Rasa Open Source 3.0 发布，开源机器学习框架

Rasa Open Source 提供了创建虚拟助手的基石。使用 Rasa 可以在网站和社交媒体等平台，实现人机交互的自动化。Rasa Open Source 提供了三个主要功能，自然语言理解、对话管理和集成。

Rasa Open Source 3.0 发布，更新内容如下：

弃用与移除

• #6487: 删除与 Rasa Open Source 1.x、Rasa Enterprise 0.35 的向下兼容代码，以及 rasa.cli.x、 rasa.core.utils、 rasa.model_testing、 rasa.model_training 和 rasa.shared.core.events 中过时的向后兼容代码。
• #8569: 移除了对 Python 3.6 的支持，因为它将在 2021 年 12 月结束支持.
• #8869: 从 DialogueStateTracker中删除了弃用的 change_form_to和 set_form_validation方法。
• #8870: 移除对 Markdown 训练数据格式的支持。
• #8872: 从 TrainingData 中删除已弃用的 sorted_intent_examples方法。
• #8871: Removed automatic renaming of deprecated action action_deactivate_form to action_deactivate_loop. action_deactivate_form will just be treated like other non-existing actions from now on.
• #8873: 当使用 class_from_module_path 加载类以外的类型时，会引发 RasaException而不是弃用警告。
• ……

特性

• #10150: 训练数据版本从 2.0 升级到 3.0，因为 Rasa 3.0 中的格式发生了重大变化。
• #10170: 增加了一个新的实验性功能，称为 Markers。 Markers允许你将对话中的兴趣点定义为一组需要满足的条件。一个新的命令 rasa evaluate markers允许你将这些条件应用于你现有的跟踪器存储，并输出条件满足的点。
• #9803: Rasa Open Source 现在使用模型配置来构建 directed acyclic graph

改进

• #10189: 更新了 /status 端点响应有效载荷和相关文档，以返回/反映更新的 3.0 键/值。
• #7619: 将 TensorFlow 版本升级至 2.6。
• #8057: 为连接到外部 RabbitMQ 服务器增加了认证支持。
• #8469: 增加了 i 命令行选项，使 RASA 监听一个特定的 IP 地址，而不是任何网络接口。
• #8760: rasa data validate 现在会检查 active_loop 指令中引用的表单是否在域中定义。
• #8914: 每个对话事件现在都在其元数据中包括创建时加载的模型的 ID。
• #8924: 通过事件代理向 Rasa X 发送 UserUttered 事件以及用户消息令牌的索引。
• #9068: 将 spaCy 的依赖性从 3.0 版本升级到 3.1 版本。
• ……

错误修复

• #10079: 修正了验证行为和围绕未使用的意图和语料的日志输出。
• #8614: rasa test nlu --cross-validation 在没有定义管道时使用自动配置，而不是失败。
• #9852: 修复 CVE-2021-41127
• ……

改进文档

• #10095: 为 Markers 添加了新的文档。
• #10230: 在安装 rasa 的同一命令中更新 pip，并在文档中澄清支持的版本。
• ……

更多详情可查看：https://rasa.com/docs/rasa/changelog/