rasa 自定义actions

Rasa是一个开源的对话机器人框架，它允许开发者自定义actions来完成对话的逻辑处理。下面是自定义actions的步骤：

1. 创建一个actions文件夹，用于存放自定义actions的Python文件。

2. 在actions文件夹下创建一个Python文件，定义一个继承自rasa_sdk.actions.Action的类。

3. 实现Action类的一个名为name的方法，返回action名称。

4. 实现Action类的一个名为run的方法，定义对话逻辑处理，该方法需要接收一个名为dispatcher的参数，通过该参数向用户发送响应消息，还需要接收一个名为tracker的参数，该参数包含了对话历史记录和当前对话状态。

5. 在domain.yml文件中添加自定义action的名称。

6. 在stories.md文件中使用自定义action，可以通过在故事中使用action名称来调用自定义action。

7. 在启动Rasa服务之前，需要将自定义action的Python文件导入到Rasa的运行环境中。

以上就是自定义actions的步骤，通过自定义actions，可以为机器人增加更多的对话处理能力，从而提升机器人的智能化水平。

相关问题

RAsa框架自定义的actions

Rasa是一个开源的自然语言处理框架，它提供了一种方便的方式来自定义机器人的行为。在Rasa中，可以使用"actions"来定义机器人的行为。Actions 是一种 Python 类，它们可以定义机器人的行为，例如查询数据库、调用API或者给用户提供信息。使用Rasa的Actions，可以实现自定义的机器人行为,例如为用户提供天气预报,提供新闻等.

Rasa Actions并没有运行，该如何运行呢？

要运行Rasa Actions服务，请按照以下步骤操作：

1. 确保你已经安装了Rasa和Rasa SDK：首先，确保你已经安装了Rasa和Rasa SDK。可以通过运行以下命令来检查它们的安装情况：

   rasa --version
   rasa-sdk --version

2. 创建自定义action：在你的Rasa项目中，创建一个自定义的action文件（例如`actions.py`），其中包含你的自定义action逻辑。确保在该文件中导入了`Action`类。

3. 启动Rasa Action服务：在终端中，进入到你的Rasa项目根目录，并运行以下命令来启动Rasa Action服务：

   rasa run actions

4. 检查Rasa Action服务是否正在运行：在终端中，观察输出信息，确保你能看到类似于`Starting Rasa Action server on http://localhost:5055`的消息，表示Rasa Action服务已经成功启动并正在监听指定的端口（默认为5055）。

5. 在Rasa Core中使用自定义action：在你的Rasa Core项目中的域文件（`domain.yml`）中，将你的自定义action添加到`actions`部分的列表中，以便Rasa Core能够识别和调用它。

6. 训练模型并运行Rasa Core：通过运行以下命令来训练Rasa模型并启动Rasa Core：

   rasa train
   rasa shell

在Rasa Core运行时，它会自动与Rasa Action服务进行通信，并根据对话流程调用相应的自定义action。

请确保按照上述步骤正确配置和启动Rasa Actions服务。如果你遇到任何错误或问题，请提供详细的错误信息，以便我能够更好地帮助你。