一、前言
最近在学习kbqa，调研时发现gitee上有关于多轮对话系统源码，该仓库主要是基于rasa框架（python语言）实现，并且带有web的UI配置，相当于比较全面的对话平台。Rasa UI 可以基于客户已有的平台， 也可以作为独立的平台使用。
仓库来源：金刀/rasa-ui - Gitee.com
二、部署流程
1、Rasa-UI环境
- Node.js/npm - Serves Rasa UI - Required
安装：Ubuntu下安装node和npm_肥宅_Sean的博客-CSDN博客
- Rasa - Developed against Version 1.2+ - Optional
2、Rasa环境
| rasa | 3.0.1 |
| python | 3.6 |
| Keras | 2.2.4 |
| tensorflow | 2.0.0 |
3、Neo4j服务
#启动neo4j服务，进入到neo4j的bin目录下执行: ./neo4j start |
在浏览器中输入http://localhost:747/，就可以看到当前图数据库中的三元组：
4、Rasa服务
在chat-bot目录下执行，启动：
#启动rasa actions服务
rasa run actions --actions actions.py --cors "*" -vv
#启动rasa 后端服务（其中models/medicalRasa2/20220506-200901.tar.gz是模型存放地址，endpoints.yml是端口配置）
#<!-- rasa run --debug -p 5056 -->
rasa shell -m models/medicalRasa2/20220506-200901.tar.gz --endpoints config/endpoints.yml -vv --debug -p 5050
rasa run --enable-api -m models/medicalRasa1/20220506-231406.tar.gz --port 5050 --endpoints config/endpoints.yml -vv |
在终端中输入上面command，如下图表示启动成功：
5、Rasa-UI服务在rasa-ui目录下执行，启动：
npm install nohup npm start > log.log 2>log.log & exit |
在终端中输入上面command，如下图表示启动成功：
三、效果展示
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