你好！欢迎来到由 3 部分组成的系列的第二部分，该系列涉及使用 Rasa、Docker 和 Heroku 为您的企业或个人网站创建和部署聊天机器人。在里面 第一部分，我谈到了在系统上本地设置聊天机器人并使用文本编辑器对其进行更改。在第二部分中，我将讨论如何使用 Rasa X 平台对聊天机器人进行更改。我将教您如何添加新数据、训练您的机器人以及使用新生成的模型与您的聊天机器人对话，整个过程拉萨 X.
拉萨X 是一种对话驱动开发 (CDD) 工具，可帮助您改进聊天机器人。 Rasa X 提供了一个用户界面，供您与机器人交互。借助 Rasa X，您可以作为最终用户与本地聊天机器人聊天，还可以输入新数据并重新训练您的聊天机器人。
要安装 Rasa X，请执行以下操作：
- 打开 Anaconda 提示符并 cd 进入 Rasa 项目目录（在本系列的第一部分中创建）。
2. 激活您在本系列最后一部分中创建的虚拟环境。
康达激活rasavirtualenv
3. 运行以下命令安装 Rasa X
pip install rasa-x — extra-index-url https://pypi.rasa.com/simple
如果安装时间太长，您可能必须降级 pip
pip install — 升级 pip==20.2
Rasa X 成功安装后，运行以下命令
拉萨X
该命令将在您的浏览器中弹出一个用户界面。在此用户界面中，您将看到几个选项卡。在本教程中，我将重点关注 自然卢数据, 回复, 故事, 模型，与你的机器人交谈 标签，以及 培训 按钮。
NLU 数据选项卡
您可以在此处输入用户的培训数据。这里的训练数据是用户可能发送给聊天机器人的示例消息。这对应于 yml文件 本地系统上的文件。当您输入新消息时，您还必须对消息进行分类 意图，这有助于聊天机器人在将来收到类似消息时预测用户消息背后的含义是什么。
在上图中，您可以看到我输入了一条新消息 '你好' 我将意图分类为“迎接’。输入此信息后，我将保存它。您可以输入任意数量的示例，越多越好。您还可以创建新意图。
响应选项卡
您可以在此处输入聊天机器人的示例响应，即聊天机器人在收到任何消息时应发送回用户的消息。类似于 自然逻辑单元数据 选项卡，每个响应都根据意图进行分类；例如， '致辞” 包含聊天机器人在收到有意向的消息时应向用户提供的响应 '迎接'。您可以通过选择响应类别并单击加号按钮来输入新响应。当您输入新的响应变体时，只需按 '保存'。您还可以创建新的响应类别。
故事选项卡
这对应于 story.yml 文件位于本地文件目录中。您可以在此处将前两个选项卡中的数据汇集在一起。在这里，您基本上是在创建一个故事情节或情节，根据用户发送的消息的意图，聊天机器人必须给出适当的响应。这有助于教导聊天机器人在不同场景下做什么。例如，如果聊天机器人收到一条有意向的消息 '迎接' 它必须通过操作‘向用户发送问候语来做出响应致辞“。
你需要创造尽可能多的故事。你应该有一个快乐的道路/故事情节，即事情按计划进行。您还需要有一个处理异常的悲伤路径/故事情节。您可以通过单击加号按钮来创建新故事。
火车按钮
当您完成在中输入所有新数据后 自然逻辑单元数据, 回复 和 故事 选项卡，您需要按 培训 按钮，此按钮将重新训练您的聊天机器人并将新生成的模型保存在 型号 标签。 Rasa X 的优点在于，当您训练聊天机器人时，您输入的所有新数据也会被输入并存储在本地系统上的相应文件中。
模型选项卡
您可以在此处找到所有生成的模型。最新型号始终位于顶部。您可以通过单击向上箭头来激活此模型。
与您的机器人选项卡聊天
激活新模型后，您可以在 与您的机器人聊天 标签。如下图所示，机器人给出的响应是我之前输入的新响应。
你有它！这是如何使用 Rasa X 输入新数据、训练和测试聊天机器人。在本系列的下一部分中，我将讨论如何使用 Docker 在实时服务器 Heroku 上部署聊天机器人，以及如何与该机器人进行通信通过您网站中的聊天小部件。敬请关注！！
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