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백엔드 개발파이썬 튜토리얼첫 번째 Rasa 프로젝트 설정

Rasa는 대화형 AI 및 챗봇을 만들기 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. Rasa에서 첫 번째 프로젝트를 구성하려는 경우 올바른 위치에 오셨습니다. 이 블로그에서 Iwe는 Rasa 프로젝트를 처음부터 단계별로 설정해 보겠습니다.

라사 란 무엇입니까?

깊이 들어가기 전에 라사가 무엇인지 먼저 알아보겠습니다. Rasa는 두 가지 기본 구성 요소로 구성됩니다.

  1. Rasa 오픈 소스: 자연어 이해(NLU) 및 대화 관리 구축을 위한 프레임워크

  2. Rasa X: 시간이 지남에 따라 어시스턴트를 개선하고 관리하기 위한 도구입니다.

Rasa는 Python으로 작성되었으며 유연한 사용자 정의가 가능하여 개발자들 사이에서 인기가 높습니다.

전제 조건

Rasa를 설정하려면 다음이 필요합니다.

  • Python 3.8 또는 3.9 (Rasa는 현재 3.10을 지원하지 않습니다)

  • pip (Python 패키지 관리자)

  • 가상 환경(선택 사항이지만 권장)

Python 및 기본 명령줄 사용법에 익숙하면 도움이 되지만 필수는 아닙니다.

1단계: Python 설치 및 가상 환경 생성

  1. Python 다운로드:
  • Python 웹사이트로 이동하여 Python 3.8 또는 3.9를 다운로드하세요.
  1. 가상 환경 만들기: 가상 환경을 사용하면 Rasa 프로젝트 종속성이 전역 Python 설정에서 격리된 상태로 유지됩니다.

    python -m venv venv
    소스 venv/bin/활성화

2단계: Rasa 설치

  1. pip를 통해 Rasa 설치:

    pip 설치 rasa

    1. 설치 확인:

    rasa --version

Rasa 버전과 Python 버전이 표시됩니다.

Setting Up Your First Rasa Project

3단계: 첫 번째 Rasa 프로젝트 만들기

이제 Rasa 프로젝트를 만들어 보겠습니다.

  1. 다음 명령을 실행하세요:

    라사 초기화

    1. 안내를 따르세요.

Setting Up Your First Rasa Project

  • Rasa는 다음 구조로 새 프로젝트 디렉터리를 설정합니다.

    my_project/
    ├── 액션/
    ├── 데이터/
    ├── 모델/
    ├── 테스트/
    ├── config.yml
    ├── 자격증명.yml
    ├── domain.yml
    └── 엔드포인트.yml

  • 모델을 훈련하고 어시스턴트를 테스트하라는 메시지가 표시됩니다. 한번 시도해 보세요!

4단계: Rasa의 주요 파일 이해

다음은 프로젝트의 주요 파일에 대한 분석입니다.

  • domain.yml: 봇의 성격, 의도, 응답 및 엔터티를 정의합니다.

  • data/nlu.yml: 의도 인식을 위한 훈련 예제가 포함되어 있습니다.

  • data/stories.yml: 대화 모델을 훈련하기 위해 대화 흐름을 정의합니다.

  • config.yml: 인텐트 분류 및 엔터티 인식을 위한 기계 학습 파이프라인을 지정합니다.

  • endpoints.yml: 외부 서비스(예: 작업 서버)를 찾을 위치를 구성합니다.

  • credentials.yml: Slack 또는 Telegram과 같은 타사 통합을 구성합니다.

5단계: Rasa 모델 훈련

  1. 아직 훈련되지 않은 경우 다음 명령을 사용하여 어시스턴트를 훈련시키십시오.

    라사 열차

    1. 이렇게 하면 models/ 디렉토리에 모델 파일이 생성되어 챗봇을 구동할 준비가 됩니다!

Setting Up Your First Rasa Project

6단계: 어시스턴트 테스트

  1. 로컬에서 어시스턴트 테스트:

    라사 쉘

    1. 어시스턴트가 어떻게 응답하는지 보려면 일부 메시지를 입력하세요. 예:

Setting Up Your First Rasa Project

> Hi Hello! <br>
Hey! How are you?<br>




7단계: 맞춤 작업 추가

봇이 API에서 데이터를 가져오는 등의 작업을 수행하길 원하시나요? 사용자 정의 작업을 추가하세요!

  1. actions/ 디렉터리를 열고 Python 파일(예: actions.py)을 만듭니다.

  2. 맞춤 작업 작성:

    rasa_sdk에서 가져오기 작업
    rasa_sdk.executor import CollectingDispatcher

    에서

    클래스 ActionHelloWorld(Action):
    def 이름(본인):
    "action_hello_world"를 반환합니다

    def run(self, dispatcher, tracker, domain):
        dispatcher.utter_message(text="Hello, world!")
        return []
    
    1. 작업을 포함하도록 domain.yml을 업데이트하세요.

    작업:

    • action_hello_world
      1. 액션 서버 시작:

    라사 실행 작업

참고자료?

  • 라사 공식 문서

  • Python 다운로드

  • Virtualenv 문서

행복한 코딩

위 내용은 첫 번째 Rasa 프로젝트 설정의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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