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对话机器人 Rasa(三十五): Socket.IO channel 请求返回 400 错误

实现了一个自定义的 Rasa Socket.IO channel, 但是发现在生产环境始终无法建立 websocket 链接,返回 400 错误。而在开发环境却一切正常。 在 Rasa 官网论坛找到了一个类似的问题: https://forum.rasa.com/t/urgent-connetions-problems-with-socketio-channel-and-sanic-workers-1/59139/1 大致意思是 SANIC_WORKERS 大于 1 时,总是返回 400 错误。 在生产环境将 SANIC_WORKERS 修改为 1 之后,发现确实可以正常建立连接了。 这就非 ...

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排查一例 rasa 返回空消息的 bug

bug 现象 修改了一处不相干的 story/rule A,引起了另一个 B 流程返回空消息。 这不是一个典型的问题,也没有最终定位到 story 的问题,但是通过将 story 改写为 rule 解决。 这里只记录一下排查,及 debug 的思路。 思路 首先排除掉 intent 识别的问题。因为请求时直接使用的 /intent 的方式,不存在意图识别问题 首要目标:快速复现问题 大概率就是前面流程的 story / rule 写的有问题 TODO done: 整理思路 done: new branch done: model backup & 使用有问题的 model don ...

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对话机器人 Rasa(三十四): Socket.IO channel 设置 session id

在之前的 Rasa 笔记中记录过 Sender ID 的使用,即 session id 的管理: 对话机器人 Rasa(十二):用户会话 Session 管理 对于基于 HTTP 的自定义渠道,session id 比较好处理,直接获取请求中的 sender 等自定义的字段值即可。 但是,对于基于 socket.io channel 来说,代码修改相对复杂一些,还有额外的概念。这里记录一下。 session_persistence 参考官方文档: https://rasa.com/docs/rasa/connectors/your-own-website/ socketio: user_m ...

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对话机器人 Rasa(三十三): 测试 socket.io channel 异步返回多条消息

测试场景 向 rasa server 发送一条消息,除非一连串的耗时操作,每个操作执行前都返回一条消息。 即,客户端发送一条聊天消息,rasa 机器人间隔返回多条消息回复。 同时作为统一消息格式的测试工具。 客户端模拟 本来打算用 python socket.io client 实现,但是考虑到目前大部分使用场景都是基于浏览器。 所以还是基于 html js 来实现一个客户端更合适。 也顺便把 socket.io 版本的 chatui.io 聊天界面实现。 测试逻辑 建立 socket.io 连接 建立连接后,发送消息,触发指定的 rasa custom action rasa custom ...

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对话机器人 Rasa(三十二):新建一个基于 socket.io 的自定义 channel

在之前的笔记中,整理了如何新建一个独立的 channel 来区分不同的客户端类型。 对话机器人 Rasa(十九):rasa 不同客户端类型区分处理 custom channel 但是这个是基于 HTTP 协议的,无法实现实时双向消息通信。例如,在一个 rasa 请求中, 需要执行一系列耗时的操作,需要在每个操作执行前,向客户端发送一个提示, 这个需求,用 HTTP 的接口是无法实现的。而,基于 WebSocket 协议的 Socket.IO 则能很好的解决这个问题。 此外,在需要人工客服向客户端主动推送消息的场景下,Socket.IO 也优势尽显。 可见,在聊天机器人领域,Socket.IO ...

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对话机器人 Rasa(三十一):Form 的进阶用法,动态话术及 slot

需求背景 例如,诊所之类的预约场景下,到店需要核对预约号码,与预约的身份证号码,两个数据匹配成功,才能进入下一步的操作。 这里用一个 form 包含两个 slot 来实现信息录入,看起来是典型的 form 使用场景,没什么可说的。 但是如果在输入预约号码后,需要拉取身份证的掩码格式,让用户填写掩码部分,以减少用户输入。那么就需要在输入第一个 slot 后,调用其他服务的 api,获取身份证掩码。然后影响到第二个slot 的 utter ask 提示话术内容。 第二个需求是,如果第一个 slot 输入的预约号码查询不到,就不需要再提示身份证号码的输入了。那么就变成了一个动态的 form。 第二个 ...

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对话机器人 Rasa(三十):slot influence_conversation 引发的 intent 无法识别

问题现象 在某个对话流程之后,返回了两个按钮,点击一个按钮 预期的效果是:先返回一个 utter,然后进入 form 输入 loop。 bug 表现:要么返回空,要么返回完全不着边际的一个 utter,或者触发一个没有任何关联的一个 custom action。 我本以为是这个 intent,触发 form loop 这个 story 写的有问题。 但实际上,发现这两个按钮都不正常了,甚至所有 intent 都无法在这个操作之后正常被识别。 排除 intent 识别问题 按钮 payload 中的指定意图,类似这样的格式。 /intent 这个是不会有识别问题的。因为其 confiden ...

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对话机器人 Rasa(二十九):custom action 中获取请求 channel 来源

需求背景 Rasa custom action 的 Python 代码中,需要根据不同 channel 渠道,来做不同的逻辑处理。 所以,需要能获取当前消息的 channel 来源。 获取 channel channel = tracker.get_latest_input_channel() print(channel) 可能值 配置文件 credentials.yml 中有详情的 channel 清单。 例如: 默认 channel: rest 自定义的 channel: 例如 app 等 查看合集 📖 对话机器人 Rasa 中文系列教程 ...

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将 yolov5 内置模型导出为 pytorch mobile 格式

Google Colab 地址 使用 Colab 能利用 Google 免费提供的 GPU 资源,快速进行模型训练。比在我的弱鸡笔记本上训练,能节省大量时间。 在 Colab 上新建一个项目 https://colab.research.google.com 或者可以考虑继续沿用之前的项目。 安装 yolov5 新建一个代码块 #clone YOLOv5 and !git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone repo %cd yolov5 %pip install -qr requirements.txt # install ...

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对话机器人 Rasa(二十八):添加逻辑的工作流/规范

总结的一些 Rasa 开发过程中的经验和技巧,持续更新中 ... 第一步:流程图/对话逻辑图 原始的流程是怎样的 新流程逻辑分支 1 是怎样的 新流程逻辑分支 2 是怎样的 新流程逻辑分支 N 是怎样的 新流程逻辑抽象合并 第二步:utter_xxx 回复内容 domain.yml 中补充新增的 utter。 因为有了 utter,剩下的任务就把逻辑串联起来。 与此同时,通过完成简单的小任务,减少项目进度焦虑。 utter_xxx 前加上 intent 方便在 domain.yml 内可以搜索到所有的逻辑,省去了去 stories / rules 文件中去查找逻辑对应关系。 例如: utt ...

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对话机器人 Rasa(二十七):返回视频

虽然 Rasa 支持图片资源的返回,但是并不支持视频资源。 可以采用自定义字段的方式返回视频链接。 例如: utter_my_video: - text: "Watch video below" custom: video: "https://www.youtube.com/embed/qsKoT__cmAw?si=1hv4HoKA3ZcTvNCN" 这里的视频链接使用了 youtube 嵌入 iframe 中的视频源链接。 前端可以封装一个 video 卡片组件,将 youtube iframe 嵌入到页面中。 自定义字段直接返回 ifr ...

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Rasa in Docker: Could not load model due to Error deserializing graph schema

When deploying Rasa service in production Docker environment, error show: rasa.core.agent - Could not load model due to Error deserializing graph schema. Can't find class for graph component type 'rasa.graph_components.providers.forms_provider.FormsProvider' Reason This error typically occurs whe ...

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对话机器人 Rasa(二十六):生产环境支持多并发的配置

默认,Rasa 服务器只使用 1 个 worker, 即同一时刻只能处理一个用户请求。 对于生产环境,这肯定是不能接受的。 rasa 多并发 单机高并发设置 环境变量 SANIC_WORKERS 设置为 1 以上 默认 Rasa custom action server 也只使用 1 个worker。将环境变量 ACTION_SERVER_SANIC_WORKERS 的值设置为 1 以上 注意:locker store 的设置不是 InMemoryLockStore 时, 才可以启用多个 worker。 为何直接增加 worker 数量行不通 因为每一次请求的回复都需要基于对话的历史,而同 ...

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对话机器人 Rasa(二十五):Form Slot 输入校验

需求背景 例如,我想让 Rasa 提示用户输入要购买的图书数量,需要输入 1 本到 100 本。 方案一 slots: book_number: type: float min_value: 1 max_value: 100 但是这里的 min_value 及 max_value 只是限制了范围, 在输入的数字超过范围时,自动修正为边界值,没有起到校验失败时提示的效果。 这个方案不好。 注: slot type 没有整型,只有 float 类型。 方案二 Rasa Custom Action validating: https://rasa.com/docs/ra ...

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对话机器人 Rasa(二十四):两例多返回额外消息的 bug 定位

今天又遇到一例 Rasa 对话多返回额外消息的 Bug,结合之前遇到的另外一例,都非常具有代表性, 有必要总结一下。避免之后再出现此类问题,浪费时间去调试。 具体细节就不贴日志了,直接上结论。 现象 表现的现象都是一样的,就是本来用过对一个消息返回一条回复,例如: response1 但是实际返回是 [response1, response2] 多返回了一条。而且这条还是固定的,但是找不到关联性在哪里。 Bug 1:未加 slot_was_set,导致两个 story 没有区分度 custom action 中对查询到数据和未查询到做了不同的回复。 但是由于没有区分,导致在返回查询结果时,总 ...

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