如何将 RASA NLU 与 RASA CORE 一起使用
How to use RASA NLU with RASA CORE
我也是聊天机器人应用程序和 RASA 的新手，任何人都可以帮助我了解我应该如何将 RASA NLU 与 RASA CORE 一起使用。
RASA NLU是自然语言理解片，用于提取自然语言的例子并将其翻译成"intents." 例如："yes"、"yeah"、"yep" 和 "for sure" 都会被翻译成 "yes" 意图。
另一方面，RASA CORE 是在确定用户意图后处理对话流的引擎。 RASA CORE 也可以使用其他自然语言翻译器，因此虽然它与 RASA NLU 搭配得很好，但它们不必一起使用。
例如，如果您同时使用两者：
- 用户对 RASA 核心机器人说 "hey there"
- Rasa 核心机器人调用 RASA NLU 来理解 "hey there" 的含义
- RASA NLU 将 "hey there" 翻译成 intent = hello（置信度为 85%）
- Rasa 核心收到 "hello" 意图
- Rasa 核心运行它的训练示例来猜测它在收到 "hello" 意图时应该做什么
- Rasa 核心预测（置信度为 92%）它应该使用 "utter_hello" 模板进行响应
- Rasa 核心回复用户 "Hi, I'm your friendly Rasa bot"
希望对您有所帮助。
我也是聊天机器人应用程序和 RASA 的新手，任何人都可以帮助我了解我应该如何将 RASA NLU 与 RASA CORE 一起使用。
RASA NLU是自然语言理解片，用于提取自然语言的例子并将其翻译成"intents." 例如："yes"、"yeah"、"yep" 和 "for sure" 都会被翻译成 "yes" 意图。
另一方面，RASA CORE 是在确定用户意图后处理对话流的引擎。 RASA CORE 也可以使用其他自然语言翻译器，因此虽然它与 RASA NLU 搭配得很好，但它们不必一起使用。
例如，如果您同时使用两者：
- 用户对 RASA 核心机器人说 "hey there"
- Rasa 核心机器人调用 RASA NLU 来理解 "hey there" 的含义
- RASA NLU 将 "hey there" 翻译成 intent = hello（置信度为 85%）
- Rasa 核心收到 "hello" 意图
- Rasa 核心运行它的训练示例来猜测它在收到 "hello" 意图时应该做什么
- Rasa 核心预测（置信度为 92%）它应该使用 "utter_hello" 模板进行响应
- Rasa 核心回复用户 "Hi, I'm your friendly Rasa bot"
希望对您有所帮助。