Rasa构建常见问题解答助手和闲聊助手的分步指南_rasa 构建faq问答

要处理常见问题和闲聊，您需要一个基于规则的对话管理策略（ RulePolicy）和一个简单的方法来返回问题的相应响应（ ResponseSelector）。

1.更新配置(config.yml)

对于常见问题和闲聊，您总是希望助理在每次提出相同类型的问题时都以相同的方式回答。Rules允许你这么做。要使用规则，您需要将RulePolicy添加到配置文件中的policies中：

policies:
# other policies
- name: RulePolicy
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接下来，在配置文件的NLU管道中包含ResponseSelector。ResponseSelector需要Featureizer和intent分类器才能工作，因此它应该位于管道中的这些组件之后，例如：

pipeline:
  - name: WhitespaceTokenizer
  - name: RegexFeaturizer
  - name: LexicalSyntacticFeaturizer
  - name: CountVectorsFeaturizer
  - name: CountVectorsFeaturizer
    analyzer: char_wb
    min_ngram: 1
    max_ngram: 4
  - name: DIETClassifier
    epochs: 100
  - name: EntitySynonymMapper
  - name: ResponseSelector
    epochs: 100
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默认情况下，ResponseSelector将为所有检索意图构建单个检索模型。要分别检索常见问题解答和闲聊的响应，请使用多个响应选择器组件并指定retrieval_intent键：

pipeline:
# Other components
- name: ResponseSelector
  epochs: 100
  retrieval_intent: faq
- name: ResponseSelector
  epochs: 100
  retrieval_intent: chitchat
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2.定义检索意图和响应选择器

举一个例子，你有20个不同的常见问题。尽管每个问题都表示为一个单独的意图，但所有FAQ意图在对话中的处理方式都是相同的。对于每个FAQ意图，助手将根据提出的问题检索正确的响应。
您可以使用单个操作（例如utter_faq）而不是编写20个规则，通过将所有常见问题分组到一个名为“faq”的检索意图下，用单个规则处理所有常见问题。
单个action使用ResponseSelector的输出为用户询问的特定FAQ返回正确的响应。

3.创建规则(rules.yml)

您只需要为每个检索意图编写一个规则。在该检索意图下分组的所有意图都将以相同的方式处理。操作名称以utter_开头，以检索意图的名称结尾。编写回复常见问题和闲聊的规则：

rules:
  - rule: respond to FAQs
    steps:
    - intent: faq
    - action: utter_faq
  - rule: respond to chitchat
    steps:
    - intent: chitchat
    - action: utter_chitchat
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操作utter_faq和utter_chitchat将使用ResponseSelector的预测来返回实际的响应消息。

4.更新NLU训练数据(nlu.yml)

ResponseSelector的NLU训练示例与常规训练示例相同，只是它们的名称必须引用它们分组在下面的检索意图：

nlu:
  - intent: chitchat/ask_name
    examples: |
      - What is your name?
      - May I know your name?
      - What do people call you?
      - Do you have a name for yourself?
  - intent: chitchat/ask_weather
    examples: |
      - What's the weather like today?
      - Does it look sunny outside today?
      - Oh, do you mind checking the weather for me please?
      - I like sunny days in Berlin.
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请确保更新domain文件以包含添加的chitchat意图：

intents:
# other intents
- chitchat
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5.定义响应(domain.yml)

ResponseSelector的响应遵循与检索意图相同的命名约定。除此之外，它们还具有正常bot响应的所有特征。对于上面列出的聊天意图，我们的回答可能如下所示：

responses:
  utter_chitchat/ask_name:
  - image: "https://i.imgur.com/zTvA58i.jpeg"
    text: Hello, my name is Retrieval Bot.
  - text: I am called Retrieval Bot!
  utter_chitchat/ask_weather:
  - text: Oh, it does look sunny right now in Berlin.
    image: "https://i.imgur.com/vwv7aHN.png"
  - text: I am not sure of the whole week but I can see the sun is out today.
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总结

一旦你做了以下内容，你可以训练你的机器人，并尝试一下！

• 将RulePolicy添加到策略中，并将ResponseSelector添加到config.yml中的管道中
• 至少添加一个用于响应常见问题解答/闲聊的规则
• 为您的常见问题/闲聊意图添加示例
• 为您的常见问题/闲聊意向添加响应
• 更新domain中的意图

现在，你的助手应该能够正确、一致地回答常见问题或闲聊，即使这些感叹词是在你的助手帮助用户完成另一项任务时发生的。

参考

1. Conversation Patterns