对话系统

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以报时机器人为例详细介绍tracker_store和event_broker报时机器人源码参考[1][2]，本文重点介绍当 tracker_store 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。以及当 event_broker 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。

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报时机器人的rasa shell执行流程分析本文以报时机器人为载体，介绍了报时机器人的对话能力范围、配置文件功能和训练和运行命令，重点介绍了rasa shell命令启动后的程序执行过程。

使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人本文主要介绍使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人，回答面试流程和面试结果查询的FAQ问题。FAQ机器人功能分为业务无关的功能和业务相关的功能2类。

Rasa NLU中的组件Rasa NLU部分主要是解决NER（序列建模）和意图识别（分类建模）这2个任务。Rasa NLP是一个基于DAG的通用框架，图中的顶点即组件。组件特征包括有顺序关系、可相互替换、可互斥和可同时使用。有向无环图（DAG）在很多地方都有用到，比如Spark中等。虽然问答系统类型很多，比如闲聊问答、文档问答、知识库问答、知识图谱问答、任务型问答等，但在实际场景中任务型多轮问答最实用。通过构建任务引导型人机辅助系统，在沟通前/沟通中/沟通后全链路，实时通过语音的识别、意图的检测、话术&解决方案的推荐等，辅助销售

【LLM】Langchain使用[二]（模型链）结果如下，可以看到根据评论文本，子链1将文本翻译为英语，子链2将英文文本进行总结，子链3得到初始文本的语言，子链4对英文文本进行回复，并且是用初始语言。每个后面的子链可以利用前面链的outpu_key变量。