RASA3阿里云镜像

对于Rasa Open Source 3的阿里云镜像，目前官方并没有提供官方的阿里云镜像，但你可以通过以下步骤手动部署：

1. 在阿里云上创建一个实例，选择合适的操作系统（如Ubuntu）。
2. 在实例上安装Docker和Docker Compose，这是Rasa所需的运行环境。你可以按照Docker官方文档来安装。
3. 在实例上创建一个文件夹，用于存放Rasa项目文件。
4. 将你的Rasa项目文件拷贝到上一步创建的文件夹中。
5. 在项目文件夹中创建一个`docker-compose.yml`文件，并在其中配置Rasa服务的相关内容，例如语言模型、端口等。
6. 使用Docker Compose命令在阿里云实例上启动Rasa服务。

请注意，这只是一个简单的指引，具体操作步骤可能因你的具体需求和环境而有所不同。建议你仔细阅读Rasa官方文档，并适配到阿里云上的实际情况来部署Rasa服务。

相关问题

rasa镜像 docker

Rasa镜像是用于构建和运行Rasa项目的Docker镜像。通过使用Docker，你可以方便地部署和管理Rasa项目。在构建Rasa镜像之前，你需要切换到包含Dockerfile的目录，并使用以下命令构建镜像：

docker build -t rasa/rasa:travel2.7.1 .

这个命令会根据Dockerfile中的指令构建一个名为rasa/rasa:travel2.7.1的镜像。\[1\]

另外，如果你需要构建actions服务器镜像，你可以使用以下命令：

docker build -t rasa/actions:travel2.7.0 .

这个命令会根据Dockerfile构建一个名为rasa/actions:travel2.7.0的镜像。\[2\]

在使用Docker运行Rasa服务之前，你还需要配置endpoints.yml文件。这个文件定义了与Rasa服务交互的端点。你可以根据自己的需求进行配置。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Docker中部署Rasa+MySQL+Neo4j](https://blog.csdn.net/weixin_41260141/article/details/123405002)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Rasa官方教程翻译9 使用Docker运行Rasa](https://blog.csdn.net/dingfengen/article/details/103515104)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

满意度意图，用rasa3写出来

以下是使用 Rasa 3.x 版本的 YAML 格式定义满意度意图的示例：

version: "3.0"

nlu:
  # 定义意图
  intents:
    - satisfaction_positive
    - satisfaction_negative
    - satisfaction_neutral

  # 定义意图对应的示例语句
  examples: |
    ## satisfaction_positive
    - 我非常满意您的服务。
    - 感谢您的帮助，我非常满意。
    - 您的服务非常出色，我非常满意。

    ## satisfaction_negative
    - 我对您的服务不满意。
    - 您的服务让我很失望。
    - 我希望您的服务能够改善。

    ## satisfaction_neutral
    - 我对您的服务没有特别的感觉。
    - 您的服务还可以吧。
    - 我觉得您的服务还算可以。

  # 定义 DIETClassifier 组件
  pipeline:
    - name: WhitespaceTokenizer
    - name: RegexFeaturizer
    - name: LexicalSyntacticFeaturizer
    - name: CountVectorsFeaturizer
    - name: DIETClassifier
      epochs: 100

以上代码中，我们定义了三个满意度相关的意图，分别是 `satisfaction_positive`、`satisfaction_negative` 和 `satisfaction_neutral`。每个意图都包含了若干个示例语句，用于训练意图分类器。由于满意度意图通常不需要实体识别，因此我们只需要使用 DIETClassifier 组件作为意图分类器即可。