Rasa 3.X对话机器人Debugging我的项目
全生命周期调试实战
Gavin大咖
2022-03-20
本电子书由段智华依据Gavin大咖Rasa AI上课内容整顿编写。
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NLP on Transformers高手之路137课 Rasa 3.x 源码高手之路 常识店铺：https://appybiyrtzd9613.h5.xi...
Rasa培训、Rasa课程、Rasa面试、Rasa实战、Rasa对话机器人
第122课：Rasa对话机器人Debugging我的项目实战之银行金融对话机器人全生命周期调试实战-（一）
咱们这一节课从一个新的视角调试的视角进行解说，而不是像上一节课一样，基于 rasa interactive的视角，这节课之所以要通过调试的视角，是因为这个我的项目相比而言的确十分的简单，把这个我的项目把握基本上开发Rasa 应用程序都不会有太大的问题了，为了向大家展现更多Rasa 外部运行的细节，咱们开启它的调试模式。
咱们退出 Rasa interactive，开启调试模式，如果你是交互式命令终端，能够应用VV的形式：
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也能够是应用debug的模式，其实是一样的成果。
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咱们这节课次要是通过具体跟对话机器人的交互，可能展现的信息会比拟多，尤其是框架外部的信息会比拟多，这个是期待着，因为咱们是 debug的模式。
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Rasa load modules加载了很多的库和相干的内容，Rasa 作为一个工业级的对话机器人，目前为止是全世界就是工业落地最强的智能业务对话机器人，它依赖这么多库，所以Rasa自身是极其简单的，Rasa的团队和社区一起迭代这么多版本，如果一家新的机构想要超过它，的确不是那么容易的事件，load modules加载了许多类，外面包含tender flow的很多内容。
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日志显示包含一些 URL类的性能，这些内容其实能够不太关注，因为这些内容跟 HTTP相干，是通信层面的，rasa.cli.utils应用默认的credentials形式。
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咱们看一下credentials.yml的内容，这是十分重要的，进行近程拜访的设置，另一方面是身份认证，包含一些身份认证信息的相干内容，咱们当初并没有进行其余的配置，外围就是做了一个对于 URL是url:"http://localhost:5002/api"，这个是跟Rasa x无关的配置。
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Rasa x是Rasa 官网团队提供的另外一个集成开发和继续公布的一个十分棒的工具，咱们当前也会跟大家去解说这个内容，但这个内容自身它是从应用层面没有太大的难度，从官网的角度也能够看见很多细节性的信息。
日志中显示 connection to channel cmdline，这里cmdlin是命令终端command line，是咱们以后的channel通道，如果从整个Rasa 的角度讲，Rasa有很多的channel，例如Facebook、socketio等等之类的， 都是不同的channel层面的。
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日志中显示connector， Rasa 自身十分弱小，实践上讲能够反对任意的channel，例如微信，只有有API集成进来。Rasa官网反对曾经很丰盛了，咱们能够来看一下Rasa channel。
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Rasa官网显示能够连贯很多Rasa channel，其中最重要的有两局部，一部分就是your own website，另外一个就是custom collectors，只有有第三方就随时能够自定义，你也能够不便的把Rasa集成到你本人的网站，官网文档形容得十分分明。
日志中显示 cors：configuring CORS with resources，这是跟server相干的，无论说微服务端还是Rasa自身，Rasa应用的是sanic，sanic是一个十分弱小的web 服务器和web框架。
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咱们来看一下Sanic，Sanic特地好用，装置也很简略，反对路由转发，当初反对python 3.1.0的版本。
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而后会检查一下host url相干的内容，会把整个的 server启动起来，Rasa server启动的端口是5005，留神这是Rasa core的默认提供的端口，不是Rasa微服务的端口（微服务端口5055在配置文件中endpoints.yml进行配置），如果要扭转Rasa core默认运行的端口，能够命令启动的时候指定端口是多少。
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咱们持续来看一下，日志显示有一个性能是slot_mappings，这个slot_mappings自身是十分重要的，从Rasa 3.x开始，定义slot的时候，个别都会有 Map的机制。
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这背地其实有很重要的产业界的历史信息，Rasa 3.0以前的状态治理其实始终是有bug的，包含重复性的使用等等，详情能够看官网公布的博客， explicit is better than implicit – the zen of Python ，其中Zen能够翻译成禅，禅宗的禅。 博客形容了一些问题，而后提出了一些解决方案，外围就是对立的定义。
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在domain.yml文件中没有查到到auto_fill的内容， Gavin大咖曾经把这个代码都降级到了Rasa 3.x的版本，你如果从网络上找拿到这个代码，跟咱们代码的必定不一样，因为官网团队并没有降级，当初咱们看这外面的map的机制，这都是Gavin大咖降级后的内容。
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咱们持续来看日志，starting new https connection是对于安全性的连贯。留神， connected to in memory TRACKERStore是默认的行为，也能够应用redis保留rasa的状态。
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这外面有一个很重要的点是Rasa architecture，咱们看一下Rasa架构图。
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图中的Agent是Rasa server，会做各种的调动操作Dialogue Policies，NLU Pipeline， Tracker Store，对于开发者，在整个对话中， Tracker是除了微服务以外的，对开发者最重要的货色。
日志中的InMemoryLockStore跟用户的身份认证或者ID是无关的，对话机器人运行的时候，可能有100万个用户跟你连贯，不同的人怎么进行辨别？在生产实践环境下，做大规模的我的项目中，无论是 Track Store还是LockStore，咱们应用的都是redis， redis有分布式锁，如果ID很多的时候，进行分布式治理，解决程序内容，redis都十分弱小。如果你是做服务端的开发或者做大数据开发或者做人工智能开发， 强烈推荐学习redis，学习redis会让技能有晋升，为什么？因为很多时候咱们要进行状态的治理和管制，这是咱们开发的外围及根本的工作，公布了1.0版本及业务逻辑一大堆的事件做好之后，会发现各种问题都是规模扩充之后的状态治理问题，所以redis的确是十分杰出的一个开源的软件。
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日志中的rasa.core.nlg.generator是语言生成的内容，而后开始加载咱们的模型。
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模型解压之后，能够看见很多细节化的一些内容，包含不同组件的各种模型。
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日志中nlu_message_converter是信息的转换，当一个音讯进来的时候，进行 Tokenizer的解决，日志中显示应用run_WhitespaceTokenizer0.
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在config.yml文件中，pipeline管道配置的第一个组件是WhitespaceTokenizer编辑
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日志中的run_RegexFeaturizer1与config.yml文件中的RegexFeaturizer，及日志中的
run_LexicalSyntacticFeaturizer2与config.yml文件中的LexicalSyntacticFeaturizer是一一对应的，所有的内容都十分分明，因为模型加载的过程，每个组件都要进行实例化，组件之间会有依赖关系。run_CountVectorsFeaturizer3与config.yml文件中的CountVectorsFeaturizer及run_CountVectorsFeaturizer4与config.yml文件中的CountVectorsFeaturizer绝对应，显然是有两个，所以进行了两个实例化。
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日志显示run_DIETClassifier5，将tensorflow的模型加载进来，其中finetune_mode设置为False，因为当初是推理inference模式。接下来是rasa.nlu.classifiers.diet_classifier的运行日志，包含t_loss (total loss) 总的损失度、 i_acc (intent acc)用意准确率、 i_loss (intent loss)用意损失度、 e_f1 (entity f1)实体抽取F1值、 e_loss (entity loss) 实体抽取损失度。
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日志显示线程运行的相干内容，以及对于Tensfor的一些操作。日志显示“Finished loading the model.”，模型压缩文件背地有很多不同的组件，每个组件都要顺次实例化，而后建设依赖关系。
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在config.yml文件中pipeline管道配置了FallbackClassifier的内容，日志显示运行run_FallbackClassifier6，运行的时候须要应用feature特征提取器。在config.yml文件中pipeline管道配置了DucklingEntityExtractor，咱们的Duckling服务运行在doctor环境，当初是running的状态，端口是8000。
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在config.yml文件中pipeline管道配置了SpacyNLP的内容:
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日志显示Node 'run_SpacyNLP8' loading 'SpacyNLP.load' and kwargs: '{}', SpacyNLP自身是一个十分强有力的一个NLP的库，一开始就是致力于把很多最出色的 NLP相干的根底学习算法集成起来。咱们依照配置一步一步加载模型及加载en_core_web_md，run_SpacyEntityExtractor9运行实体提取，在config.yml文件中pipeline管道配置了EntitySynonymMapper，日志显示run_EntitySynonymMapper10提取实体同义词的相干内容，Rasa所有的货色都是一步步出现的。
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日志中显示Node 'domain_provider' loading 'DomainProvider.load' and kwargs: '{}'.， 加载domain.yml文件，Rasa通过字典的形式进行加载，字典dictionary是十分弱小的一个数据结构，基本上Rasa的各种配置，在背地都是通过字典的形式出现，包含和Json文件进行转换的服务，也是通过字典的形式。
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日志中run_TEDPolicy1显示Rasa policy层面的内容，Resource 'train_TEDPolicy1' was requested for reading是资源的应用，读者能够学习常识店铺的课程内容（NLP on Transformers高手之路137课 Rasa 3.x 源码高手之路 常识店铺：https://appybiyrtzd9613.h5.xi...）， Gavin大咖在Rasa 3.x架构内核和框架定义的时候都跟大家谈过，这里就不一一的谈，日志中显示“rasa.utils.tensorflow.models - Loading the model from ....\train_TEDPolicy1\ted_policy.tf_model with finetune_mode=False”，这里的tf_model其实是transformer模型，设置finetune_mode=False，因为是inference的阶段，日志中包含一些Tensor的解决。
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日志显示rasa.utils.tensorflow.models - Finished loading the model，其中constrain_similarities其实有点简单，constrain_similarities设置为True的时候，计算sigmoid穿插熵损失度。
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日志中显示Node 'select_prediction' loading 'DefaultPolicyPredictionEnsemble.load' and kwargs…，后面的这些策略都加载进来之后，由DefaultPolicyPredictionEnsemble进行解决，相似于一个judge，把各种Policy自身得出的后果进行集成（Ensemble）判断，最初决策下一步的 action或者response是什么。
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日志中显示Rasa server is up and running.，至此，咱们就贯通了Rasa shell启动的整个过程
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日志中显示Enabling coroutine debugging. 其中coroutine是咱们在讲Python高级课程系列的第二个课程，这些课程的设计都是基于Gavin大咖过来5年左右的工夫，做星空智能对话机器人，以及浏览泛滥的源码，包含Rasa 的源码外面提取出了认为最重要最具备力量的内容，在面对规模化的软件架构，或者应答海量的用户申请的时候，应用到的一些异步的技术及分布式的技术。
日志中显示：Bot loaded. Type a message and press enter ，咱们就进入了和Bot机器人的交互式模式。在Rasa shell –debug启动的过程中波及到很多的内容，如果读者想成为一个Rasa 高手，一个根本性的形式就是关上这个debug模式之后，依照残缺的门路浏览Rasa的源代码，当然浏览Rasa源码最快的形式是学习Gavin大咖常识店铺的课程，课程对Rasa源码都有逐行的解读。
Gavin大咖课程信息分享：
NLP on Transformers高手之路137课（模型、算法、论文、源码、案例 + 1年答疑）
Rasa 3.x 源码高手之路：零碎架构、内核算法、源码实现详解
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Gavin大咖简介
星空智能对话机器人创始人、AI通用双线思考法作者，现工作于硅谷顶级的AI实验室。专精于Conversational AI. 在美国曾先后工作于硅谷最顶级的机器学习和人工智能实验室
Gavin大咖微信：NLP_Matrix_Space
联系电话：+1 650-603-1290
分割邮箱：hiheartfirst@gmail.com
助教老师微信：Spark_AI_NLP
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Gavin导师
星空智能对话机器人创始人/AI双线思考法作者
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博客链接：https://blog.csdn.net/duan_zh...
作者参加Gavin大咖主编出版Spark系列图书5本，清华大学出版社最新出版2本新书《Spark大数据商业实战三部曲：内核解密|商业案例|性能调优》第二版、《企业级AI技术底细：深度学习框架开发+机器学习案例实战+Alluxio解密》，累计原创博客1475篇，涵盖大数据、人工智能、智能对话机器人等内容，博客浏览量达217万次。
Gavin大咖课程信息分享
课程题目：Rasa 3.X 智能对话机器人案例开发硬核实战高手之路 （7大我的项目Expert版本）
课程关键字：Rasa Application、Debugging、E-commerce、Retail、Customer Service、Helpdesk Assistant 、Financial Bot、Banking、Retail、Insurance、Education、Knowledge Base、ElasticSearch、Interactive Learning、Testing、Duckling、Microservices、SQLite、Payload、Slot、Mapping、Custom Slot、Custom Mapping、External API、Payload、Docker、Domain、NLU、Policies、Dialogue Management、Intent、Prediction、Confidence、Form、Active Loop、Event、 FormValidationAction、CollectingDispatcher、Tracker、Rasa Server、Endpoint、FollowupAction、UserUtteranceReverted、ActionSwitchForms、RESTful、RegexFeaturizer、RegexEntityExtractor、EntitySynonymMapper、Endpoint、Aiohttp、Coroutines、Sanic、Session、Rasa Core、Rasa SDK、ValidationAction、Dynamic Form Behavior、RemoteAction、ActionExecutionRejection、Architecture、Open API、Message Handling、NaturalLanguageGenerator、Graph Architecture
课程内容：
整个课程涵盖客户服务、电商批发、银行金融、信息征询、影视娱乐、保险客服、教育产业等各类最经典的智能业务对话机器人场景及利用开发。学员能够在学习完本课程后对我的项目代码进行二次开发来满足企业的须要，并具备实现任意复杂度的Rasa智能业务对话机器人利用产品技术硬实力。更重要的是，该我的项目课程中展现的高阶对话机器人实战技术及架构设计明码能够帮忙学员在开发基于Rasa开发其它类型的对话机器人时熟能生巧。
Rasa是Conversational AI在智能业务对话畛域工程落地寰球最为胜利对话机器人零碎，是基于Transformer架构的寰球应用最宽泛的智能业务对话机器人框架，是NLP技术的集大成者。在当今寰球范畴各项比照指标综合问题中，Rasa均处于领先地位：
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能够这么说：把握了Rasa就把握了NLP技术的精华及技术最佳落地工具。
基于此，星空对话机器人在7大Rasa 3.X内核架构及源码解密零碎课程的根底上推出了“Rasa智能对话机器人利用开发硬核实战高手之路”，帮忙大家把握Rasa硬核利用程序开发能力。
课程由7大部分形成：
1，Rasa 3.X Interactive Learning对话机器人利用调试与案例实战2，Rasa 3.X我的项目Helpdesk Assistant架构、流程、源码及Interactive实质底细
3，Rasa 3.X我的项目实战：基于ElasticSearch的影视对话机器人4，Rasa 3.X 我的项目实战之电商批发Customer Service智能业务对话机器人
5，Rasa 3.X 我的项目实战之银行金融Financial Bot智能业务对话机器人
6，Rasa 3.X 我的项目实战之保险行业Insurance Bot智能业务对话机器人
7，19小时精通Rasa 3.X 我的项目实战之教育行业Education Bot智能业务对话机器人
每一个局部都是聚焦于智能业务对话机器人经典场景下的经典技术而设计实现的Rasa 3.X智能业务对话机器人我的项目来驱动的，包含其架构设计、配置底细、源码实现、测试调试以及Rasa Interactive Learning等。首先会聚焦智能业务对话机器人运行流程及我的项目调试Debugging全程演示、命令行下交互过程，紧接着是对话机器人微服务代码逐行解密及基于Rasa Interactive的对话进行试验剖析，尤其是对微服务近程通信、微服务进行启动、微服务注册、各类微服务编码、微服务验证、微服务测试与调试等在理论开发中用到的微服务的实际精华进行全息实际及源码解密，最初对我的项目的Config、Domain、Stories、Rules、FAQ、Chitchat逐行解密及Rasa Interactive运行过程分析。不仅可能帮忙学员从我的项目动静运行的角度彻底把握该我的项目，同时对晋升学员对Rasa内核的理解力也会大有裨益。
材料及答疑：
购买后分割授课导师Gavin取得代码、材料及残缺的课程视频（蕴含额定的依据学员学习反馈而补充的视频及助教录制的视频）。
课程提供1年的技术答疑服务，Gavin老师负责所有课程技术问题的答疑服务。
课程纲要：
Rasa 3.X Interactive Learning对话机器人利用调试与案例实战
Rasa Interactive是Rasa提供给开发者最弱小的交互及程序调试利器。Rasa官网说“Interactive learning makes it easy to write stories by talking to your bot and providing feedback. This is a powerful way to explore what your bot can do, and the easiest way to fix any mistakes it makes.”
作为星空对话机器人的作者，在应用Rasa Interactive性能的时候的确被其弱小及不便易用惊艳到。这不仅是因为其在NLU及Dialogue Management方面弱小的交互性能把整个对话机器人与用户交互的过程和盘托出的展现在开发者背后，同时更因为其基于数据流的弱小的调试性能及数据生成性能。本课程聚焦于Rasa Interactive这个Rasa对话机器人开发者最弱小的工具，不仅解说其原理底细，同时更是应用多个Rasa对话机器人应用程序实战其底细运行流程的每一个步骤并对其背地的“why”进行分析，帮忙每一个Rasa开发者彻底了解并在实践中把握Rasa Interactive这一最强开发及调试利器。为了更好的帮忙学习者把握每一个细分知识点，课程中的每个案例都会借助rasa visualize命令率领大家清晰程序的数据流，同时粗疏分析NLU及Policies的训练数据及每个应用程序微服务代码，帮忙大家一站式彻底把握Rasa Interactive Learning。第1课：Rasa Interactive Learning原理底细、运行流程及案例实战NLU及Policies交互调试
1，为什么说Rasa Interactive Learning是解决Rasa对话机器人Bug最容易的路径？
2，Rasa Interactive与Rasa Visualize的联结应用：Stories、Rules、NLU、Policies
3，我的项目案例Microservices源码逐行解析
4，应用Rasa Interactive Learning逐行调试nlu及prediction案例的三大用例场景
5，应用Rasa Interactive Learning生产数据示例实战
第2课：通过Rasa Interactive Learning发现及解决对话机器人的Bugs案例实战
1，动静的Rasa Visualization http://localhost:5006/visuali...
2，Rasa Interactive Learning定位Slot的Bug及解决方案现场实战
3，Rasa Interactive Learning定位微服务Bug及其剖析
第3课：Rasa Interactive Learning透视Rasa Form的NLU及Policies的外部工作机制案例实战
1，通过Rasa Visualize剖析Pizza我的项目的三大运行流程
2，Pizza我的项目的NLU、Stories及Rules内容详解
3，我的项目的微服务代码详解
4，通过Rasa Interactive Learning测试Pizza form的运行及validation运行机制
5，通过Rasa Interactive Learning实战围绕Pizza form的问题对话门路及革新形式
6，通过Rasa Interactive Learning生成新的Pizza form训练数据及其训练
Rasa 3.X我的项目Helpdesk Assistant架构、流程、源码及Interactive实质底细
本我的项目解说一个残缺的Rasa智能对话机器人我的项目Helpdesk Assistant，聚焦于问题Ticket的报告及追踪。包含其架构设计、配置底细、源码实现、测试调试以及Rasa Interactive Learning等。首先会聚焦于该项目标运行流程、命令行下交互过程及源码分析，紧接着是我的项目调试过程全程再现及各类景象底细解密，最初对我的项目的Domain、Action逐行解密及Rasa Interactive运行过程分析。
尤其是Debugging及Rasa Interactive Learning局部所应用的工具及透过这些工具所呈现出了我的项目外部的NLU、Dialogue Management及Action运行的外部流程及对各种景象的实质分析，不仅可能帮忙学员从我的项目动静运行的角度彻底把握该我的项目，同时对晋升学员对Rasa内核的理解力也会大有裨益。第4课：Rasa我的项目实战之Helpdesk Assistant运行流程、命令行下交互过程及源码分析
1，通过Rasa shell演示Helpdesk Assistant的我的项目性能
2，现场解决DucklingEntityExtractor在Docker中应用问题
3，通过Rasa Visualize透视Helpdesk Assistant外围运行流程
4，action_check_incident_status源码解析及Slot操作深度分析
第5课：Rasa我的项目实战之Helpdesk Assistant中Bug调试过程全程再现及各类景象底细解密
1，通过Rasa Shell交互式命令复现案例中的Bug问题
2，逐词浏览Bug信息定位问题起源
3，对于payload中KeyError底细分析
4，配置文件剖析及源码解析
5，应用rasa data validate进行数据校验
6，应用Debug模式透视问题底细
7，Helpdesk Assistant中Bug的解决及过程总结
第6课：Rasa我的项目实战之Helpdesk Assistant中Domain、Action逐行解密及Rasa Interactive运行过程分析
1，对Helpdesk Assistant中的Domain内容逐行解密
2，Helpdesk Assistant中的Action微服务代码逐行解密
3，通过Rasa Interactive纠正Helpdesk Assistant中的NLU问题全程演示
4，通过Rasa Interactive纠正Helpdesk Assistant中的Prediction问题全程演示
5，通过Rasa Interactive纠正Helpdesk Assistant中的两大外围场景全程交互解密
Rasa 3.X我的项目实战：基于ElasticSearch的影视对话机器人
本我的项目课程围绕Rasa Knowledge Base与ElasticSearch整合实现影视对话机器人。我的项目基于IMDB Movie Dataset及CMU Book Summary Dataset，以Rasa Knowledge Base基石，以ActionQueryKnowledgeBase为外围，通过Rasa Interactive Learning及Rasa Visualize工具来动静的摸索我的项目运行流程、NLU及Policies及微服务交互过程。课程对我的项目的data、actions、domain等每一行内容代码进行彻底分析，不仅解说其运行机制，更重要的底层why。达到通过实战我的项目贯通Rasa NLU、Policies、Microservices、ElasticSearch这一在生产环境黄金组合。
第7课：基于ElasticSearch的Rasa我的项目实战之Movie及Book Knowledge Base整合1，基于ElasticSearch的Knowledge Base与Rasa对话机器人的整合在对话机器人开发中微小价值剖析2，基于ElasticSearch的Rasa我的项目外围运行流程剖析：Movies及Books操作性能详情3，买通Rasa、微服务及ElasticSearch性能演示及运行机制剖析4，通过Rasa Shell演示我的项目案例的外围性能5，通过Rasa Interactive Learning演示我的项目案例的底细运行机制及流程深度分析
第8课：Rasa与ElasticSearch整合我的项目案例数据及配置作机制、最佳实际、及源码分析
1，domain.yml中的config及session_config工作机制、最佳实际、底细自定义源码分析
2，我的项目的entities及slots、Responses和actions的关系解析
4，config.yml中Pipeline及Policies详解及其背地的Rasa Graph Architecture分析
5，NLU及Policies训练数据详解
6，通过Rasa Interactive入手实战演示join movie and rating的性能
第9课：基于ElasticSearch的Rasa我的项目实战之微服务源码逐行解析
1，Rasa微服务和ElasticSearch整合中代码架构剖析
2，KnowledgeBase源码解析
3，MovieDocumentType、BookDocumentType、RatingDocumentType源码解析
4，ElasticsearchKnowledgeBase源码解析
5，ActionElasticsearchKnowledgeBase源码解析
Rasa 3.X 我的项目实战之电商批发Customer Service智能业务对话机器人
本我的项目是基于电商和批发经典场景智能业务而设计实现的Rasa 3.X智能业务对话机器人，包含其架构设计、配置底细、源码实现、测试调试以及Rasa Interactive Learning等。首先会聚焦智能业务对话机器人运行流程及我的项目Bug调试全程演示、命令行下交互过程，紧接着是对话机器人微服务代码逐行解密及基于Rasa Interactive的对话试验，最初对我的项目的Config、Domain、Rules、FAQ、Chitchat逐行解密及Rasa Interactive运行过程分析。
从性能上讲，该我的项目实现了商品信息库存查问、订单跟踪、回退订单、产品信息订阅及解决常见的Chitchat及FAQ等场景下的智能交互式对话。尤其是Debugging及Rasa Interactive Learning局部所应用的工具及透过这些工具所呈现出了我的项目外部的NLU、Dialogue Management及Action运行的外部流程及对各种景象的实质分析，不仅可能帮忙学员从我的项目动静运行的角度彻底把握该我的项目，同时对晋升学员对Rasa内核的理解力也会大有裨益。学员能够在学习完本课程后对我的项目代码进行二次开发，实现本人的电商和批发经典场景智能业务对话机器人。第10课：Rasa我的项目实战之电商批发Customer Service智能业务对话机器人运行流程及我的项目Bug调试全程演示1，电商批发Customer Service智能业务对话机器人功能分析2，电商批发Customer Service智能业务对话机器人运行流程3，应用Rase shell --debug模式测试电商批发Customer Service我的项目及问题Bug思考4，应用Rasa Interactive来尝试解决我的项目Bug5，调整rule文件成果测试及问题剖析6，调整slot配置测试及问题解决方案分析7，电商批发Customer Service智能业务对话机器人调试全流程及解决方案总结
第11课：Rasa我的项目实战之电商批发Customer Service智能业务对话机器人微服务代码逐行解密及基于Rasa Interactive的对话试验
1，Customer Service案例应用的SQLite3数据库数据分析
2，减少了数据库的内容但在测试的时候却没有起作用起因及解决方案
3，action_order_status代码逐行解析及Rasa Interactive试验解密
4，action_cancel_order代码逐行解析及Rasa Interactive试验解密
5，action_return代码逐行解析及Rasa Interactive试验解密
6，chitchat和faq背地的ResponseSelector解密
第12课：Rasa我的项目实战之电商批发Customer Service智能业务对话机器人零碎行为剖析及我的项目总结
1，电商批发Customer Service的config内容逐行剖析
2，Rasa 3.x Graph Architecture分析
3，我的项目实战之电商批发Customer Service的Domain内容逐行剖析
4，我的项目实战之电商批发Customer Service的rules内容逐行剖析
5，我的项目实战之电商批发Customer Service的数据操作代码逐行剖析
6，chitchat及faq在Rasa Interactive下的测试及行为剖析
7，我的项目实战之电商批发Customer Service我的项目总结
Rasa 3.X 我的项目实战之银行金融Financial Bot智能业务对话机器人
本我的项目是基于银行和金融经典场景智能业务而设计实现的Rasa 3.X智能业务对话机器人，包含其架构设计、配置底细、源码实现、全生命周期调试、多场景测试以及Rasa Interactive Learning等。首先会聚焦智能业务对话机器人Financial Bot智能业务对话机器人架构、流程及通过Rasa Interactive试验景象解密，而后会通过Debugging模式贯通Rasa我的项目实战之银行金融Financial Bot智能业务对话机器人系统启动、语言了解、对话决策、状态治理、微服务调用全生命周期流程，紧接着会通过试验的形式测试Financial Bot多种状态转换及Rasa Interactive行为剖析，而后会对Financial Bot微服务代码逐行解密及工业级对话机器人高级代码最佳实际分享，最初分享图解Rasa对话机器人我的项目实战之银行金融Financial Bot架构视角下的Training及Reference全生命周期、性能实现、及产品的二次开发等内容。从性能上讲，该我的项目实现了银行和金融经典场景智能业务中的Money Transfer、Transaction Search、Credit card Payment、Account Management、Information Query等智能业务交互式对话。尤其是Debugging及Rasa Interactive Learning局部所应用的工具及透过这些工具所呈现出了我的项目外部的NLU、Dialogue Management及Action运行的外部流程及对各种景象的实质分析，不仅可能帮忙学员从我的项目动静运行的角度彻底把握该我的项目，同时对晋升学员对Rasa内核的理解力也会大有裨益。该我的项目展现了大量Rasa对话机器人开发中对于状态治理、上下文切换等高级技术，学员能够在学习完本课程后对我的项目代码进行二次开发，实现本人的银行和金融服务经典场景智能业务对话机器人任意复杂度的产品。更重要的是，该我的项目中应用的高阶对话机器人实战技术能够帮忙学员在开发基于Rasa开发其它类型的对话机器人时成竹在胸。第13课：Rasa我的项目实战之银行金融Financial Bot智能业务对话机器人架构、流程及通过Rasa Interactive试验景象解密
1，应用Rasa Visualize对Financial Bot智能业务对话机器人架构进行解析
2，逐行分析Rasa Interactive启动底细及Config文件分析
3，Rasa 3.X Graph Architecture在Financial Bot智能业务对话机器人中的利用解密
4，应用Rasa Interactive试验Financial Bot进行账户余额查问及景象解密
5，应用Rasa Interactive试验Financial Bot进行transactions生产查问及景象解密
6，action_transaction_search微服务代码解析及SlotSet事件行为剖析
第14课：通过Debugging模式贯通Rasa我的项目实战之银行金融Financial Bot智能业务对话机器人系统启动、语言了解、对话决策、状态治理、微服务调用全生命周期流程
1，应用Rasa shell --debug模式启动银行金融Financial Bot剖析
2，Financial Bot的Rasa Server启动、模型加载Debugging内容逐行解密
3，从Rasa 3.X的Graph Architecture的视角剖析Financial Bot启动步骤底细
4，用户输出Message在NLU解决中的各大组件process办法解析
5，基于State而进行的并行policies预测过程解密
6，不同阶段State的登程机制及具体内容分析
7，应用Financial Bot进行transfer money操作登程form循环剖析
8，Rasa Server中的action及Rasa微服务中的action区别和分割源码分析
9，Slots状态剖析和状态治理
10，Financial Bot全生命周期调试总结及进一步的摸索思考
第15课：Rasa我的项目实战之银行金融Financial Bot多种状态转换及Rasa Interactive行为剖析
1，应用Rasa Interactive剖析Financial Bot从money transfer状态到search recipients状态
2，应用Rasa Interactive剖析Financial Bot从money transfer状态到search transactions状态
3，应用Rasa Interactive剖析Financial Bot从credit card payment状态到check balance状态
4，应用Rasa Interactive剖析Financial Bot从credit card payment整个生命周期流程
5，对于多状态Rasa对话机器人状态切换问题、解决方案及最佳实际剖析
第16课：Rasa对话机器人我的项目实战之银行金融Financial Bot微服务代码逐行解密及工业级对话机器人高级代码最佳实际
1，Financial Bot微服务中应用SlotSet, Restarted,FollowupAction,UserUtteranceReverted等Event解密
2，Financial Bot微服务中对SQLite数据库的应用解析
3，Financial Bot微服务中对自定义Form Validation类CustomFormValidationAction代码逐行分析
4，Financial Bot微服务中Payment Form Action源码及Validation代码逐行分析
5，Financial Bot微服务中Money Transfer源码及Validation代码逐行分析
6，Financial Bot微服务中Transaction Search源码及Validation代码逐行分析
7，Financial Bot微服务中Explain function源码及触发代码逐行分析
8，Financial Bot微服务中ActionSessionStart及ActionRestart自定义代码逐行分析
9，Financial Bot微服务中ActionSwitchForms中的Ask、Deny、Affirm等行为代码逐行分析
10，Financial Bot微服务中ActionSwitchBackAsk代码逐行分析
11，Financial Bot微服务中代码总结及工业级Rasa对话机器人代码最佳实际剖析
第17课：图解Rasa对话机器人我的项目实战之银行金融Financial Bot架构视角下的Training及Reference全生命周期、性能实现、及产品的二次开发
1，Rasa 3.X中Graph Architecture解析及其在银行金融Financial Bot中的落地实现
2，Rasa Architecture中的Agent、Channels、NLU Pipeline、Dialogue Policies、TrackerStore等解密
3，Rasa Architecture中的Agent和Action Server的RESTful架构通信底细解析
4，Rasa Component Training Lifecycle组件实例化、训练及长久化解密
5，Rasa中应用Rule的通用准则及三大经典最佳实际及其在Financial Bot具体的利用
6，Rasa中多任务切换零碎stories文件的设计及最佳实际及其在Financial Bot具体利用
7，Financial Bot架构视角下的Training及Reference全生命周期总结及产品的二次开发实际领导
Rasa 3.X 我的项目实战之保险行业Insurance Bot智能业务对话机器人
本我的项目是基于保险行业经典场景智能业务而设计实现的Rasa 3.X智能业务对话机器人，以调试Debugging为主线分析我的项目架构设计、配置底细、源码实现、全生命周期调试、多场景测试以及Rasa Interactive Learning等。首先会聚焦Rasa对话机器人我的项目实战之保险行业Insurance Bot架构设计、流程剖析、状态治理及基于Rasa Interactive的智能对话试验分析，而后会对Insurance Bot微服务代码逐行解析及现场实验分析，紧接着分享Insurance Bot的NLU及Policies数据底细解密、源码解析及最佳实际，而后会对Insurance Bot调试Debugging全程实战及背地架构、源码及实质解密，最初通过Rasa Interactive learning解密我的项目中的各种具体利用场景底细并实现我的项目总结。
从性能上讲，该我的项目实现了保险行业经典场景智能业务中的Quote Enquiry、Claim Setting、Claim Status、Claim Payment、Account Management、Information Query等智能业务交互式对话。尤其是Debugging及Rasa Interactive Learning局部所应用的工具及透过这些工具所呈现出了我的项目外部的NLU、Dialogue Management及Action运行的外部流程及对各种景象的实质分析，不仅可能帮忙学员从我的项目动静运行的角度彻底把握该我的项目，同时对晋升学员对Rasa内核的理解力也会大有裨益。该我的项目在Debugging及Interactive交互中展现了大量Rasa对话机器人内核高级架构和开发技术，学员能够在学习完本课程后对我的项目代码进行二次开发，实现本人的保险服务经典场景智能业务对话机器人任意复杂度的产品。更重要的是，该我的项目课程中展现的高阶对话机器人实战技术能够帮忙学员在开发基于Rasa开发其它类型的对话机器人时成竹在胸。第18课：Rasa对话机器人我的项目实战之保险行业Insurance Bot架构设计、流程剖析、状态治理及基于Rasa Interactive的智能对话试验分析
1，通过Rasa Visualize可视化工具详解保险行业Insurance Bot性能及架构设计
2，Rasa 3.X架构中的Agent、NLU Pipelines、Dialogue Policies、Action Server、TrackerStore等详解
3，保险行业Insurance Bot案例对Rasa 3.X各组件的利用示例
4，Insurance Bot对Graph Architecture的具体落地利用
5，逐行解密Rasa Interactive启动过程底细
6，分析Rasa Interactive中NLU对Insurance Bot输出的Message的解决：Intents、Entities、Slots
7，分析Rasa Interactive中Policies触发Insurance Bot Form表单的过程底细
8，分析Rasa Interactive中Form运行流程及背地的明码
9，解密Insurance Bot表单提交执行微服务action全生命周期流程及Slots状态治理
第19课：Rasa对话机器人我的项目实战之保险行业Insurance Bot微服务代码逐行解析及现场实验分析
1，ValidateQuoteForm三大Slot校验源码详解
2，ValidateQuoteForm三大Slot试验剖析
3，ActionStopQuote代码解析及试验剖析
4，ActionGetQuote源码逐行解析
5，ActionGetQuote试验剖析
6，Rasa Custom Action Server Required Endpoint过程调用数据传输协定及内容分析
7，extract slot function解密及其妙用剖析
8，Address操作相干微服务代码逐行分析
9，Claim操作相干微服务代码逐行分析
10，Card操作相干微服务代码逐行分析
11，Payment 操作相干微服务代码逐行分析
12，Insurance Bot微服务源码总结及状态操作最佳实际
第20课：Rasa对话机器人我的项目实战之保险行业Insurance Bot的NLU及Policies数据底细解密、源码解析及最佳实际
1，为什么有了DIETClassifier及预训练模型Duckling、spaCy等来协同实现用意辨认和实体提取却还须要RegexFeaturizer、RegexEntityExtractor及EntitySynonymMapper？
2，RegexFeaturizer配置、原理、示例及文档分析
3，RegexEntityExtractor配置、原理、示例及文档分析
4，应用RegexFeaturizer及RegexEntityExtractor的三大最佳实际及其背地的起因分析
5，EntitySynonymMapper配置、原理、示例及文档分析
6，EntitySynonymMapper源码实现逐行分析
7，Rules文件最佳实际分析及三大经典利用
8，Stories文件最简实际解析及可能应用Stories实现不同工作上下文状态切换的背地Transformer原理解密
9，贝叶斯思维下的NLU及Policies数据最佳实际解密
第21课：Rasa对话机器人我的项目实战之保险行业Insurance Bot调试Debugging全程实战及背地架构、源码及实质解密
1，Rasa 3.X架构中的Agent、NLU Pipelines、Dialogue Policies、Action Server、TrackerStore等交互关系解析
2，解密Rasa shell –debug启动Insurance Bot中基于Sanic的Agent启动底细
3，解密Rasa shell –debug启动Insurance Bot中基于TrackerStore启动底细及最佳实际
4，解密Rasa shell –debug启动Insurance Bot中基于NLU Pipelines各大组件启动底细
5，解密Rasa shell –debug启动Insurance Bot中基于Dialogue Policies各大组件启动底细
6，解密Insurance Bot Debugging解决用户输出信息message的语言了解NLU全生命周期底细
7，解密Insurance Bot Debugging解决用户输出信息message的Policies全生命周期底细
8，解密Insurance Bot Debugging状态治理全生命周期底细
9，解密Insurance Bot Debugging中Agent与Action Server交互的全生命周期底细
10，解密Insurance Bot Debugging中form表单解决的全生命周期及微服务调用底细
第22课：Rasa对话机器人我的项目实战之保险行业Insurance Bot调试、interactive learning解密及我的项目总结
1，应用Debugging模式解密Insurance Bot中的Check Claim Status全生命周期
2，应用Debugging模式解密Insurance Bot中的Pay Claim 全生命周期
3，Rasa Core中action具体申请近程微服务端endpoint数据封装、Aiohttp调用等源码分析
4，Rasa Core中action具体收到近程微服务端endpoint的响应后进行数据处理以Channel调用等源码分析
5，应用Rasa Interactive Learning启动Insurance Bot过程详解
6，应用Rasa Interactive Learning解密Insurance Bot的order a new card的全生命周期
7，应用Rasa Interactive Learning解密Insurance Bot的file a claim的全生命周期
8，应用Rasa Interactive Learning纠正Insurance Bot的NLU行为实战
9，应用Rasa Interactive Learning纠正Insurance Bot的Policies Prediction行为实战
10，基于应用Rasa Interactive Learning生成的新增数据分析及对话机器人训练
11，Rasa对话机器人我的项目实战之保险行业Insurance Bot我的项目总结
19小时精通Rasa 3.X 我的项目实战之教育行业Education Bot智能业务对话机器人
本我的项目是基于教育行业经典场景智能业务而设计实现的Rasa 3.X智能业务对话机器人，以调试Debugging和Rasa Interactive Learning为主线分析我的项目架构设计、微服务底细、源码实现、数据训练、用户信息处理全生命周期、我的项目自定义扩大等。本课程花了大量的工夫对Education Bot微服务这一对话机器人开发者编码的外围上，蕴含微服务近程通信、微服务进行启动、微服务注册、各类微服务编码、微服务验证、微服务测试与调试等在理论开发中用到的微服务的实际精华。
从性能上讲，该我的项目实现了教育行业行业经典场景智能业务中的信息查问、内容举荐、学习疏导、疑难问题解答等智能业务交互式对话，从技术上讲是一个一站式教育领域对话机器人解决方案。尤其是Debugging及Rasa Interactive Learning局部所应用的工具及透过这些工具所呈现出了我的项目外部的NLU、Dialogue Management以及微服务通信过程、Action Server启动、Action运行的外部流程及对各种景象的实质分析，不仅可能帮忙学员从我的项目动静运行的角度彻底把握该我的项目，同时对晋升学员对Rasa内核的理解力也会大有裨益。该我的项目在Debugging交互中展现了大量Rasa对话机器人内核高级架构和开发技术，学员能够在学习完本课程后对我的项目代码进行二次开发，实现本人的教育领域经典场景智能业务对话机器人任意复杂度的产品。更重要的是，该我的项目课程中展现的高阶对话机器人实战技术尤其是微服务、校验技术及各类定制开发性能能够帮忙学员在开发基于Rasa开发其它类型的对话机器人时熟能生巧。第23课：Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目架构、运行测试、流程剖析及Rasa Interactive试验剖析
1，Rasa内核架构Agent、NLU Pipelines、Dialogue Policies、Action Server、TrackerStore等详解
2，Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目介绍及架构设计
3，Rasa 3.X Graph Architecture架构明码、Graph Component及数据流解析
4，对于Agent与微服务Action Server交互流程及Action Server把业务处理结果输入全生命周期解析
5，Rasa Shell 启动Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot过程分析
6，通过Rasa visualize解析Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot
7，通过Rasa Shell演示Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目
8，通过Rasa Interactive启动过程训练内容、模型加载及Rasa Server详解
9，通过Rasa Interactive解密教育领域Education Bot中user和bot交互的底细详情
10，Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目微服务剖析
第24课：Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot调试Debugging过程全生命周期实战解密
1，教育领域Education Bot调试Rasa Debugging启动Modules剖析
2，教育领域Education Bot调试Rasa Debugging启动Sanic服务器详解
3，教育领域Education Bot调试Rasa Debugging命令终端Cmdline链接解析
4，教育领域Education Bot调试Rasa Debugging中NLU Pipeline组件启动详解
5，教育领域Education Bot调试Rasa Debugging中Policies组件启动详解
6，教育领域Education Bot调试Rasa Debugging中用户信息进入Agent过程详解
7，Education Bot Debugging对用户Message解决的整个NLU生命周期详解
8，Education Bot Debugging的Dialogue Management中Policies并行处理详解
9，Education Bot Debugging中Ensemble产生Action过程详解
10，Education Bot Debugging中的零碎事件详解
第25课：Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目Debugging进阶实战
1，Education Bot对RulePolicy、AugmentedMemoizationPolicy、TEDPolicy应用Debugging试验剖析
2，Education Bot在stories中对AugmentedMemoizationPolicy具体利用详解
3，Debugging模式下的Education Bot对TEDPolicy应用源码解析
4，Next Action决策器DefaultPolicyPredictionEnsemble算法分析及源码解说
5，专门为faq及chitchat设计的ResponseSelector运行机制详解及Debugging试验
6，Debugging模式下的Education Bot登程out of scope机制剖析试验解密
7，Debugging模式下的Education Bot的动静State分析
第26课：Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目微服务架构设计及通信协议解密
1，Rasa 3.X Architecture视角下的Agent和Action Server交互过程详解
2，Rasa 3.X Architecture视角下的Message Handling生命周期详解
3，Rasa 3.X官网Rasa Action Server逐句解析
4，Endpoint Request四大外围next_action、sender_id、Tracker、domain详解
5，Endpoint Request中Payload示例JSON内容解密
6，Endpoint Response两大外围events和repsonse详解
7，Endpoint Response中Payload示例JSON内容解密
8，Education Bot我的项目微服务中过程及代码示例解析
9，Rasa 3.X微服务OpenAPI specification逐行解析
第27课：Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目微服务下的代理模式及外围组件源码解析
1，Rasa 3.X Architecture下的Agent与Action Server构建的的代理模式微服务解密
2，代理模式下Rasa Core中的Action类代码逐行解密
3，代理模式下Rasa SDK中的Action类代码逐行解密
4，代理模式下Rasa Core中的OutputChannel底细机制及代码解析
5，代理模式下Rasa Core中的NaturalLanguageGenerator底细机制及代码解析
6，代理模式下Rasa Core中的DialogueStateTracker底细机制及代码解析
7，代理模式下Rasa Core中的Domain底细机制及代码解析
8，代理模式下Rasa SDK中的CollectingDispatcher底细机制及代码解析
9，代理模式下Rasa SDK中的Tracker底细机制及代码解析
10，代理模式下Rasa SDK中的DomainDict底细机制及代码解析
第28课：Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目Action Server过程启动、微服务注册、微服务调用全生命周期实战及源码逐行解密
1，通过Rasa Interactive的形式试验微服务调用过程日志记录及对日志的剖析
2，对Action Server中微服务注册及调用过程日志详解
3，微服务框架外围ActionExecutor类register_action办法源码逐行解析
4，微服务框架外围ActionExecutor类register_package办法源码逐行解析
5，微服务框架外围ActionExecutor类run办法源码逐行解析
6，微服务框架外围ActionExecutor类data structure及coroutines代码剖析
7，Rasa微服务过程启动__main__.py文件代码逐行分析
8，Rasa微服务进行启动app.py代码剖析
9，基于Sanic的Rasa 3.X微服务过程启动服务器App实例化办法逐行代码解密
10，基于Sanic的Rasa 3.X微服务过程启动服务器run办法逐行代码解密
11，Rasa微服务endpoint对调用ActionExecutor装置微服务代码解析及实战解密
12，Rasa微服务endpoint对调用ActionExecutor运行微服务代码解析及实战解密
13，通过触发Bug的形式展现和总结Rasa微服务过程启动、服务器启动、微服务注册、微服务调用全生命周期
第29课：Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot微服务FormValidationAction案例试验分析及全生命周期运行源码详解
1，通过Rasa Interactive演示调用FormValidationAction微服务过程问题剖析
2，FormValidationAction架构设计及工作机制剖析
3，从微服务过程的视角剖析FormValidationAction被微服务框架调用的过程及源码解析
4，FormValidationAction的父类ValidationAction设计及源码解析
5，从微服务过程的视角剖析Endpoint到ActionExecutor到ValidationAction的整个调用链条
6，ValidationAction的run办法代码调用FormValidationAction代码详解
7，FormValidationAction调用ValidateSubscribeNewsletterForm代码详解
第30课：Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot开发事件驱动Event三层设计机制、全生命周期及源码详解
1，从零碎视角、利用视角及用户视角看Event的设计和实现
2，从Action Server、Agent及TrackerStore底层架构及交互过程解密Rasa事件机制
3，Rasa SDK下的UserUttered、BotUttered、SlotSet、UserUtteranceReverted、FollowupAction等源码解析
4，Rasa Core中事件机制及源码详解
5，DialogueStateTracker源码详解
6，通过Debugging模式分析TrackerStore和DialogueStateTracker交互关系
7，基于Action Server、Agent和TrackerStore三者互相交互的Rasa事件驱动机制总结
第31课：Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目微服务源码逐行解密（上）
1，Education Bot我的项目代码Modules导入剖析及最佳实际
2，ActionSubmitSubscribeNewsletterForm源码逐行分析
3，ValidateSubscribeNewsletterForm源码逐行分析
4，ActionSubmitSalesForm源码逐行分析
5，ValidateSalesForm源码逐行分析
7，ActionExplainSalesForm源码逐行分析
8，ActionExplainFaqs源码逐行分析
9，ActionSetFaqSlot源码逐行分析
10，ActionPause源码逐行分析
11，ActionStoreUnknownProduct源码逐行分析
12，ActionStoreUnknownNluPart源码逐行分析
13，ActionStoreBotLanguage源码逐行分析
14，ActionStoreEntityExtractor源码逐行分析
15，ActionSetOnboarding源码逐行分析
第32课：Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目微服务源码逐行解密（下）
1，ActionSubmitSuggestionForm源码逐行分析
2，ActionStoreProblemDescription源码逐行分析
3，ActionGreetUser源码逐行分析
4，ActionDefaultAskAffirmation源码逐行分析
5，ActionDefaultFallback源码逐行分析
7，ActionRestartWithBotton源码逐行分析
8，ActionCommunityEvent源码逐行分析
9，ActionDocsSearch源码逐行分析
10，ActionForumSearch源码逐行分析
11，ActionTagFeedback源码逐行分析
12，ActionTagDocsSearch源码逐行分析
13，ActionTriggerResponseSelector源码逐行分析
第33课：Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目NLU Pipeline、Dialogue Policies、及多用意辨认及对话治理解密
1，Rasa Architecture视角晓Agent与NLU Pipeline、Dialogue Policies交互关系解析
2，Education Bot我的项目NLU Pipeline一一组件解析
3，Education Bot我的项目Dialogue Policies一一组件解析
4，Rasa中Multi-Intent多用意Classifier分类器工作原理和流程解析
5，Rasa中Multi-Intent多用意配置及案例剖析
7，Rasa中Multi-Intent多用意Dialogue Management解决机制及实例分析
第34课：Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目NLU Data详解
1，Education Bot我的项目NLU Data架构设计High-Level Structure四大外围解析
2，NLU Training Examples解析及实例剖析
3，NLU Entities解析及实例剖析
4，NLU Synonyms解析及实例剖析
5，NLU Regular Expressions for Intent Classification解析及实例剖析
6，NLU Regular Expressions for Entity Extraction解析及实例剖析
7，NLU Lookup Tables解析及实例剖析
8，NLU Entities Roles and Groups解析及实例剖析
9，NLU Entity Roles and Groups influencing dialogue predictions解析及实例剖析
10，NLU BILOU Entity Tagging解析
第35课：Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目Policies Data详解
1，Education Bot我的项目Policies Data中Stories和Rules拆散的架构设计
2，Policies Data中User Messages、Actions及Events三个组件解析
3，Form Events详解及案例剖析
4，Checkpoints详解及案例剖析
5，OR statements详解及案例剖析
6，End-to-end Training工作机制解析
7，End-to-end Training案例剖析
8，Rules for the Conversation Start详解及案例剖析
9，Rules with Conditions详解及案例剖析
10，Skip Waiting for User Input at the End of a Rule
11，Form下的ActionExecutionRejection机制详解
12，对ActionExecutionRejection具体解决实例解析
第36课：Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目Session自定义、Rich Response解密及案例分析
1，Domain中的config运行机制分析及配置实际
2，session_expiration_time设置最佳实际
3，carry_over_slots_to_new_session运行原理解密
4，Session启动事件剖析
5，action_session_start运行机制及最佳实际
6，action_session_start自定义设置对话机器人的Memory
7，action_session_start自定义和第三方API整合
8，action_session_start与session_started_metadata综合利用
9，Using Variables in Responses解析与示例
10，Channel-Specific Response Variations解析与示例
11，Conditional Response Variations解析与示例
12，Rich Responses解析与示例
第37课：Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目Slots底细解析、Slot Validation Actions分析、Entities及Intents解析
1，Rasa Slots工作机制及最佳实际解析
2，Slots and Conversation Behavior详解及示例分析
3，Slot Types：Text Slot、Boolean Slot、Categorical Slot、Float Slot、List Slot、Any Slot详解及示例
4，Custom Slot Types工作机制及示例分析
5，Slot Mappings详解及示例分析
6，Mapping Conditions详解及示例分析
7，Custom Slot Mappings详解及示例分析
8，action_validate_slot_mappings详解及源码分析
9，Entities详解及示例分析
10，Intents详解及示例分析
第38课：Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目Form底细解析及自定义全解
1，Education Bot我的项目Form应用剖析
2，Rasa Form的定义与activation解析与案例分析
3，Deactivating a Form解析及最佳实际
4，Writing Stories / Rules for Unhappy Form Paths解析及案例分析
5，Form Slot Mappings分析
6，Validating Form Input解析及案例分析
7，Custom Slot Mappings解析及案例分析
8，Dynamic Form Behavior解析及案例分析
9，requested_slot slot解析及案例分析
10，Custom Action to Ask For the Next Slot解析及案例分析
第39课：Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目FormValidationAction底细机制及源码逐行解密
1，基于Rasa微服务的Action的ValidationAction架构解析
2，ValidationAction中提取slots信息代码逐行分析
3，ValidationAction中validation操作源码逐行分析
4，ValidationAction中run办法源码逐行分析
5，FormValidationAction的domain_slots办法代码逐行分析
6，FormValidationAction的_extract_validation_events代码逐行分析
7，FormValidationAction的next_requested_slot代码逐行分析
8，Rasa文档中ValidationAction逐句解析
9，Rasa文档中FormValidationAction逐句解析
10，Education Bot我的项目FormValidationAction应用剖析
第40课：图解Rasa对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目及综合调试Debugging实战解密
1，通过Rasa Architecture图解对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目
2，通过Graph Architecture图解对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目
3，通过Training Flow图解对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目
4，通过Inference Flow图解对话机器人我的项目实战之教育领域Education Bot我的项目
5，Rasa Action Server启动详解
6，Rasa Server NLU启动过程Debugging及图解
7，Rasa Server Policies启动过程Debugging及图解
8，通过Debugging的模式解析用户输出Message残缺的NLU处理过程
9，通过Debugging的模式解析用户输出Message残缺的Policies处理过程
10，通过Debugging的模式解析用户输出Message残缺的响应用户的过程
课程名称：Rasa 3.x 源码高手之路：零碎架构、内核算法、源码实现详解
Gavin大咖简介
星空智能对话机器人创始人、AI通用双线思考法作者，现工作于硅谷顶级的AI实验室。专精于Conversational AI. 在美国曾先后工作于硅谷最顶级的机器学习和人工智能实验室
Gavin大咖微信：NLP_Matrix_Space
联系电话：+1 650-603-1290
分割邮箱：hiheartfirst@gmail.com
助教老师微信：Spark_AI_NLP
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课程介绍：
Rasa是Conversational AI在智能业务对话畛域工程落地寰球最为胜利对话机器人零碎，是基于Transformer架构的寰球应用最宽泛的智能业务对话机器人框架，是NLP技术的集大成者。在当今寰球范畴各项比照指标综合问题中，Rasa均处于领先地位：
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本课程致力于彻底解密Rasa 3.x零碎架构、内核算法、常识图谱及源码实现：编辑
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具体来说，该零碎课程是以下五大课程的合集：业务对话机器人Rasa 3.x Internals底细详解及Rasa框架定制实战
业务对话机器人Rasa外围算法DIET及TED论文详解及源码实现
Rasa 3.x 语言了解内核Classifiers架构、算法及源码实现
基于Transformer的对话机器人Rasa Policies架构设计与源码全解
Rasa业务对话机器人Microservices微服务架构底细与源码全解
课程通过这五大阶段内容，依照循序渐进的学习形式，帮忙学员彻底精通Rasa新一代内核架构、算法底细及源码实现。
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课程答疑：
课程提供配套的视频、代码及材料，购买后分割Gavin取得代码及辅助材料。
课程提供1年的技术答疑服务，Gavin老师负责所有课程技术问题的答疑及代码服务。
课程试听：
代理模式下的Rasa微服务Form共1288行源码架构设计及源码逐行解析
1，Action类型的FormAction和LoopAction类型的FormAction区别与分割剖析
2，Rasa微服务接口interfaces.py共370行源码逐行解析
3，Rasa SDK中的forms.py共918行源文件逐行解析
课程详情：
阶段1：业务对话机器人Rasa 3.x Internals底细详解及Rasa框架定制实战
以Rasa 3.x提出的全新一代Graph Computational Backend为外围，从Rasa版本迭代中的Milestones登程来齐全解密“One Graph to Rule Them All”背地的技术衍化过程及根本原因，而后以GraphComponent为外围解密其架构底细机制和运行流程，并抽丝剥茧的分析自定义Rasa Open Source平台的接口实现、组件源码、组件注册及应用的每一个步骤，最初用一个残缺的案例来做示例，并透过Rasa的外围TED Policy近2130行源码分析及DIET近1825行源码分析，让学习者不仅有定制Rasa框架能力，更有大量源码鉴赏的能力及高级的对话零碎架构设计思维。
第1课：Rasa 3.x Internals解密之Retrieval Model分析
1，什么是One Graph to Rule them All
2，为什么工业级对话机器人都是Stateful Computations？
3，Rasa引入Retrieval Model底细解密及问题解析
第2课：Rasa 3.x Internals解密之去掉对话零碎的Intent底细分析
1，从inform intent的角度解析为何要去掉intent
2，从Retrieval Intent的角度阐明为何要去掉intent
3，从Multi intents的角度阐明为何要去掉intent
4，为何有些intent是无奈定义的？
第3课：Rasa 3.x Internals解密之去掉对话零碎的End2End Learning底细分析
1，How end-to-end learning in Rasa works
2，Contextual NLU解析
3，Fully end-to-end assistants
第4课：Rasa 3.x Internals解密之全新一代可伸缩DAG图架构底细
1，传统的NLU/Policies架构问题分析
2，面向业务对话机器人的DAG图架构
3，DAGs with Caches解密
4，Example及Migration留神点
第5课：Rasa 3.x Internals解密之定制Graph NLU及Policies组件底细
1，基于Rasa定制Graph Component的四大要求剖析
2，Graph Components解析
3，Graph Components源代码示范
第6课：Rasa 3.x Internals解密之自定义GraphComponent底细
1，从Python角度剖析GraphComponent接口
2，自定义模型的create和load底细详解
3，自定义模型的languages及Packages反对
第7课：Rasa 3.x Internals解密之自定义组件Persistence源码解析
1，自定义对话机器人组件代码示例剖析
2，Rasa中Resource源码逐行解析
3，Rasa中ModelStorage、ModelMetadata等逐行解析
第8课：Rasa 3.x Internals解密之自定义组件Registering源码解析
1，采纳Decorator进行Graph Component注册底细源码剖析
2，不同NLU和Policies组件Registering源码解析
3，手工实现相似于Rasa注册机制的Python Decorator全流程实现
第9课：基于Transformer的Rasa Internals解密之自定义组件及常见组件源码解析
1，自定义Dense Message Featurizer和Sparse Message Featurizer源码解析
2，Rasa的Tokenizer及WhitespaceTokenizer源码解析
3，CountVectorsFeaturizer及SpacyFeaturizer源码解析
第10课：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架外围graph.py源码残缺解析及测试
1，GraphNode源码逐行解析及Testing剖析
2，GraphModelConfiguration、ExecutionContext、GraphNodeHook源码解析
3，GraphComponent源码回顾及其利用源码
第11课：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架DIETClassifier及TED
1，作为GraphComponent的DIETClassifier和TED实现了All-in-one的Rasa架构
2，DIETClassifier外部工作机制解析及源码注解剖析
3，TED外部工作机制解析及源码注解剖析
第12课：Rasa 3.x Internals解密之TED Policy近2130行源码分析
1，TEDPolicy父类Policy代码解析
2，TEDPolicy残缺解析
3，继承自TransformerRasaModel的TED代码解析
第13课：Rasa 3.x Internals解密之DIET近1825行源码分析
1，DIETClassifier代码解析
2，EntityExtractorMixin代码解析
3，DIET代码解析
阶段2：业务对话机器人Rasa外围算法DIET及TED论文详解及源码实现
对一个智能业务对话零碎而言，语言了解NLU及Policies是其零碎内核的两大基石。Rasa团队公布的最重磅级的两篇论文DIET: Lightweight Language Understanding for Dialogue Systems及Dialogue Transformers是其基于在业界落地场景的多年摸索而总结进去的解决NLU和Policies最外围的成绩结晶： 其中DIET是Intent辨认和Entity信息抽取的对立框架，而基于Dialogue Transformers的Transformer Embedding Dialogue (TED)是面向多轮业务对话信息处理和对话Response技术框架。DIET和TED作为Rasa内核曾经通过很多版本的迭代优化，即便Rasa 3.x最新一代架构中仍然能够看到DIET和TED的外围地位：
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能够这么说，把握这两篇论文是把握Rasa精华及背地设计机制的外围之所在。所以星空对话机器人推出了业务对话机器人Rasa外围算法DIET及TED论文底细详解课程，以抽丝剥茧的形式来逐句解读这两篇论文中蕴含的所有架构思维、底细机制、试验剖析、及最佳实际等所有的明码，以帮忙对基于Transformer的对话机器人感兴趣的敌人把握Rasa内核精华。
为了更无效的帮忙学员达到从模型算法、架构设计、源码实现等角度融汇贯贯通当今工业级最胜利的业务对话机器人平台Rasa，除了在课程中逐行解析Rasa的外围TED Policy近2130行源码及DIET近1825行源码外，课程中还减少了Rasa Internals解密之框架外围graph.py源码残缺解析及测试中GraphNode源码逐行解析及Testing剖析、GraphModelConfiguration、ExecutionContext、GraphNodeHook源码解析、GraphComponent源码回顾及其利用源码。课程内容：
第1课：多任务对话Transformer架构的DIET中的Intent和NER算法分析和比照
第2课：基于Transformer的轻量级多任务DIET语言了解NLU底细解密
第3课：轻量级多任务Transformer语言了解框架DIET试验剖析
第4课：应用Transformer Dialogue具备Context的面向工作的对话零碎
第5课：具备上下文和抗干扰能力的Transformer Dialogue对话零碎Experiments详解
第6课：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架外围graph.py源码残缺解析及测试
第7课：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架DIETClassifier及TED
第8课：Rasa 3.x Internals解密之TED Policy近2130行源码分析
第9课：基于Transformer的Rasa 3.x Internals解密之DIET近1825行源码分析
阶段3：Rasa 3.x 语言了解内核Classifiers架构、算法及源码实现
课程关键字：Rasa、NLU、Intent、Classifier、Graph、Transformer、BERT、Fallback、GraphComponent
课程介绍：
本课程聚焦Rasa 3.x Classifier底层Transformer引擎、DIET论文算法、新一代Graph架构、及源码逐行分析，具体来说：
1，从Transformer及BERT论文及源码实现动手，解密Rasa Classifiers的底层的ML引擎；
2，以DIET论文算法为基石，彻底分析Rasa新一代NLU核心技术的算法、架构及源码实现
3，基于Rasa 3.x全新一代的Graph Architecture，彻底分析Graph视角下Rasa NLU Classifiers所有底细机制及源码实现
课程以抽丝剥茧的形式解密Rasa NLU Classifiers的所有的算法底细、架构机理、运行流程及源码实现，帮忙学员彻底把握Rasa NLU Classifiers这一核心内容。 课程内容：
第1课： Transformer论文解密、数学推导及残缺源码实现
第2课：BERT论文解密、数学推导及残缺源码实现
第3课：轻量级多任务NLP零碎DIET论文算法解密及架构解析
第4课：轻量级多任务DIET运行底细及实现细节分析
第5课：轻量级多任务Transformer语言了解框架DIET试验剖析
第6课：Rasa 3.x全新一代可伸缩DAG图架构底细
第7课：Rasa 3.x Internals解密之定制Graph NLU及Policies组件底细
第8课：Rasa 3.x Internals解密之自定义GraphComponent底细
第9课：Rasa 3.x Internals解密之框架外围graph.py源码残缺解析及测试
第10课：Rasa 3.x Internals解密之框架DIETClassifier及TED
第11课：Rasa 3.x Internals解密之DIET近1825行源码分析
第12课：Rasa Fallback Classifier解决对话失败状况三大解决形式底细及代码实战
第13课：Rasa Fallback and Human Handoff全解
第14课：Rasa FallbackClassifier源码逐行分析
阶段4：基于Transformer的对话机器人Rasa Policies架构设计与源码全解
课程关键字：Transformer、BERT、Dialogue Transformer、Rasa 3.x、Dialogue Policies、GraphComponent、TED Policy、UnexpecTEDIntentPolicy、RulePolicy、MemoizationPolicy、Ensemble
课程介绍：
通过超过16小时对基于Transformer的Rasa智能业务对话机器人对话Policies的全副源码进行抽丝剥茧的逐行解析：以BERT为出发点，粗疏的分析Rasa Policies外围算法Dialogue Transformer论文底细及源码实现，同时联合Rasa 3.x的Graph Architecture理念，实现的分析Rasa Policies架构底细及源码实现。本课程不仅可能帮忙学员彻底把握Rasa对话策略的底细机制、架构设计及源码实现，更重要是会具备定制开发对话策略的能力。
课程内容：
第1课：BERT架构、pretraining预训练、Fine Tuning上游工作微调全生命周期底细解密第2课：BERT预训练Pre-training源码残缺实现第3课：BERT Fine-tuning数学原理及案例源码解析第4课：BERT Paper 论文解密、数学推导及残缺源码实现第5课：Transformer Dialogue论文原理及算法详解第6课：Transformer Dialogue对话零碎论文Experiments详解第7课：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架外围graph.py源码残缺解析及测试第8课：Rasa 3.x Internals解密之TED Policy近2130行源码分析第9课：UnexpecTEDIntentPolicy源码研读第10课：UnexpecTEDIntentPolicy算法源码及IntentTED详解第11课：Rasa Memoization对话策略及源码解析第12课：Rasa Rule-based Policies架构设计与源码解析第13课：Rasa RulePolicy残缺源码详解
第14课：Rasa对话策略架构设计及Policy接口源码解析
第15课：Rasa Policy残缺源码逐行详解
第16课：Rasa对话策略Ensemble算法底细与残缺源码分析
阶段5：Rasa业务对话机器人Microservices微服务架构底细与源码全解
课程关键词：Rasa、Microservices、Knowledge Base、Microservices 、Action Server、Rasa Server、Action、Event、ActiveLoop、LoopAction、FormAction、FormValidationAction、CollectingDispatcher、Tracker、DomainDict、TwoStageFallbackAction、Proxy Pattern
课程内容：
微服务和常识图谱是智能业务对话机器人智能程度高下的决定的因素：是微服务Microservices赋予对话机器人业务解决能力。具备专家畛域常识Knowledge的常识图谱零碎可能极大的晋升业务对话机器人的业务知识和业务对话能力，是智能业务对话机器人晋升智能的要害。本课程聚焦于Rasa这个全世界工程落地最为胜利的智能业务对话机器人框架中的微服务及常识图谱架构设计底细、运行流程机制、案例代码分析及Rasa微服务及 常识图谱所有的零碎源码剖析。具体来说：1，彻底解密基于代理模式的Rasa微服务架构机制底细、运行流程、及音讯通信解析2，Rasa Server端action.py、loops.py、forms.py、two_stage_fallback.py的源码逐行解析3，Rasa SDK端所有Event类型的解析及源码实现、interfaces.py及forms.py源码逐行解析4，源码剖析和案例相结合分析Rasa微服务，通过具体的对话机器人案例验证源码剖析5，课程中还对Rasa Knowledge Base中的ActionQueryKnowledgeBase及实战案例做了透彻分析 6，抽丝剥茧的解说Rasa常识图谱架构原理、流程底细及其框架的残缺源码的逐行剖析。
7，在分析Rasa常识图谱源码的过程中联合具体的案例，帮忙学习者通过案例透彻了解Rasa常识图谱框架的每一行源码底细。学习完本课程，能够彻底把握Rasa微服务开发并实现任意复杂度的Rasa对话机器人的业务性能，同时可能用Rasa整合实现任意复杂度的Knowledge零碎及业务开发性能。课程纲要：
第1课：Rasa对话机器人业务逻辑Action Servers架构设计与外围运行流程解密
1，Rasa Server与Action Servers交互关系解析
2，申请执行custom action的RESTful中JSON内容详解及示例
3，Action Servers返回的events及responses详解及示例
第2课：Rasa Events分析及源码详解
1，Event接口分析
2，14大Event分析及源码详解
3，Loop相干Event剖析及源码详解
第3课：Rasa微服务Action自定义及Slot Validation详解
1，Rasa Action分析及代码示例
2，ValidationAction分析及代码示例
3，FormValidationAction分析
第4课：Form全生命周期解析及Default Actions分析
1，Form全生命周期运行底细
2，Form的高级用法
3，Default Actions详解
第5课：Rasa微服务四大组件全解
1，Rasa Actions和Tracker详解
2，Rasa Dispatcher及Event详解
3，对于Metadata的应用及Action Server启动参数详解
第6课：Rasa Core action.py源码分析之常见类、工具办法及微服务通信类
1，三大常见类Action、ActionBotResponse、ActionListent源码逐行分析
2，action.py中工具办法源码详解
3，微服务申请外围RemoteAction源码逐行分析及AIOHTTP应用详解
第7课：Rasa零碎内置Action源码逐行解析
1，ActionSessionStart、ActionRestart、ActionBack源码逐行解析
2，ActionEndToEndResponse、ActionDefaultFallback、ActionRevertFallbackEvents源码逐行解析
3，ActionDeactivateLoop、ActionUnlikelyIntent、ActionExecutionRejection源码逐行解析
4，ActionDefaultAskAffirmation、ActionDefaultAskRephrase、ActionExtractSlots源码逐行解析
5，extract_slot_value_from_predefined_mapping源码逐行解析
第8课：Rasa ActiveLoop、LoopAction及TwoStageFallbackAction源码逐行分析
1，ActiveLoop源码逐行分析
2，Rasa LoopAction源码逐行分析
3，TwoStageFallbackAction源码逐行分析
第9课：654行Rasa LoopAction类型的FormAction源码逐行分析
1，LoopAction类型的FormAction运行机制和业务开发意义剖析
2，Slots状态的治理、校验、和保护源码解析
3，do办法和is_done办法深度剖析
第10课：代理模式下的Rasa微服务Form共1288行源码架构设计及源码逐行解析
1，Action类型的FormAction和LoopAction类型的FormAction区别与分割剖析
2，Rasa微服务接口interfaces.py共370行源码逐行解析
3，Rasa SDK中的forms.py共918行源文件逐行解析
第11课：Rasa与Knowledge Base进行整合示例分享、架构分析、及程序开发三步骤
1，Rasa与Knowledge Base整合具体案例剖析
2，Rasa与Knowledge Base三层架构及运行流程分析
3，Rasa与Knowledge Base程序开发的三步骤剖析
第12课：Rasa Knowledge Base案例代码、工作机制及自定义详解
1，ActionQueryKnowledgeBase剖析及案例解析
2，Knowledge Base Actions工作机制解密
3，Knowledge Base Actions自定义详解
第13课：Knowledge Base性能详解及源码实现
1，Knowledge Base导入包剖析
2，KnowledgeBase类源码逐行解析
3，InMemoryKnowledgeBase类源码逐行解析
第14课：ActionQueryKnowledgeBase源码逐行解析
1，对objects的操作源码详解
2，对attriBotes的操作源码详解
3，ActionQueryKnowledgeBase预设值解析
第15课：ActionQueryKnowledgeBase的utils.py源码逐行解析
1，utils.py高频应用的Tracker源码解析
2，默认名称配置解析
3，utils.py文件源码逐行解析