Rasa实战

1. 从源码安装

$ git clone https://github.com/RasaHQ/rasa.git
$ cd rasa
$ pip install -r requirements.txt
$ pip install -e .

在平台上：

$ git clone https://github.com/RasaHQ/rasa.git
$ cd rasa
$ pip install -r requirements.txt --user
$ sudo pip install -e .

2. 安装spaCy

$ pip install rasa[spacy]
$ python -m spacy download en_core_web_md
$ python -m spacy link en_core_web_md en

由于不可多说的原因，第二条指令会报 time-out

1. 我们手动下载spacy的依赖，Spacy-sm-model，注意版本要对应。
2. pip install path/en_core_web_lg-version.tar.gz
3. 建立link, python -m spacy link [package name or path] [shortcut] [--force],在我们这里，可以直接输入： python -m spacy link en_core_web_sm en_core_web_sm --force python -m spacy link en_core_web_sm en --force

3. run Rasa Nlu Only

1. 进入rasa-master/examples/restaurantbot,
2. 执行 rasa train nlu,训练模型
3. 执行 rasa shell nlu,可以使用nlu模型。

   

4. Run Rasa

1. 执行 rasa train core,训练模型
2. 如果有 Custom Actions，把所有自定义action放到actions.py中。需要发布action server: rasa run actions
3. 执行 rasa shell,可以使用Rasa了。 如果想看每一步记下的log，则执行 rasa shell --debug