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AI 助手机器学习框架 Rasa 发布 2.0 版本

  • 2020-12-15
  • 本文字数:922 字

    阅读完需:约 3 分钟

AI助手机器学习框架Rasa发布2.0版本

Rasa是一个可定制的开源机器学习框架,用于自动化基于文本和语音的人工智能助手,它已经发布了 2.0 版本,在对话管理、训练数据格式和交互式文档方面有了重大改进。此外,最新版本在为高级用户提供更多配置选项的同时降低了学习难度。


规则策略


Rasa 2.0 简化了对话策略配置,清晰地区分了使用规则的策略和使用机器学习的策略,并使业务逻辑的执行变得更容易。以前,基于规则的逻辑是通过三个或更多对话策略的组合进行控制的。新的RulePolicy允许用户使用单一策略来实现表单、将动作映射到意图以及指定回退逻辑。


表单更新


表单实现已经从 Rasa SDK 转移到 Rasa 开源库中。Python Rasa SDK 变得更加轻量级,将基本功能转移到主库中后,开发人员更容易用新的编程语言实现动作服务器。


YAML 训练数据


Rasa 现在支持YAML训练数据。这带来了三个优势:支持训练样本中的自定义元数据(比如用户信息和时间戳),能够将长文件分成更小、更模块化的文件,以及支持响应选择器中的富媒体。



建议配置


现在,Rasa 通过在初始化新项目时建议一个默认的NLU管道简化了安装。高级用户可以覆盖建议的配置,以便进一步定制管道。


检索意图


Rasa 1.3 引入了检索意图,将其作为一个实验特性,以便能够轻松处理单轮交互(如聊天和问答)。Rasa 2.0 提供了对检索意图的全面支持,包括响应中的富媒体,如图像和按钮,以及全面的 Rasa X 支持。


文档和 Rasa Playground


Rasa 文档也有了新的主题和更新的信息结构。在设计新布局时考虑到了用户使用的便利性,让相关文章更容易被发现。


新文档中还添加了Rasa Playground,用户可以直接在浏览器中创建新项目的原型,而无需安装 Rasa。在建立了原型之后,就可以下载项目文件,进行后续的开发。


迁移到 Rasa 2.0


Rasa 还为用户提供了从 1.10 迁移到 2.0 的指南。该指南包含了如何将训练数据文件从 markdown 转换为 YAML 的说明,以及如何更新对话策略和训练数据,以便使用新的 RulePolicy。


此外,Rasa 2.0 与Rasa X完全兼容,后者是一个免费的、闭源的 UI 工具,可以帮助开发者改进 AI 助手。Rasa X 现在支持检索意图,检索意图与常规意图一起出现在 UI 中。Rasa X 用户还可以查看和编辑多媒体响应。


Rasa 2.0 可以通过 pip安装,源代码在GitHub上可以找到。


原文链接


Rasa Announces Open Source AI Assistant Framework 2.0


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2020-12-15 10:411633

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