场景1：

Question

我能够使用Rasa Core和Rasa NLU开发Dialog Flow ChatBot。但是无法实现对话式的ChatBot。任何人都可以请我帮忙。

For example:
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Bot: Hi, how can I help you ?

User: I want to apply leave.

Bot: Sure, may I know when you want to apply ?

User: 07-07-2018

Bot: Ok, How many days ?

User: 1 day

Bot: Ok, which type of leave ?

User: Casual Leave ?

Bot: You want to apply Casual Leave from 07-07-2018 to 07-07-2018 ?

Bot: Please confirm Yes / No ?

User: Yes

Bot: Congrats, your leave applied successfully.

场景1：

如果我依次输入所有内容，一切正常。

方案2：

如果我以否定的方式或其他问题输入，循环不会中断。

假设

....
Bot: Ok, How many days ?

User: show me my leaves count

Bot: Ok, which type of leave ?
....

如何打破对话流程并使之具有对话性。

Answer 1

使用Rasa Core，可以从实际示例中了解对话的流程。因此，您还应该提供用户不合作时的示例对话，以及在这种情况下机器人应如何响应。

如果您仅提供示例，其中用户提供了所有请求的信息，那么Rasa Core将知道如何处理所有信息。

Answer 2

由于您意识到在某些情况下用户会查询请假数量，因此您也需要在stories.md中满足这一要求，以训练对话引擎。

## Happy Flow
* intent_applyLeave
- utter_whichDay
* informDay
- utter_typeOfLeave
* informType
- utterConfirmation
> checkConfirmation

## confirmYes
> checkConfirmation
* informYes
- action_ApplyLeave

## confirmNo
> checkConfirmation
* informNo
- action_ResetParams

## Not-so-Happy flow
* intent_applyLeave
- utter_whichDay
* query_leaveBalance
- utter_leaveBalance
- utter_whichDay
 * informDay
- utter_typeOfLeave
* informType
- utterConfirmation
> checkConfirmation

我还将在Rasa Core中使用FormAction功能（请参见https://core.rasa.com/patterns.html）。在定义所需字段（例如StartDate，TypeOfLeave等）的地方创建一个自定义操作。这将有助于解决用户已经在单个句子中输入了必要信息的情况。当然，一定要用这些可能性来训练rasa_nlu

如何使用Rasa Core和Rasa NLU实现对话式聊天机器人？

场景1：

方案2：

2 个答案: