Rasa 是一个用于构建 AI 助手和聊天机器人的开源机器学习框架。大多数情况下，您不需要任何编程语言经验即可在 Rasa 工作。虽然有一个叫做“Rasa Action Server”的东西，你需要用 Python 编写代码，它主要用于触发外部操作，如调用 Google API 或 REST API 等。
Rasa X – 这是一个基于浏览器的 GUI 工具，它允许您使用基于 GUI 的交互模式来训练机器学习模型。请记住，它是 Rasa Software Stack 中的一个可选工具。有时 Rasa 会从您的浏览器向 rasa 发送使用统计信息——但它不会将训练数据发送到您的系统之外，它只会发送您使用 Rasa X Train 的次数。
Rasa NLU – 这是 rasa 尝试理解用户消息以检测消息中的 Intent 和 Entity 的地方。Rasa NLU 具有用于识别意图和实体的不同组件，其中大多数具有一些额外的依赖关系。
Rasa Core — 这是 Rasa 尝试帮助您处理上下文消息流的地方。基于用户消息，它可以将对话预测为回复，并可以触发 Rasa Action Server。
Rasa 内部使用 Tensorflow，无论何时执行“pip install rasa”或“pip install rasa-x”，默认情况下都会安装 Tensorflow。
将客户隐私放在首位的虚拟助手：让用户对话完全保密，并保护您的 IP。Rasa 允许您在自己的基础架构上运行助手的操作，而无需将客户消息发送到托管的第三方服务进行处理。
部署在本地或您自己的私有云上：Rasa 部署在您自己的基础架构上，即使在最严格的企业 IT 环境中也是如此。灵活的架构，可让您控制对数据的访问。
受到医疗保健、银行等领域公司的信任：在严格法规下运营的公司选择 Rasa 来确保合规性并维护隐私标准。构建符合 HIPAA 和 GDPR 的虚拟助手。
拥有您的训练数据和模型：您的训练数据是宝贵的资产，对您的客户和您的品牌来说是独一无二的。使用 Rasa，您的数据永远不会被共享，您可以完全控制您的模型。
Instructors: Sufa Digital
6 sections • 49 lectures • 3h 51m total length
Video: MP4 1280×720 44 KHz | English + Sub
Updated 10/2022 | Size: 1.4 GB
你会学到什么
- 使用 RASA 构建聊天机器人
- 了解聊天机器人的工作原理
- 知道如何创建自定义代码以增加聊天机器人的灵活性
- 了解并了解对话界面和客服