dodaithong
New member
## Lập trình bot thông minh với nguồn mở rasa
[#ChatBots, #rasa, #nlp, #Programming]
RASA Open Source là một khung công tác miễn phí và nguồn mở để xây dựng các ứng dụng AI trò chuyện.Nó được xây dựng trên đỉnh của Python và sử dụng nhiều kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu và tạo ngôn ngữ của con người.Nguồn mở RASA được thiết kế để dễ sử dụng, ngay cả đối với các nhà phát triển không có kinh nghiệm trước trong NLP.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng nguồn mở rasa để xây dựng một chatbot đơn giản.Chúng tôi sẽ đề cập đến những điều cơ bản của RASA Open Source, bao gồm cách tạo một dự án mới, đào tạo một mô hình và xử lý đầu vào của người dùng.Chúng tôi cũng sẽ chỉ cho bạn cách triển khai chatbot của bạn đến môi trường sản xuất.
### Bắt đầu với nguồn mở rasa
Bước đầu tiên để xây dựng một chatbot với nguồn mở rasa là tạo ra một dự án mới.Bạn có thể làm điều này bằng cách chạy lệnh sau trong thiết bị đầu cuối của bạn:
`` `
Rasa init
`` `
Điều này sẽ tạo ra một thư mục mới gọi là `myproject`.Bên trong thư mục này, bạn sẽ tìm thấy một số tệp và thư mục, bao gồm:
* `Domain.yml`: Tệp này xác định các ý định, thực thể và hành động mà chatbot của bạn sẽ hỗ trợ.
* `model`: Thư mục này chứa các mô hình được đào tạo cho chatbot của bạn.
* `nlu`: Thư mục này chứa dữ liệu đào tạo NLU cho chatbot của bạn.
* `Action`: Thư mục này chứa mã cho các hành động mà chatbot của bạn sẽ thực hiện.
* `config.yml`: Tệp này chứa cài đặt cấu hình cho chatbot của bạn.
### đào tạo một mô hình
Khi bạn đã tạo một dự án mới, bạn cần đào tạo một mô hình cho chatbot của mình.Bạn có thể làm điều này bằng cách chạy lệnh sau trong thiết bị đầu cuối của bạn:
`` `
Tàu Rasa
`` `
Điều này sẽ đào tạo một mô hình dựa trên dữ liệu trong thư mục `nlu`.Quá trình đào tạo có thể mất một vài phút.
### Đầu vào người dùng xử lý
Khi bạn đã đào tạo một mô hình, bạn có thể bắt đầu xử lý đầu vào của người dùng.Bạn có thể làm điều này bằng cách chạy lệnh sau trong thiết bị đầu cuối của bạn:
`` `
Rasa Shell
`` `
Điều này sẽ bắt đầu một vỏ RASA nơi bạn có thể tương tác với chatbot của mình.Bạn có thể nhập tin nhắn vào chatbot của mình và nó sẽ trả lời tương ứng.
### Triển khai chatbot của bạn
Khi bạn hài lòng với chatbot của mình, bạn có thể triển khai nó đến môi trường sản xuất.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng nhiều phương pháp khác nhau, chẳng hạn như:
* [RASA Cloud] (https://rasa.com/cloud/): RASA Cloud là một nền tảng được lưu trữ giúp dễ dàng triển khai và quản lý RASA Chatbots.
* [Nguồn mở Rasa] (https://rasa.com/docs/rasa-x/deployment/): Nguồn mở rasa bao gồm một số công cụ mà bạn có thể sử dụng để triển khai chatbot của mình cho môi trường sản xuất.
* [Tự lưu trữ] (https://rasa.com/docs/rasa-x/deployment/elf-hosted/): Bạn cũng có thể tự lưu trữ chatbot rasa trên cơ sở hạ tầng của riêng bạn.
### Phần kết luận
RASA Open Source là một công cụ mạnh mẽ để xây dựng các ứng dụng AI trò chuyện.Thật dễ dàng để sử dụng, ngay cả đối với các nhà phát triển không có kinh nghiệm trước trong NLP.Với RASA MỞ SOURCE, bạn có thể nhanh chóng và dễ dàng tạo chatbot có thể giúp bạn với nhiều nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như dịch vụ khách hàng, bán hàng và tiếp thị.
###### Tài nguyên bổ sung
* [Tài liệu nguồn mở Rasa] (https://rasa.com/docs/rasa-x/)
* [Hướng dẫn nguồn mở Rasa] (https://rasa.com/docs/rasa-x/tutorial/)
* [Cộng đồng nguồn mở Rasa] (https://forum.rasa.com/)
=======================================
## Programming Intelligent Bots with Rasa Open Source
[#chatbots, #rasa, #nlp, #Programming]
Rasa Open Source is a free and open-source framework for building conversational AI applications. It's built on top of Python and uses a variety of natural language processing (NLP) techniques to understand and generate human language. Rasa Open Source is designed to be easy to use, even for developers with no prior experience in NLP.
In this article, we'll show you how to use Rasa Open Source to build a simple chatbot. We'll cover the basics of Rasa Open Source, including how to create a new project, train a model, and handle user input. We'll also show you how to deploy your chatbot to a production environment.
### Getting Started with Rasa Open Source
The first step to building a chatbot with Rasa Open Source is to create a new project. You can do this by running the following command in your terminal:
```
rasa init
```
This will create a new directory called `myproject`. Inside this directory, you'll find a number of files and folders, including:
* `domain.yml`: This file defines the intents, entities, and actions that your chatbot will support.
* `models`: This folder contains the trained models for your chatbot.
* `nlu`: This folder contains the NLU training data for your chatbot.
* `actions`: This folder contains the code for the actions that your chatbot will perform.
* `config.yml`: This file contains the configuration settings for your chatbot.
### Training a Model
Once you've created a new project, you need to train a model for your chatbot. You can do this by running the following command in your terminal:
```
rasa train
```
This will train a model based on the data in the `nlu` folder. The training process may take a few minutes.
### Handling User Input
Once you've trained a model, you can start handling user input. You can do this by running the following command in your terminal:
```
rasa shell
```
This will start a Rasa shell where you can interact with your chatbot. You can type in messages to your chatbot and it will respond accordingly.
### Deploying Your Chatbot
Once you're happy with your chatbot, you can deploy it to a production environment. You can do this by using a variety of different methods, such as:
* [Rasa Cloud](https://rasa.com/cloud/): Rasa Cloud is a hosted platform that makes it easy to deploy and manage Rasa chatbots.
* [Rasa Open Source](https://rasa.com/docs/rasa-x/deployment/): Rasa Open Source includes a number of tools that you can use to deploy your chatbot to a production environment.
* [Self-hosted](https://rasa.com/docs/rasa-x/deployment/self-hosted/): You can also self-host your Rasa chatbot on your own infrastructure.
### Conclusion
Rasa Open Source is a powerful tool for building conversational AI applications. It's easy to use, even for developers with no prior experience in NLP. With Rasa Open Source, you can quickly and easily create chatbots that can help you with a variety of tasks, such as customer service, sales, and marketing.
###### Additional Resources
* [Rasa Open Source Documentation](https://rasa.com/docs/rasa-x/)
* [Rasa Open Source Tutorials](https://rasa.com/docs/rasa-x/tutorial/)
* [Rasa Open Source Community](https://forum.rasa.com/)
[#ChatBots, #rasa, #nlp, #Programming]
RASA Open Source là một khung công tác miễn phí và nguồn mở để xây dựng các ứng dụng AI trò chuyện.Nó được xây dựng trên đỉnh của Python và sử dụng nhiều kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu và tạo ngôn ngữ của con người.Nguồn mở RASA được thiết kế để dễ sử dụng, ngay cả đối với các nhà phát triển không có kinh nghiệm trước trong NLP.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng nguồn mở rasa để xây dựng một chatbot đơn giản.Chúng tôi sẽ đề cập đến những điều cơ bản của RASA Open Source, bao gồm cách tạo một dự án mới, đào tạo một mô hình và xử lý đầu vào của người dùng.Chúng tôi cũng sẽ chỉ cho bạn cách triển khai chatbot của bạn đến môi trường sản xuất.
### Bắt đầu với nguồn mở rasa
Bước đầu tiên để xây dựng một chatbot với nguồn mở rasa là tạo ra một dự án mới.Bạn có thể làm điều này bằng cách chạy lệnh sau trong thiết bị đầu cuối của bạn:
`` `
Rasa init
`` `
Điều này sẽ tạo ra một thư mục mới gọi là `myproject`.Bên trong thư mục này, bạn sẽ tìm thấy một số tệp và thư mục, bao gồm:
* `Domain.yml`: Tệp này xác định các ý định, thực thể và hành động mà chatbot của bạn sẽ hỗ trợ.
* `model`: Thư mục này chứa các mô hình được đào tạo cho chatbot của bạn.
* `nlu`: Thư mục này chứa dữ liệu đào tạo NLU cho chatbot của bạn.
* `Action`: Thư mục này chứa mã cho các hành động mà chatbot của bạn sẽ thực hiện.
* `config.yml`: Tệp này chứa cài đặt cấu hình cho chatbot của bạn.
### đào tạo một mô hình
Khi bạn đã tạo một dự án mới, bạn cần đào tạo một mô hình cho chatbot của mình.Bạn có thể làm điều này bằng cách chạy lệnh sau trong thiết bị đầu cuối của bạn:
`` `
Tàu Rasa
`` `
Điều này sẽ đào tạo một mô hình dựa trên dữ liệu trong thư mục `nlu`.Quá trình đào tạo có thể mất một vài phút.
### Đầu vào người dùng xử lý
Khi bạn đã đào tạo một mô hình, bạn có thể bắt đầu xử lý đầu vào của người dùng.Bạn có thể làm điều này bằng cách chạy lệnh sau trong thiết bị đầu cuối của bạn:
`` `
Rasa Shell
`` `
Điều này sẽ bắt đầu một vỏ RASA nơi bạn có thể tương tác với chatbot của mình.Bạn có thể nhập tin nhắn vào chatbot của mình và nó sẽ trả lời tương ứng.
### Triển khai chatbot của bạn
Khi bạn hài lòng với chatbot của mình, bạn có thể triển khai nó đến môi trường sản xuất.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng nhiều phương pháp khác nhau, chẳng hạn như:
* [RASA Cloud] (https://rasa.com/cloud/): RASA Cloud là một nền tảng được lưu trữ giúp dễ dàng triển khai và quản lý RASA Chatbots.
* [Nguồn mở Rasa] (https://rasa.com/docs/rasa-x/deployment/): Nguồn mở rasa bao gồm một số công cụ mà bạn có thể sử dụng để triển khai chatbot của mình cho môi trường sản xuất.
* [Tự lưu trữ] (https://rasa.com/docs/rasa-x/deployment/elf-hosted/): Bạn cũng có thể tự lưu trữ chatbot rasa trên cơ sở hạ tầng của riêng bạn.
### Phần kết luận
RASA Open Source là một công cụ mạnh mẽ để xây dựng các ứng dụng AI trò chuyện.Thật dễ dàng để sử dụng, ngay cả đối với các nhà phát triển không có kinh nghiệm trước trong NLP.Với RASA MỞ SOURCE, bạn có thể nhanh chóng và dễ dàng tạo chatbot có thể giúp bạn với nhiều nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như dịch vụ khách hàng, bán hàng và tiếp thị.
###### Tài nguyên bổ sung
* [Tài liệu nguồn mở Rasa] (https://rasa.com/docs/rasa-x/)
* [Hướng dẫn nguồn mở Rasa] (https://rasa.com/docs/rasa-x/tutorial/)
* [Cộng đồng nguồn mở Rasa] (https://forum.rasa.com/)
=======================================
## Programming Intelligent Bots with Rasa Open Source
[#chatbots, #rasa, #nlp, #Programming]
Rasa Open Source is a free and open-source framework for building conversational AI applications. It's built on top of Python and uses a variety of natural language processing (NLP) techniques to understand and generate human language. Rasa Open Source is designed to be easy to use, even for developers with no prior experience in NLP.
In this article, we'll show you how to use Rasa Open Source to build a simple chatbot. We'll cover the basics of Rasa Open Source, including how to create a new project, train a model, and handle user input. We'll also show you how to deploy your chatbot to a production environment.
### Getting Started with Rasa Open Source
The first step to building a chatbot with Rasa Open Source is to create a new project. You can do this by running the following command in your terminal:
```
rasa init
```
This will create a new directory called `myproject`. Inside this directory, you'll find a number of files and folders, including:
* `domain.yml`: This file defines the intents, entities, and actions that your chatbot will support.
* `models`: This folder contains the trained models for your chatbot.
* `nlu`: This folder contains the NLU training data for your chatbot.
* `actions`: This folder contains the code for the actions that your chatbot will perform.
* `config.yml`: This file contains the configuration settings for your chatbot.
### Training a Model
Once you've created a new project, you need to train a model for your chatbot. You can do this by running the following command in your terminal:
```
rasa train
```
This will train a model based on the data in the `nlu` folder. The training process may take a few minutes.
### Handling User Input
Once you've trained a model, you can start handling user input. You can do this by running the following command in your terminal:
```
rasa shell
```
This will start a Rasa shell where you can interact with your chatbot. You can type in messages to your chatbot and it will respond accordingly.
### Deploying Your Chatbot
Once you're happy with your chatbot, you can deploy it to a production environment. You can do this by using a variety of different methods, such as:
* [Rasa Cloud](https://rasa.com/cloud/): Rasa Cloud is a hosted platform that makes it easy to deploy and manage Rasa chatbots.
* [Rasa Open Source](https://rasa.com/docs/rasa-x/deployment/): Rasa Open Source includes a number of tools that you can use to deploy your chatbot to a production environment.
* [Self-hosted](https://rasa.com/docs/rasa-x/deployment/self-hosted/): You can also self-host your Rasa chatbot on your own infrastructure.
### Conclusion
Rasa Open Source is a powerful tool for building conversational AI applications. It's easy to use, even for developers with no prior experience in NLP. With Rasa Open Source, you can quickly and easily create chatbots that can help you with a variety of tasks, such as customer service, sales, and marketing.
###### Additional Resources
* [Rasa Open Source Documentation](https://rasa.com/docs/rasa-x/)
* [Rasa Open Source Tutorials](https://rasa.com/docs/rasa-x/tutorial/)
* [Rasa Open Source Community](https://forum.rasa.com/)
