RASA 开发中文指南系列博文：
- Rasa中文聊天机器人开发指南(1)：入门篇
- Rasa中文聊天机器人开发指南(2)：NLU篇
- Rasa中文聊天机器人开发指南(3)：Core篇
- Rasa中文聊天机器人开发指南(4)：RasaX篇
- Rasa中文聊天机器人开发指南(5)：Action篇
注：本系列博客翻译自Rasa官方文档，并融合了自己的理解和项目实战，同时对文档中涉及到的技术点进行了一定程度的扩展，目的是为了更好的理解Rasa工作机制。与本系列博文配套的项目GitHub地址：ChitChatAssistant，欢迎star和issues，我们共同讨论、学习！
- python 3.6 +
- mitie
- jieba
1. 安装rasa
# 当前版本为1.9.5
# 该命令运行时间较长，会安装完所有的依赖
pip --default-timeout=500 install -U rasa2. 安装mitie
# 在线安装Mitie
pip install git+https://github.com/mit-nlp/MITIE.git
pip install rasa[mitie] # 注：由于第一步始终没成功过，没尝试过这个命令的意义由于自己在线安装尝试了很多次都拉不下来，因此只能走离线安装的方式，有三个步骤：
-
首先，下载MITIE源码和中文词向量模型total_word_feature_extractor_zh.dat(密码：p4vx)，这里需要将该模型拷贝到创建的python项目data目录下(可任意位置)，后面训练NLU模型时用到；
-
其次，安装Visual Studio 2017 ，需要勾选“
用于 CMake 的 Visual C++ 工具”，因为编译MITIE源码需要Cmake和Visual C++环境。安装完毕后，将C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\Common7\IDE\CommonExtensions\Microsoft\CMake\CMake\bin添加到环境变量中，再重启电脑使之生效； -
从Pycharm的命令终端进行Mitie源码根目录，执行下面的命令：
python setup.py build
python setup.py install
3. 安装jieba
# 安装Jieba中文分词
pip install jieba当所有样本和配置文件准备好后，接下来就是训练模型了，打开命令终端执行下面的命令，该命令会同时训练NLU和Core模型。
- 使用MITIE
python -m rasa train --config configs/config.yml --domain configs/domain.yml --data data/- 使用Supervised_Embedding
python -m rasa train --config configs/zh_jieba_supervised_embeddings_config.yml --domain configs/domain.yml --data data/- 使用MITIE+Supervised_Embedding
python -m rasa train --config configs/zh_jieba_mitie_embeddings_config.yml --domain configs/domain.yml --data data/（1）启动Rasa服务
在命令终端，输入下面命令：
# 启动rasa服务
# 该服务实现自然语言理解(NLU)和对话管理(Core)功能
# 注：该服务的--port默认为5005，如果使用默认则可以省略
python -m rasa run --port 5005 --endpoints configs/endpoints.yml --credentials configs/credentials.yml --debug（2）启动Action服务
在命令终端，输入下面命令：
# 启动action服务
# 注：该服务的--port默认为5055，如果使用默认则可以省略
Python -m rasa run actions --port 5055 --actions actions --debug （3）启动server.py服务
python server.py当Rasa Server、Action Server和Server.py运行后，在浏览器输入测试：
http://127.0.0.1:8088/ai?content=查询广州明天的天气
终端调用效果为：
（1）V1.0.2020.02.15
- 创建项目，模型训练成功；
- 前端访问Rasa服务器正常响应；
- 对接图灵闲聊机器人、心知天气API，便于测试；
（2）V1.1.2020.02.27
- 优化NLU样本，尝试使用同义词、正则、查找表；
- 改进supervised_embeddings，实体提取和意图识别明显提高，训练速度加快很多；
- 完成
Rasa中文聊天机器人开发指南(2)：NLU篇文章撰写；
（3）V1.2.2020.04.10
- 使用Interactive Learning构建样本；
- 新增MITIE+supervised_embeddings管道，并训练相应的模型；
- 新增身份查询案例；
- 将Rasa版本升级到1.9.5，解决win10使用tensorflow出现的异常(详见
入门篇)； - 完成
Rasa中文聊天机器人开发指南(3)：Core篇文章撰写；
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