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