RasaGPT 项目教程
2024-08-10 11:09:04作者:何将鹤
1. 项目的目录结构及介绍
RasaGPT 项目的目录结构如下:
RasaGPT/
├── app/
│ ├── actions/
│ ├── rasa-credentials/
│ ├── rasa-data/
│ ├── rasa-models/
│ ├── rasa-server/
│ ├── scripts/
│ └── tests/
├── docker-compose.yml
├── env-example
├── .gitignore
├── LICENSE
├── Makefile
├── README.md
└── RESULTS.md
目录介绍
app/: 包含项目的主要代码和子目录。actions/: 包含自定义的 Rasa 动作。rasa-credentials/: 包含 Rasa 的凭证配置。rasa-data/: 包含 Rasa 的数据文件,如 NLU 数据和故事。rasa-models/: 包含训练好的 Rasa 模型。rasa-server/: 包含 Rasa 服务器的配置和代码。scripts/: 包含一些辅助脚本。tests/: 包含测试代码。
docker-compose.yml: Docker 配置文件,用于启动项目。env-example: 环境变量示例文件。.gitignore: Git 忽略文件配置。LICENSE: 项目许可证。Makefile: 包含一些常用的命令。README.md: 项目说明文档。RESULTS.md: 包含机器人的示例命中和未命中结果。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件主要是 docker-compose.yml 和 Makefile。
docker-compose.yml
docker-compose.yml 文件用于定义和运行多容器 Docker 应用程序。以下是该文件的主要内容:
version: '3.4'
services:
rasa:
image: rasa/rasa:latest-full
ports:
- "5005:5005"
volumes:
- ./app/rasa-data:/app/data
- ./app/rasa-models:/app/models
- ./app/rasa-server:/app/custom
command: run --enable-api --cors "*"
actions:
image: rasa/rasa-sdk:latest
volumes:
- ./app/actions:/app/actions
ports:
- "5055:5055"
fastapi:
build: ./app/fastapi
ports:
- "8000:8000"
Makefile
Makefile 包含一些常用的命令,如启动、停止和训练模型等。以下是一些示例命令:
start:
docker-compose up -d
stop:
docker-compose down
train:
docker-compose run rasa train
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要位于 app/rasa-data/ 目录下,包括以下文件:
config.yml
config.yml 文件包含 NLU 管道和策略配置。以下是示例内容:
language: en
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: "FallbackClassifier"
threshold: 0.3
policies:
- name: "MemoizationPolicy"
- name: "RulePolicy"
- name: "TEDPolicy"
max_history: 5
epochs: 100
credentials.yml
credentials.yml 文件包含 webhook 和即时通讯工具凭据的路径。以下是示例内容:
messenger:
access_token: "YOUR"
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0215
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0138
uni-appA cross-platform framework using Vue.jsJavaScript08
GLM-5.2智谱开源 GLM-5.2,这是针对长文本任务的最新旗舰模型。相较于前代产品 GLM-5.1,它在长文本任务处理能力上实现了显著飞跃,并且首次在稳定的 100 万 token 上下文中提供这一能力。Jinja00
SwanLab⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / Transformers / LLaMA Factory / veRL/ Swift / Ultralytics / MMEngine / Keras etc.Python00
tiny-universe《大模型白盒子构建指南》:一个全手搓的Tiny-UniverseJupyter Notebook03
热门内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
32
16
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
470
465
暂无描述
Dockerfile
778
5.08 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
876
2.03 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
758
968
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
697
1.4 K
昇腾LLM分布式训练框架
Python
185
231
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.1 K
1.14 K
本仓库是 Flutter SDK 与 Flutter Engine 的 OpenHarmony 适配版本,由 CPF-Flutter 团队维护。开发者可使用熟悉的 Flutter 技术栈开发 OpenHarmony 应用,3.35.7 及以后的适配版本可基于本仓库源码构建支持 OpenHarmony 的 Flutter Engine。
Dart
1.04 K
271
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
2.25 K
677