to implement these action:
# https://rasa.com/docs/rasa/custom-actions
 
 
# This is a simple example for a custom action which utters "Hello World!"
 
from typing import Any, Text, Dict, List
#
from rasa_sdk import Action, Tracker
 from rasa_sdk.executor import CollectingDispatcher
#
#
class ActionHelloWorld(Action):
#
    def name(self) -> Text:
        return "action_hello_world"
 
    def run(self, dispatcher: CollectingDispatcher,ra#            
 tracker: Tracker,
           domain: Dict[Text, Any]) -> List[Dict[Text, Any]]:
 
         dispatcher.utter_message(text="Hello World!")
 
         return []

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