Rasa实战：构建开源对话机器人

Rasa是一款开源的对话机器人框架，能让开发者使用机器学习技术快速创建工业级的对话机器人。得益于丰富的功能、先进的机器学习能力和可以快速上手的特性，Rasa框架是目前流行的开源对话机器人框架。 本书首先介绍Rasa的两个核心组件——Rasa NLU和Rasa Core的工作流程；然后详细介绍通过使用Rasa生态系统从头开始构建、配置、训练和服务不同类型的对话机器人的整体过程，如任务型、FAQ、知识图谱聊天机器人等，其中包括使用基于表单（form）的对话管理、ResponseSelector来处理闲聊和FAQ，利用知识库来回答动态查询的问题等，以及自定义Rasa框架，使用对话驱动的开发模式和工具来开发对话机器人，探索机器人能做什么，并通过交互式学习来轻松修复它所犯的任何错误；最后会介绍将Rasa系统部署到具有高性能和高可扩展性的生产环境中，从而建立一个高效和强大的聊天系统。

这是一本全面讲解Rasa框架的实战指南，详细解析了如何使用Rasa生态系统构建、配置、训练和服务不同类型的对话机器人，包括任务型、FAQ、知识图谱聊天机器人等。书中首先介绍了Rasa框架的两个核心组件——Rasa NLU和Rasa Core的工作流程，然后详细介绍了通过使用Rasa生态系统从头开始构建、配置、训练和服务不同类型的对话机器人的整体过程。 在书中，作者深入讲解了机器学习基础和现代自然语言处理发展简史，帮助读者理解Rasa NLU训练数据格式，并详细阐述了Rasa Core的功能与结构。同时，作者还深入讲解了领域定义，故事学习对话管理知识，动作的定义和作用，以及基于知识库的问答系统构建等概念，帮助读者理解对话机器人的工作原理和构建方法。 此外，书中还详细讲解了Rasa的扩展性实现方法，对话驱动开发的方法和步骤，以及Rasa社区生态的概述等内容，帮助读者更好地理解和应用Rasa框架。同时，作者还讲解了如何调试Rasa系统，以及fallback的概念和分类，帮助读者解决在构建对话机器人过程中遇到的问题。