《Ai企业知识库》-模型实践-rasa开源学习框架-基础理论-02

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rasa简介:

Rasa是一个开源的机器学习框架,专门用于构建自动化的文本和语音对话系统,即聊天机器人。它允许开发者和企业创建定制化的对话体验,适用于各种领域,从客户服务、电子商务到教育和健康咨询等。Rasa的核心优势在于其灵活性和可扩展性,使得用户能够构建复杂且高度个性化的对话逻辑。

应用场景

Rasa的应用场景广泛多样,涵盖但不限于以下几个方面:

  • 客户服务: 自动化处理常见查询,提供24/7客户支持。
  • 智能助理: 在个人设备上提供日常生活辅助,如安排日程、提醒事项等。
  • 电子商务: 商品推荐、购物助手、订单追踪等。
  • 金融服务: 提供账户信息查询、交易操作、理财建议等。
  • 健康医疗: 远程医疗咨询、预约挂号、健康建议。
  • 教育培训: 学习资源推荐、问答助手、课程辅导。

主要模块

Rasa框架主要由以下几个核心模块组成:

  1. Rasa NLU (Natural Language Understanding): 这个模块负责理解和解析用户的输入消息。它能识别用户意图(intent recognition)、提取关键信息或实体(entity extraction),并将原始文本转化为机器可以理解的结构化数据,为后续的对话管理做准备。

  2. Rasa Core: 负责对话管理,依据从Rasa NLU获取的信息来决定机器人的响应。它维护对话的状态(dialogue state tracking),选择合适的回复策略,并执行相应的动作(actions),如回应用户、调用外部API获取信息或执行特定任务。

  3. Rasa X: 是一个交互式的开发和监控工具,为Rasa项目提供了图形界面。它让非技术用户也能参与机器人的训练过程,简化了机器人的迭代开发、测试、部署和监控工作。

通过这些模块的组合,Rasa提供了一个端到端的解决方案,使开发者能够设计、训练和部署功能丰富、上下文感知的对话机器人。

rasa三问:

所以rasa不是一个大模型?那为啥可以训练?

Rasa本身不是一个“大模型”(large language model)概念下的预训练模型,如GPT-3、BERT或T5等,这些模型通常是指经过大规模无监督数据训练得到的、具有广泛语言理解能力的模型。Rasa是一个框架,它提供工具和基础设施来构建、训练和部署对话系统,而不是一个单一的、预先训练好的模型。

尽管Rasa不是大模型,但它支持整合和利用预训练模型的能力。例如,用户可以在Rasa的NLU(自然语言理解)部分集成预训练的词嵌入模型或Transformer模型作为特征提取器,来提升意图识别和实体识别的性能。Rasa的DIET(Distributed Incremental Learning for Intent and Entity Recognition)模型就是一个例子,它展示了如何高效地结合预训练表示与可自由组合的特征,尽管DIET本身的设计目的之一就是减少对大型预训练模型的依赖。

因此,当提到“训练Rasa”,实际上是在使用Rasa框架提供的工具和流程来训练特定于你的应用领域的模型。这意味着你需要准备训练数据(如意图、实体标注的样本),然后使用Rasa命令(如rasa train)来训练这些模型,以便它们能够理解特定的对话上下文、识别意图和实体,并根据预定义的逻辑或通过学习(如强化学习)来管理对话流程。简而言之,Rasa作为一个框架,支持模型训练,但不是作为现成的、巨大的预训练模型存在。

所以可以使用rasa训练其他的大模型?以及微调其他的大模型?

Rasa本身是一个框架,主要用于构建和训练对话系统的模型,尤其是针对意图识别、实体提取和对话管理。虽然Rasa的核心并不是为了直接训练或微调那些非常大的预训练模型(如GPT系列、BERT等),但它提供了灵活性,让你能够整合和利用这些大模型的部分能力。

整合大模型的输出

Rasa允许你将来自大模型的特征或嵌入(如预训练的词向量、句子表示)整合进你的NLU管道中。例如,你可以使用Hugging Face Transformers库中的模型来提取文本特征,然后在Rasa的配置中指定这些模型作为特征提取器。这样,即使不直接训练这些大模型,也可以利用它们的高级表示来提升你的对话系统的性能。

微调大模型

直接在Rasa框架内微调像BERT这样的大型预训练模型并不典型,因为这通常涉及到更复杂的训练流程和大量的计算资源,超出了Rasa设计的初衷。然而,你可以先在外部环境中使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架,对大模型进行微调以适应特定任务(如新的意图分类或实体类型),然后将微调后的模型集成到Rasa中作为特征提取器或部分组件使用。

总结

Rasa本身不是用来直接训练或微调大型预训练模型的工具,但它提供了接口和机制,使得开发者能够间接利用这些大模型的威力,通过整合它们的输出或微调后模型的特性,来增强对话系统的理解能力和表现。这要求开发者具备一定的技术知识,包括如何使用外部工具对大模型进行微调,以及如何在Rasa中正确配置和利用这些模型。

Rasa框架主要是由两大部分组成:Rasa NLU(自然语言理解)和Rasa Core(对话管理)。这两部分可以使用不同的模型和技术来实现其功能。

rasa框架中使用的什么模型?或者说我可以更换rasa中的模型吗?

Rasa NLU中使用的模型:

  • Intent Classification(意图分类):用于识别用户输入的意图。Rasa支持多种分类器,如sklearntensorflow_embeddingMitieSpacySklearn等。用户可以根据需求选择或自定义模型。
  • Entity Recognition(实体识别):用于从用户输入中抽取出关键信息。Rasa NLU可以使用Spacy、MITIE或自定义组件来进行实体识别。

Rasa Core中使用的模型:

  • Dialogue Management(对话管理):Rasa Core利用强化学习(如PPO)或基于规则的系统来管理对话流程,预测下一个最佳的动作(response或API调用等)。用户可以训练自己的策略模型来适应特定的对话场景。

更换模型:

Rasa设计得相当灵活,允许用户根据需要更换或自定义模型。例如,你可以:

  • 替换NLU分类器:通过修改配置文件(通常是config.yml),你可以指定使用不同的分类器或调整现有模型的参数。
  • 实体抽取器的选择:可以通过配置选择不同的实体抽取模型,比如从Spacy切换到MITIE,或使用自定义的实体识别逻辑。
  • 对话策略的定制:Rasa Core允许你更换对话管理的策略,比如从基于模板的规则策略切换到使用强化学习的策略,或者自定义策略逻辑。

总之,Rasa框架的架构支持高度的可定制性,意味着开发者可以根据项目需求选择最适合的模型和技术栈,并且随着项目的进展,可以方便地调整或升级这些模型。

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