Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa客户案例nib Group 保险公司

Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa客户案例nib Group 保险公司

挑战

nib Group (nib) 为超过 140 万澳大利亚和新西兰居民提供健康和医疗保险，该公司也是澳大利亚第三大旅游保险公司。

2017 年，nib 成为澳大利亚和新西兰第一家通过引入 nibby 来利用人工智能改善会员体验的私人保险公司。nibby 是嵌入在 nib 在线会员门户和移动应用程序中的数字助理，可在下班后通过语音使用。nibby 通过提供第一线支持（包括呼叫路由和提供常见问题的答案）来减轻人工座席的压力。

nibby 的主要职责之一是确保将成员分配到适当的团队。这种自动路由可以减少处理时间，同时消除从呼叫中心转移到呼叫中心的挫败感。nibby 在第一次互动时将成员识别为国际访客、学生、澳大利亚居民或医疗保健提供者，并且 nibby 还将查询分类为销售或支持。

自推出以来，nib 不断审查和重新设计 nibby，目标是改善会员体验、提高效率和提高生产力。nib 对助手的长期愿景超越了常见问题解答，致力于使 nibby 更具语境性和复杂性。

nibby 的第一次迭代建立在基于企业云的 NLU 之上。随着时间的推移，nib 团队发现了推进 nibby 的机会，但这样做需要更大的定制能力和对其机器学习模型的所有权。虽然基于云的 NLU 提供了一组开箱即用的功能，但功能请求是从平台中获得更多功能的唯一途径。此外，该团队看到了使更新过程更加可预测和可靠的机会。对流入 NLU 框架的更新有更大的可见性，可以让团队避免与他们自己的代码更新发生意外交互。

解决方案

随着数据科学家和工程师团队准备充分发挥 nibby 的潜力，nib 开始对替代对话式 AI 框架进行基准测试。Rasa 因其可扩展性和灵活性以及自定义特定渠道响应等功能而脱颖而出。Rasa 的企业开源框架提供了在 nib 时间线上构建自定义功能的自由，而不是依赖于供应商的路线图，并且开发人员和数据科学家可以完全了解产品的更新和功能。

nib 还采用了 Rasa 的故事和对话管理方法，它提供了两个好处。首先，Rasa 降低了复杂性。根据 nib 的对话体验工程经理 Dom Sammut 的说法，“以前，我们有大量的图表，就像大树一样”，这些图表描绘了假设的成员旅程。迁移到 Rasa 后，团队改变了方法，转向可以相互连接的小型对话块。这种更灵活的方法允许团队设计灵活的对话流来响应成员，而不是强制用户遵循一个狭窄的、规定的路径。

其次，Rasa 提供了一个开发流程，允许开发人员和对话设计人员和谐地合作。对话设计师能够独立编写故事和创建对话，而不需要开发人员资源。对于确实需要自定义 Python 函数的功能，对话设计者可以简单地在对话中引用动作名称，团队发现这个过程对于原始的基于云的 NLU 来说要麻烦得多。“对于 Rasa，它非常简单，”Dom 说。“我可以给我们的对话设计师一个自定义动作名称的列表，他们可以将它们放入故事中。”

最终，重组平台的决定归结为长期愿景和打造最好的助手。“我们希望有一个可以与成员进行最好的对话以及最自然和最有帮助的对话的机器人，这就是一天结束时的 Rasa。”

在迁移到 Rasa 的过程中，nib 抓住机会刷新了 nibby 的底层设计，删除了遗留代码并重新思考了从头开始处理对话的方式。nib 与 Rasa 客户成功工程团队合作，在三个月内完成了迁移。迁移后，Rasa 团队继续与 nib 密切合作，合作识别和解决问题，并采取动手方法进行版本升级和功能开发。

结果

nibby 的成功使座席能够专注于有影响力的对话，围绕对话式 AI 发展团队和业务，并将 nib 的 AI 助手计划扩展到更多渠道。随着越来越多的公司寻求在多个渠道大规模创建相同的客户体验，使用单个 Rasa 助手为多个渠道提供服务使 nib 能够利用其现有的助手为更多成员提供服务。

nibby上线三年，会员互动增加900%以上，对话理解率95%。通过将成员指向内容或自助服务资源来解决超过 50% 的对话。

自从与 Rasa 奠定了新的技术基础，并结合了成员的一致倾听和学习，nibby 在 2020 年达到了新的里程碑：

服务超过 150,000 名会员，比 2019 年增长 200%
以四种语言介绍了面向国际学生和工人的产品信息
向会员提供 COVID-19 信息

nib 继续改进 nibby，目标是在未来几年提高偏转率和会员满意度。

Rasa官网链接： https://rasa.com/docs/rasa/

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https://m.lizhiweike.com/liveroom2/27182089?_t=11111111

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NLP 高手之路101课（模型、算法、论文、源码、案例 + 1年答疑）

Rasa 3.x 源码高手之路：系统架构、内核算法、源码实现详解

Gavin大咖简介

星空智能对话机器人创始人、AI通用双线思考法作者，现工作于硅谷顶级的AI实验室。专精于Conversational AI. 在美国曾先后工作于硅谷最顶级的机器学习和人工智能实验室

Gavin大咖微信：NLP_Matrix_Space

联系电话：+1 650-603-1290

联系邮箱：hiheartfirst@gmail.com

助教老师微信：Spark_AI_NLP

博客链接：https://blog.csdn.net/duan_zhihua

作者参与Gavin大咖主编出版Spark系列图书5本，清华大学出版社最新出版2本新书《Spark大数据商业实战三部曲：内核解密|商业案例|性能调优》第二版、《企业级AI技术内幕：深度学习框架开发+机器学习案例实战+Alluxio解密》，累计原创博客1475篇，涵盖大数据、人工智能、智能对话机器人等内容，博客阅读量达217万次。

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Gavin大咖课程信息分享

课程名称：Rasa 3.x 源码高手之路：系统架构、内核算法、源码实现详解

课程介绍：

Rasa是Conversational AI在智能业务对话领域工程落地全球最为成功对话机器人系统，是基于Transformer架构的全球使用最广泛的智能业务对话机器人框架，是NLP技术的集大成者。在当今全球范围各项对比指标综合成绩中，Rasa均处于领先地位：

本课程致力于彻底解密Rasa 3.x系统架构、内核算法、知识图谱及源码实现：

具体来说，该系统课程是以下五大课程的合集：

业务对话机器人Rasa 3.x Internals内幕详解及Rasa框架定制实战
业务对话机器人Rasa核心算法DIET及TED论文详解及源码实现
Rasa 3.x 语言理解内核Classifiers架构、算法及源码实现
基于Transformer的对话机器人Rasa Policies架构设计与源码全解
Rasa业务对话机器人Microservices微服务架构内幕与源码全解

课程通过这五大阶段内容，按照循序渐进的学习方式，帮助学员彻底精通Rasa新一代内核架构、算法内幕及源码实现。

课程答疑：

课程提供配套的视频、代码及资料，购买后联系Gavin获得代码及辅助资料。

课程提供1年的技术答疑服务，Gavin老师负责所有课程技术问题的答疑及代码服务。

课程试听：

代理模式下的Rasa微服务Form共1288行源码架构设计及源码逐行解析

1，Action类型的FormAction和LoopAction类型的FormAction区别与联系分析

2，Rasa微服务接口interfaces.py共370行源码逐行解析

3，Rasa SDK中的forms.py共918行源文件逐行解析

课程详情：

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阶段1：业务对话机器人Rasa 3.x Internals内幕详解及Rasa框架定制实战

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以Rasa 3.x提出的全新一代Graph Computational Backend为核心，从Rasa版本迭代中的Milestones出发来完全解密“One Graph to Rule Them All”背后的技术衍化过程及根本原因，然后以GraphComponent为核心解密其架构内幕机制和运行流程，并抽丝剥茧的剖析自定义Rasa Open Source平台的接口实现、组件源码、组件注册及使用的每一个步骤，最后用一个完整的案例来做示例，并透过Rasa的核心TED Policy近2130行源码剖析及DIET近1825行源码剖析，让学习者不仅有定制Rasa框架能力，更有大量源码鉴赏的能力及高级的对话系统架构设计思维。

第1课：Rasa 3.x Internals解密之Retrieval Model剖析

1，什么是One Graph to Rule them All

2，为什么工业级对话机器人都是Stateful Computations？

3，Rasa引入Retrieval Model内幕解密及问题解析

第2课：Rasa 3.x Internals解密之去掉对话系统的Intent内幕剖析

1，从inform intent的角度解析为何要去掉intent

2，从Retrieval Intent的角度说明为何要去掉intent

3，从Multi intents的角度说明为何要去掉intent

4，为何有些intent是无法定义的？

第3课：Rasa 3.x Internals解密之去掉对话系统的End2End Learning内幕剖析

1，How end-to-end learning in Rasa works

2，Contextual NLU解析

3，Fully end-to-end assistants

第4课：Rasa 3.x Internals解密之全新一代可伸缩DAG图架构内幕

1，传统的NLU/Policies架构问题剖析

2，面向业务对话机器人的DAG图架构

3，DAGs with Caches解密

4，Example及Migration注意点

第5课：Rasa 3.x Internals解密之定制Graph NLU及Policies组件内幕

1，基于Rasa定制Graph Component的四大要求分析

2，Graph Components解析

3，Graph Components源代码示范

第6课：Rasa 3.x Internals解密之自定义GraphComponent内幕

1，从Python角度分析GraphComponent接口

2，自定义模型的create和load内幕详解

3，自定义模型的languages及Packages支持

第7课：Rasa 3.x Internals解密之自定义组件Persistence源码解析

1，自定义对话机器人组件代码示例分析

2，Rasa中Resource源码逐行解析

3，Rasa中ModelStorage、ModelMetadata等逐行解析

第8课：Rasa 3.x Internals解密之自定义组件Registering源码解析

1，采用Decorator进行Graph Component注册内幕源码分析

2，不同NLU和Policies组件Registering源码解析

3，手工实现类似于Rasa注册机制的Python Decorator全流程实现

第9课：基于Transformer的Rasa Internals解密之自定义组件及常见组件源码解析

1，自定义Dense Message Featurizer和Sparse Message Featurizer源码解析

2，Rasa的Tokenizer及WhitespaceTokenizer源码解析

3，CountVectorsFeaturizer及SpacyFeaturizer源码解析

第10课：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架核心graph.py源码完整解析及测试

1，GraphNode源码逐行解析及Testing分析

2，GraphModelConfiguration、ExecutionContext、GraphNodeHook源码解析

3，GraphComponent源码回顾及其应用源码

第11课：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架DIETClassifier及TED

1，作为GraphComponent的DIETClassifier和TED实现了All-in-one的Rasa架构

2，DIETClassifier内部工作机制解析及源码注解分析

3，TED内部工作机制解析及源码注解分析

第12课：Rasa 3.x Internals解密之TED Policy近2130行源码剖析

1，TEDPolicy父类Policy代码解析

2，TEDPolicy完整解析

3，继承自TransformerRasaModel的TED代码解析

第13课：Rasa 3.x Internals解密之DIET近1825行源码剖析

1，DIETClassifier代码解析

2，EntityExtractorMixin代码解析

3，DIET代码解析

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阶段2：业务对话机器人Rasa核心算法DIET及TED论文详解及源码实现

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对一个智能业务对话系统而言，语言理解NLU及Policies是其系统内核的两大基石。Rasa团队发布的最重磅级的两篇论文DIET: Lightweight Language Understanding for Dialogue Systems及Dialogue Transformers是其基于在业界落地场景的多年探索而总结出来的解决NLU和Policies最核心的成果结晶：其中DIET是Intent识别和Entity信息抽取的统一框架，而基于Dialogue Transformers的Transformer Embedding Dialogue (TED)是面向多轮业务对话信息处理和对话Response技术框架。DIET和TED作为Rasa内核已经经过很多版本的迭代优化，即使Rasa 3.x最新一代架构中依然可以看到DIET和TED的核心位置：

可以这么说，掌握这两篇论文是掌握Rasa精髓及背后设计机制的核心之所在。所以星空对话机器人推出了业务对话机器人Rasa核心算法DIET及TED论文内幕详解课程，以抽丝剥茧的方式来逐句解读这两篇论文中蕴含的一切架构思想、内幕机制、实验分析、及最佳实践等所有的密码，以帮助对基于Transformer的对话机器人感兴趣的朋友掌握Rasa内核精髓。

为了更有效的帮助学员达到从模型算法、架构设计、源码实现等角度融汇贯贯通当今工业级最成功的业务对话机器人平台Rasa，除了在课程中逐行解析Rasa的核心TED Policy近2130行源码及DIET近1825行源码外，课程中还增加了Rasa Internals解密之框架核心graph.py源码完整解析及测试中GraphNode源码逐行解析及Testing分析、GraphModelConfiguration、ExecutionContext、GraphNodeHook源码解析、GraphComponent源码回顾及其应用源码。

课程内容：

第1课：多任务对话Transformer架构的DIET中的Intent和NER算法剖析和对比

第2课：基于Transformer的轻量级多任务DIET语言理解NLU内幕解密

第3课：轻量级多任务Transformer语言理解框架DIET试验分析

第4课：使用Transformer Dialogue具有Context的面向任务的对话系统

第5课：具有上下文和抗干扰能力的Transformer Dialogue对话系统Experiments详解

第6课：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架核心graph.py源码完整解析及测试

第7课：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架DIETClassifier及TED

第8课：Rasa 3.x Internals解密之TED Policy近2130行源码剖析

第9课：基于Transformer的Rasa 3.x Internals解密之DIET近1825行源码剖析

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阶段3：Rasa 3.x 语言理解内核Classifiers架构、算法及源码实现

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课程关键字：Rasa、NLU、Intent、Classifier、Graph、Transformer、BERT、Fallback、GraphComponent

课程介绍：

本课程聚焦Rasa 3.x Classifier底层Transformer引擎、DIET论文算法、新一代Graph架构、及源码逐行剖析，具体来说：

1，从Transformer及BERT论文及源码实现入手，解密Rasa Classifiers的底层的ML引擎；

2，以DIET论文算法为基石，彻底剖析Rasa新一代NLU核心技术的算法、架构及源码实现

3，基于Rasa 3.x全新一代的Graph Architecture，彻底剖析Graph视角下Rasa NLU Classifiers所有内幕机制及源码实现

课程以抽丝剥茧的方式解密Rasa NLU Classifiers的所有的算法内幕、架构机理、运行流程及源码实现，帮助学员彻底掌握Rasa NLU Classifiers这一核心内容。

课程内容：

第1课： Transformer论文解密、数学推导及完整源码实现

第2课：BERT论文解密、数学推导及完整源码实现

第3课：轻量级多任务NLP系统DIET论文算法解密及架构解析

第4课：轻量级多任务DIET运行内幕及实现细节剖析

第5课：轻量级多任务Transformer语言理解框架DIET试验分析

第6课：Rasa 3.x全新一代可伸缩DAG图架构内幕

第7课：Rasa 3.x Internals解密之定制Graph NLU及Policies组件内幕

第8课：Rasa 3.x Internals解密之自定义GraphComponent内幕

第9课：Rasa 3.x Internals解密之框架核心graph.py源码完整解析及测试

第10课：Rasa 3.x Internals解密之框架DIETClassifier及TED

第11课：Rasa 3.x Internals解密之DIET近1825行源码剖析

第12课：Rasa Fallback Classifier处理对话失败情况三大处理方式内幕及代码实战

第13课：Rasa Fallback and Human Handoff全解

第14课：Rasa FallbackClassifier源码逐行剖析

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阶段4：基于Transformer的对话机器人Rasa Policies架构设计与源码全解

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课程关键字：Transformer、BERT、Dialogue Transformer、Rasa 3.x、Dialogue Policies、GraphComponent、TED Policy、UnexpecTEDIntentPolicy、RulePolicy、MemoizationPolicy、Ensemble

课程介绍：

通过超过16小时对基于Transformer的Rasa智能业务对话机器人对话Policies的全部源码进行抽丝剥茧的逐行解析：以BERT为出发点，细致的剖析Rasa Policies核心算法Dialogue Transformer论文内幕及源码实现，同时结合Rasa 3.x的Graph Architecture理念，完成的剖析Rasa Policies架构内幕及源码实现。

本课程不仅能够帮助学员彻底掌握Rasa对话策略的内幕机制、架构设计及源码实现，更重要是会具备定制开发对话策略的能力。

课程内容：

第1课：BERT架构、pretraining预训练、Fine Tuning下游任务微调全生命周期内幕解密

第2课：BERT预训练Pre-training源码完整实现

第3课：BERT Fine-tuning数学原理及案例源码解析

第4课：BERT Paper 论文解密、数学推导及完整源码实现

第5课：Transformer Dialogue论文原理及算法详解

第6课：Transformer Dialogue对话系统论文Experiments详解

第7课：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架核心graph.py源码完整解析及测试

第8课：Rasa 3.x Internals解密之TED Policy近2130行源码剖析

第9课：UnexpecTEDIntentPolicy源码研读

第10课：UnexpecTEDIntentPolicy算法源码及IntentTED详解

第11课：Rasa Memoization对话策略及源码解析

第12课：Rasa Rule-based Policies架构设计与源码解析

第13课：Rasa RulePolicy完整源码详解

第14课：Rasa对话策略架构设计及Policy接口源码解析

第15课：Rasa Policy完整源码逐行详解

第16课：Rasa对话策略Ensemble算法内幕与完整源码剖析

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阶段5：Rasa业务对话机器人Microservices微服务架构内幕与源码全解

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课程关键词：Rasa、Microservices、Knowledge Base、Microservices 、Action Server、Rasa Server、Action、Event、ActiveLoop、LoopAction、FormAction、FormValidationAction、CollectingDispatcher、Tracker、DomainDict、TwoStageFallbackAction、Proxy Pattern

课程内容：

微服务和知识图谱是智能业务对话机器人智能水平高低的决定的因素：是微服务Microservices赋予对话机器人业务处理能力。具备专家领域知识Knowledge的知识图谱系统能够极大的提升业务对话机器人的业务知识和业务对话能力，是智能业务对话机器人提升智能的关键。

本课程聚焦于Rasa这个全世界工程落地最为成功的智能业务对话机器人框架中的微服务及知识图谱架构设计内幕、运行流程机制、案例代码剖析及Rasa微服务及知识图谱所有的系统源码分析。具体来说：

1，彻底解密基于代理模式的Rasa微服务架构机制内幕、运行流程、及消息通信解析

2，Rasa Server端action.py、loops.py、forms.py、two_stage_fallback.py的源码逐行解析

3，Rasa SDK端所有Event类型的解析及源码实现、interfaces.py及forms.py源码逐行解析

4，源码分析和案例相结合剖析Rasa微服务，通过具体的对话机器人案例验证源码分析

5，课程中还对Rasa Knowledge Base中的ActionQueryKnowledgeBase及实战案例做了透彻剖析

6，抽丝剥茧的讲解Rasa知识图谱架构原理、流程内幕及其框架的完整源码的逐行分析。

7，在剖析Rasa知识图谱源码的过程中结合具体的案例，帮助学习者通过案例透彻理解Rasa知识图谱框架的每一行源码内幕。

学习完本课程，可以彻底掌握Rasa微服务开发并实现任意复杂度的Rasa对话机器人的业务功能，同时能够用Rasa整合实现任意复杂度的Knowledge系统及业务开发功能。

课程大纲：

第1课：Rasa对话机器人业务逻辑Action Servers架构设计与核心运行流程解密

1，Rasa Server与Action Servers交互关系解析

2，请求执行custom action的RESTful中JSON内容详解及示例

3，Action Servers返回的events及responses详解及示例

第2课：Rasa Events剖析及源码详解

1，Event接口分析

2，14大Event剖析及源码详解

3，Loop相关Event分析及源码详解

第3课：Rasa微服务Action自定义及Slot Validation详解

1，Rasa Action剖析及代码示例

2，ValidationAction剖析及代码示例

3，FormValidationAction剖析

第4课：Form全生命周期解析及Default Actions剖析

1，Form全生命周期运行内幕

2，Form的高级用法

3，Default Actions详解

第5课：Rasa微服务四大组件全解

1，Rasa Actions和Tracker详解

2，Rasa Dispatcher及Event详解

3，关于Metadata的使用及Action Server启动参数详解

第6课：Rasa Core action.py源码剖析之常见类、工具方法及微服务通信类

1，三大常见类Action、ActionBotResponse、ActionListent源码逐行剖析

2，action.py中工具方法源码详解

3，微服务请求核心RemoteAction源码逐行剖析及AIOHTTP使用详解

第7课：Rasa系统内置Action源码逐行解析

1，ActionSessionStart、ActionRestart、ActionBack源码逐行解析

2，ActionEndToEndResponse、ActionDefaultFallback、ActionRevertFallbackEvents源码逐行解析

3，ActionDeactivateLoop、ActionUnlikelyIntent、ActionExecutionRejection源码逐行解析

4，ActionDefaultAskAffirmation、ActionDefaultAskRephrase、ActionExtractSlots源码逐行解析

5，extract_slot_value_from_predefined_mapping源码逐行解析

第8课：Rasa ActiveLoop、LoopAction及TwoStageFallbackAction源码逐行剖析

1，ActiveLoop源码逐行剖析

2，Rasa LoopAction源码逐行剖析

3，TwoStageFallbackAction源码逐行剖析

第9课：654行Rasa LoopAction类型的FormAction源码逐行剖析

1，LoopAction类型的FormAction运行机制和业务开发意义分析

2，Slots状态的管理、校验、和维护源码解析

3，do方法和is_done方法深度分析

第10课：代理模式下的Rasa微服务Form共1288行源码架构设计及源码逐行解析

1，Action类型的FormAction和LoopAction类型的FormAction区别与联系分析

2，Rasa微服务接口interfaces.py共370行源码逐行解析

3，Rasa SDK中的forms.py共918行源文件逐行解析

第11课：Rasa与Knowledge Base进行整合示例分享、架构剖析、及程序开发三步骤

1，Rasa与Knowledge Base整合具体案例分析

2，Rasa与Knowledge Base三层架构及运行流程剖析

3，Rasa与Knowledge Base程序开发的三步骤分析

第12课：Rasa Knowledge Base案例代码、工作机制及自定义详解

1，ActionQueryKnowledgeBase分析及案例解析

2，Knowledge Base Actions工作机制解密

3，Knowledge Base Actions自定义详解

第13课：Knowledge Base功能详解及源码实现

1，Knowledge Base导入包分析

2，KnowledgeBase类源码逐行解析

3，InMemoryKnowledgeBase类源码逐行解析

第14课：ActionQueryKnowledgeBase源码逐行解析

1，对objects的操作源码详解

2，对attributes的操作源码详解

3，ActionQueryKnowledgeBase预设值解析

第15课：ActionQueryKnowledgeBase的utils.py源码逐行解析

1，utils.py高频使用的Tracker源码解析

2，默认名称配置解析

3，utils.py文件源码逐行解析