Python中如何使用Rasa开源聊天机器人框架的中文官方文档？

官方教程的中文翻译，聊天机器人开发的朋友可以了解一下：

Rasa 安装 [ 1 ] -Rasa 中文官方文档，聊天机器人，上下文管理，多伦对话，意图识别，填槽

Rasa 教程 [ 2 ] -Rasa 中文官方文档，聊天机器人，上下文管理，多伦对话，意图识别，填槽

Rasa 命令行界面 [ 3 ] — Rasa 中文官方文档，聊天机器人，上下文管理，多伦对话，意图识别，填槽

Rasa 架构 [ 4 ] — Rasa 中文官方文档，聊天机器人，上下文管理，多伦对话，意图识别，填槽

Rasa 消息和语音通道 [ 5 ] — Rasa 中文官方文档，聊天机器人，上下文管理，多伦对话，意图识别，填槽

Rasa 模型评估 [ 6 ] — Rasa 中文官方文档，聊天机器人，上下文管理，多伦对话，意图识别，填槽

Rasa 验证数据 [ 7 ] — Rasa 中文官方文档，聊天机器人，上下文管理，多伦对话，意图识别，填槽

Rasa 运行服务 [ 8 ] — Rasa 中文官方文档，聊天机器人，上下文管理，多伦对话，意图识别，填槽

在 Docker 上运行 Rasa [ 9 ] — Rasa 中文官方文档，聊天机器人，上下文管理，多伦对话，意图识别，填槽

Rasa 云存储 [ 10 ] — Rasa 中文官方文档，聊天机器人，上下文管理，多伦对话，意图识别，填槽

Rasa 中文官方文档，聊天机器人，上下文管理，多伦对话，意图识别，填槽，中文聊天机器人开发必备手册： http://rasachatbot.com/


Python中如何使用Rasa开源聊天机器人框架的中文官方文档？

4 回复

支持一下，回头看看


Rasa的中文官方文档地址是：https://rasa.com/docs/rasa/zh/。直接在浏览器访问这个链接就能查看完整的中文文档。

如果你需要离线使用，可以通过GitHub获取文档源码。Rasa的文档仓库在 https://github.com/RasaHQ/rasa-docs，中文文档在 locales/zh 目录下。你可以克隆仓库后本地查看Markdown文件：

git clone https://github.com/RasaHQ/rasa-docs.git
cd rasa-docs/locales/zh

文档结构很清晰，主要分为：

  1. 入门指南 - 安装和基础教程
  2. 核心概念 - NLU、对话管理、领域配置等
  3. API参考 - 详细的接口说明
  4. 部署指南 - 生产环境配置

建议从“入门指南”开始按顺序阅读。

look 一下

Clause 是 Chatopera 团队自主研发及使用其他商业友好的开源软件的方式实现的，Clause 为实现聊天机器人提供强大的大脑，包括客服、智能问答和自动流程服务。Clause 利用深度学习，自然语言处理和搜索引擎技术，让机器更加理解人。https://github.com/chatopera/clause

回到顶部