引言
在前几篇博客中，我们已经学习了如何使用Rasa 3.x来构建一个简单的对话机器人，并将其连接到数据库。本篇博客将介绍如何使用Rasa 3.1+和ElasticSearch 8.2.0来增强对话机器人的查询能力，使其能够更好地理解用户的意图。
ElasticSearch简介
ElasticSearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，用于实时地存储、搜索和分析大数据量。它使用Lucene作为搜索引擎的核心，并提供了简单易用的RESTful API。
安装和配置ElasticSearch
首先，我们需要安装ElasticSearch。你可以在ElasticSearch官方网站上找到适用于不同平台的安装包。安装完成后，你需要配置ElasticSearch的运行参数。
打开ElasticSearch的配置文件（通常位于/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml），进行以下配置：
network.host: 0.0.0.0
http.port: 9200
保存并关闭配置文件，然后启动ElasticSearch服务：
$ sudo systemctl start elasticsearch
你可以使用以下命令检查ElasticSearch是否成功启动：
$ curl -X GET "localhost:9200/?pretty"
如果出现类似以下内容的输出，表示ElasticSearch已成功安装并运行：
{
"name" : "your-node-name",
"cluster_name" : "your-cluster-name",
"cluster_uuid" : "your-cluster-uuid",
"version" : {
"number" : "8.2.0",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "rpm",
"build_hash" : "your-build-hash",
"build_date" : "2021-05-20T18:47:46.053384288Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "11.0.1",
"minimum_wire_compatibility_version" : "7.15.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "7.0.0"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
Rasa与ElasticSearch集成
在Rasa中使用ElasticSearch，我们需要安装rasa-elasticsearch插件。使用以下命令进行安装：
$ pip install rasa-elasticsearch
安装完成后，我们需要在Rasa的配置文件中进行相应的配置。
pipeline:
- name: WhitespaceTokenizer
- name: RegexFeaturizer
- name: LexicalSyntacticFeaturizer
- name: CountVectorsFeaturizer
- name: CountVectorsFeaturizer
analyzer: "char_wb"
min_ngram: 1
max_ngram: 4
- name: DIETClassifier
epochs: 100
random_seed: 42
- name: EntitySynonymMapper
- name: ResponseSelector
epochs: 100
retrieval_intent: faq
retrieval_action: faq.action.default_fallback_action
- name: elasticsearch.ElasticSearchRetriever
hosts: ["localhost"]
index: "your-index-name"
retrieval_intent: faq
embedding_dimensions: 20
embed_title: true
在配置文件中，我们指定了使用rasa-elasticsearch提供的ElasticSearchRetriever组件，并配置了ElasticSearch的主机地址、索引名称、检索意图以及嵌入标题信息。
创建ElasticSearch索引
在使用ElasticSearch之前，我们需要创建一个索引并将数据存储在其中。你可以使用以下命令创建一个名为your-index-name的索引：
PUT your-index-name
要添加数据到索引中，可以使用以下命令：
POST your-index-name/_doc
{
"title": "How to use Rasa",
"content": "Rasa is a great framework for building chatbots.",
"category": "faq"
}
你可以根据需要添加更多的文档。确保所有的文档都具有title、content和category字段，以便后续检索。
修改域
默认情况下，ElasticSearchRetriever组件将根据intent和entities的匹配程度进行检索。如果你想根据不同的域检索，可以在配置文件中进行相应的修改。例如，如果你想根据category域进行检索，可以将配置文件中的retrieval_intent设置为category。
运行对话机器人
现在，你已经完成了Rasa与ElasticSearch的集成。你可以运行Rasa的训练和运行命令，与对话机器人进行交互。当用户提出问题时，对话机器人将使用ElasticSearch来检索与问题相关的信息，并进行回答。
结论
本篇博客介绍了如何使用Rasa 3.1+和ElasticSearch 8.2.0来增强对话机器人的查询能力。通过使用ElasticSearch，我们可以更好地理解用户的意图，并提供更准确的回答。希望本篇博客对您有所帮助，谢谢阅读！
本文来自极简博客，作者：柔情密语酱，转载请注明原文链接：Rasa 3.x 学习系列-Rasa 3.1 ElasticSearch 8.2.0 对话机器人实战七
