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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