《Ai企业知识库》rasa项目-项目启动命令集-开放api接口启动以及保证多轮对话！！_rasa api

阿丹：

        Rasa 是一个开源的机器学习框架，用于构建会话式AI助手和聊天机器人。它包含了一系列命令行工具来帮助开发者管理、训练和测试他们的对话模型。以下是Rasa中一些常用命令及其用法和参数的概览：

初始化项目

• 命令: rasa init
  • 用途: 创建一个新的Rasa项目，生成基本的文件结构和示例数据。
  • 参数:
    • 无直接参数，但执行时会提示是否需要下载示例数据。

训练模型

• 命令: rasa train
  • 用途: 训练Rasa模型，包括自然语言理解(NLU)和对话管理(Core)部分。
  • 参数:
    • --domain: 指定领域文件路径，默认使用domain.yml。
    • --config: 指定配置文件路径，默认使用config.yml。
    • --data: 指定训练数据文件路径，默认结合nlu.md和stories.md或它们在data/目录下的对应文件。
    • --out: 指定输出模型的目录，默认为models/。
    • --fixed-model-name: 自定义模型文件名，而不是默认的.tar.gz格式。
    • --force: 强制重新训练模型，即使数据和配置未更改。

训练特定部分

• 命令: rasa train nlu 或 rasa train core
  • 用途: 分别仅训练NLU模型或Core模型。
  • 参数: 类似于rasa train，但针对性地训练模型的一个部分。

运行交互式会话

• 命令: rasa shell
  • 用途: 在命令行界面启动一个交互式会话，以测试训练好的模型。
  • 参数:
    • --model: 指定要使用的模型路径，默认为最新模型。

测试模型

• 命令: rasa test
  • 用途: 根据测试数据评估模型的性能。
  • 参数:
    • --stories: 指定测试故事文件或目录。
    • --nlu: 指定NLU测试数据文件。
    • --fail-on-prediction-errors: 在预测错误时标记测试失败。

查看版本

• 命令: rasa version
  • 用途: 显示安装的Rasa版本信息。

服务部署

• 命令: rasa run [server|actions|..."
  • 用途: 运行Rasa服务器、动作服务器等。
  • 参数:
    • --port: 指定服务端口。
    • --cors: 设置跨源资源共享(CORS)策略。
    • --credentials: 指定认证凭据文件路径。

HTTP启动！！！！

如果想要通过开放API来运行Rasa，以便其他应用程序或服务可以通过HTTP请求与您的Rasa聊天机器人交互，您可以使用Rasa的HTTP API。以下是设置和使用Rasa HTTP API的基本步骤及命令：

启动Rasa HTTP API服务器

命令:

rasa run --enable-api [--port PORT] [--cors [ALLOWED_ORIGINS]]

• --enable-api: 开启HTTP API。
• --port PORT: 指定API监听的端口号，默认是5005。
• --cors [ALLOWED_ORIGINS]: 如果需要，设置允许跨域访问的来源。例如，--cors "*" 允许任何来源，或者--cors "http://example.com"只允许特定域名。

API端点概述

一旦Rasa服务器以API模式运行，它将提供以下几个主要端点（假设默认端口5005）：

发送消息并接收回复

• URL: http://localhost:5005/webhooks/rest/webhook
• 方法: POST
• 请求体示例

{
  "message": "用户输入的消息",
  "sender": "用户标识"
}

• 响应: 包含机器人的回复信息。

解析自然语言理解（NLU）

• URL: http://localhost:5005/model/parse
• 方法: POST
• 请求体示例

{
  "text": "用户输入的文本"
}

• 响应: 包含NLU解析结果，如意图、实体等。

注意事项

• 确保在启动API之前，您的Rasa模型已经训练好，并且模型路径正确配置。
• 如果您在本地开发环境中测试API，请注意CORS设置，以免遇到跨域问题。
• 对于生产环境，可能需要考虑额外的安全措施，比如HTTPS、API密钥验证等。

以上步骤可以帮助您通过API方式运行Rasa，使其能够接收外部请求并与之交互。

痛点解决！在api开放下使用api来保证多轮对话！！！

在使用Rasa HTTP API进行多轮对话时，维护上下文和状态是关键，以确保对话的连贯性。Rasa通过会话ID（通常是通过sender_id或自定义的会话跟踪机制）来实现这一点。以下是保持多轮对话连贯性的几种方法：

1. 使用会话ID（sender_id）

每次与API交互时，客户端应该提供一个唯一的会话ID（通常是sender_id）。Rasa会根据这个ID保存和检索对话的上下文。在发送消息的请求中包含这个ID，Rasa就能识别出这是同一个对话的延续。

示例：

{
  "message": "我需要预订明天去纽约的票",
  "sender": "user123"  // 会话ID
}

2. 管理会话状态

Rasa本身支持会话状态管理，但具体实现细节取决于你如何配置和使用它。如果你使用Rasa SDK构建自定义动作服务，可以利用其提供的会话管理工具来维护状态。

3. 跟踪对话历史

客户端应存储每次交互的响应，特别是当Rasa返回的响应中包含了对上下文有影响的信息时（如通过插槽填充确认的信息）。这样，在后续的请求中，可以将必要的上下文信息一并发送，帮助Rasa理解当前对话状态。

4. 利用Tracker Store

对于更复杂的需求，可以配置Rasa的Tracker Store，它负责存储对话追踪器（Trackers），即对话的历史记录。Rasa支持多种Tracker Store，包括内存中的、SQL数据库等。这使得即使在重启Rasa服务后，也能恢复之前的对话状态（只要配置得当）。

实现示例

在实际调用API时，确保每个用户或每个对话有一个稳定的sender_id，并且在连续的请求之间保持这个ID不变。如果需要在不同平台或设备间维持对话状态，确保sender_id能跨平台识别同一对话。

总结

多轮对话的连贯性主要依赖于会话ID的管理和状态的恰当传递。Rasa提供了必要的机制来支持这一点，但实现细节需要开发者在设计客户端和服务端交互逻辑时仔细考虑。正确实施上述策略，即可在开放API环境下保持流畅的多轮对话体验。