基于Rasa的AI语音助手开发实战教程

《基于Rasa的AI语音助手开发实战教程》

在人工智能领域，语音助手已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。而Rasa作为一款开源的对话即服务（DaaS）平台，因其易用性、可扩展性和强大的功能，成为了众多开发者选择开发AI语音助手的首选工具。本文将带领大家通过一个实战案例，深入了解如何使用Rasa搭建一个智能的AI语音助手。

一、认识Rasa

Rasa是一个开源的对话系统框架，旨在简化自然语言处理（NLP）和对话管理（DM）的开发过程。它由两个主要组件组成：Rasa NLU（自然语言理解）和Rasa Core（对话管理）。Rasa NLU负责解析用户的输入，将自然语言转换为结构化的数据；Rasa Core则负责根据这些数据生成相应的回复。

二、实战案例：搭建一个简单的天气查询助手

本案例将带领大家搭建一个简单的天气查询助手，实现用户通过语音或文本询问天气，助手自动回复相应天气信息的功能。

环境搭建

首先，我们需要在本地电脑上安装Rasa。以下是安装步骤：

（1）安装Python环境：由于Rasa是基于Python开发的，因此我们需要安装Python。建议安装Python 3.7及以上版本。

（2）安装Rasa：在终端中执行以下命令安装Rasa：

pip install rasa

创建项目

在终端中执行以下命令创建一个名为weather_bot的新项目：

rasa init --no-prompt

设计对话

在data目录下，找到nlu.yml和stories.yml文件。这两个文件分别用于定义NLU和对话管理规则。

（1）修改nlu.yml文件，添加一个意图“get_weather”，用于处理用户的天气查询请求：

version: "2.0"



nlu:

- intent: get_weather

  examples: |

    - "今天天气怎么样？"

    - "明天天气怎么样？"

    - "今天温度是多少？"

    - "今天有没有雨？"

（2）修改stories.yml文件，添加一个故事，用于定义对话流程：

version: "2.0"



stories:

- story: get_weather

  steps:

    - intent: get_weather

    - action: action_get_weather

定义动作

在actions目录下，找到actions.py文件，添加一个名为action_get_weather.py的新文件，用于实现获取天气信息的动作。

from rasa_sdk import Action

from rasa_sdk.events import SlotSet

import requests



class ActionGetWeather(Action):

    def name(self):

        return "action_get_weather"



    def run(self, dispatcher, tracker, domain):

        city = tracker.get_slot("city")

        if not city:

            dispatcher.utter_message(text="请告诉我你要查询的城市")

            return [SlotSet("city", None)]

        url = f"http://api.weatherapi.com/v1/current.json?key=你的API密钥&q={city}"

        response = requests.get(url)

        weather_data = response.json()

        weather_info = f"{city}的天气是{weather_data['current']['condition']['text']}，温度是{weather_data['current']['temp_c']}摄氏度。"

        dispatcher.utter_message(text=weather_info)

        return []

运行助手

在终端中执行以下命令启动Rasa服务器：

rasa run

此时，你可以在浏览器中访问http://localhost:5005/webhook，通过发送JSON格式的请求与助手进行交互。

测试助手

现在，你可以通过发送如下JSON格式的请求来测试助手：

{

  "sender": "test",

  "message": "今天天气怎么样？",

  "input_channel": "text"

}

如果一切顺利，助手应该会回复相应的天气信息。

三、总结

通过以上步骤，我们成功搭建了一个简单的天气查询助手。当然，这只是一个入门级的案例，Rasa的功能远不止于此。在实际开发中，你可以根据需求扩展更多的功能，如添加自定义意图、实体识别、多轮对话等。

希望本文能帮助你更好地了解Rasa，并在实际项目中发挥其强大的作用。祝你在AI语音助手开发的道路上越走越远！