Question

我正在尝试使用RASA学习和创建聊天机器人，该聊天机器人必须将cmdline的输入传递给显示为Flask API的Python数据帧，并返回响应。

所有小片段都可以很好地工作，但是当我缝合在一起时，我无法将输入参数从RASA cmdline传递给熊猫。

以下是到目前为止我所做的的总体摘要：

创建了一个熊猫数据框，并将其作为Flask API公开。
能够手动点击它，并在浏览器中查看输出。
将Flask API路由修改为“ @ app.route（“ / webhook”）”，以从RASA收集输入。
RASA endpoint.yml还包含“ webhook”地址。
创建了一个自定义动作，并提到了domain.yml文件。自定义操作的内容-actions.py如下所述。
Domain.yml还具有以下语句“ action_factory：remote”，我认为这将利用自定义操作。虽然不确定。

class ActionBookSearch(Action):
def name(self):
  return 'action_genre_search'

def run(self, dispatcher, tracker, domain):
  import pyflask_api ### File name of the Python Flask code
  genre_val = tracker.get_slot('genre') ### Defined slots in domain.yml
  print(genre_val)   ### This always gives None :( That's the issue. Not able to get the value from cmdline
  genre_results = pyflask_api.get_genre(genre="Action") ### Method present in pyflask_api.py code
  if genre_results:
      dispatcher.utter_message(genre_results)
  return [SlotSet("genre", genre_results if genre_results is not None else "Nothing Matched. Please Try again")]

解决方法：

由于无法从Bot cmdline获取值，因此我在下面的行中进行了硬编码以进行检查：

genre_results = pyflask_api.get_genre（genre =“ Action”）

该值将转至Flask代码，并从Panda数据框中提取数据，并将响应成功返回到命令行。

需要做什么：

所以只有待处理的事情是我应该从cmdline成功获取值，以便每当在action.py代码中执行print（genre_val）时，它都应该返回从cmdline获取的值，而不是像现在那样返回“ None”。

更新：

domain.yml的内容：

entities:
    - genre

slots:
    genre:
        type: text

action_factory: remote

intents:
  - greet
  - book_search
  - thanks
  - goodbye

actions:
  - utter_greet
  - utter_goodbye
  - action_genre_search
  - utter_happy_reading

stories.md的内容：

#create your story here
## greet
* greet
- utter_greet

## get genre
* book_search{"genre": "Fantasy"}
- action_genre_search

## good bye
* goodbye
- utter_goodbye

## Thank you
* thanks
- utter_happy_reading

nlu_data.md的内容：

## intent:greet
- hey
- hello

## intent:book_search
- I want to read some Fantasy books
- I want to read some Classics books
- I want to read some Fictional books

## intent:thanks
- perfect
- very good

## intent:goodbye
- bye

Answer 1

您必须annotate your NLU examples，例如：

## intent:book_search
 - I want to read some [Fantasy](genre) books
 - I want to read some [Classics](genre) books
 - I want to read some [Fictional](genre) books

此外，您还必须添加更多示例以使实体提取更加可靠。为此，请确保ner_crf在您的NLU管道中。

使用带有Python和Flask的RASA的Chatbot

1 个答案: