基于机器学习的会话软件对话引擎。
kidx-core的Python项目详细描述
#拉萨核
[！[加入RASA社区论坛的聊天]（https://img.shields.io/badge/forum join%20discussions brightgreen.svg）（https://forum.rasa.com/？utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr badge&utm_content=badge）
[！[pypi版本]（https://img.shields.io/pypi/v/rasa_core.svg）（https://pypi.python.org/pypi/rasa core）
[！[支持的python版本]（https://img.shields.io/pypi/pyversions/rasa_core.svg）（https://pypi.python.org/pypi/rasa_core）
[！[构建状态]（https://travis-ci.com/rasahq/rasa_core.svg？branch=master）（https://travis ci.com/rasahq/rasa_core）
[！[覆盖状态]（https://coveralls.io/repos/github/rasahq/rasa_core/badge.svg？branch=master）]（https://coveralls.io/github/rasahq/rasa_core？分支=主）
[！[文档状态]（https://img.shields.io/badge/docs stable brightgreen.svg）（https://rasa.com/docs/core）
-**rasa core&nlu做什么？**
[阅读RASA堆栈]（https://rasa.com/products/rasa stack/）
-**我想阅读详细的文档**
[阅读文档]（https://rasa.com/docs/core）
-**我准备好安装RASA Core了！**
[安装]（https://rasa.com/docs/core/installation.html）
-**我有个问题**
[rasa社区论坛]（https://forum.rasa.com）
-**我想贡献**
[如何贡献]（如何贡献）
e是一个构建会话软件的框架，其中包括
聊天机器人：
-facebook messenger
-slack
-微软机器人框架
-rocket.chat
-mattermost
-telegram
-twilio
但是你也可以构建助手为
-alexa skills
-google home actions
rasa core的主要目的是帮助您构建具有大量前后关系的分层对话。要进行真正的对话，
你需要有一些记忆，并建立在前面所说的基础上。
rasa core让你能够以可扩展的方式做到这一点。
在这篇
[博客文章]（https://medium.com/rasa-blog/a-new-approach-to-conversational-softwa）中有很多背景信息。re-2e64a5d05f2a）
请使用[rasa社区论坛]（https://forum.rasa.com）快速回答
问题。
《自述内容：
-[如何贡献]（如何贡献）
-[开发内部构件]（开发内部构件）
>
-[许可证]
《开发内部构件》（开发内部构件）
-[许可证]
/>
。如何设计但是我们很高兴收到并合并您的贡献。
[文档]（https://nlu.rasa.com/contribute.html）中有关于代码和文档样式的更多信息。
创建一个描述要处理的功能的问题（或
查看标签的问题
[需要帮助]（https://github.com/rasahq/rasa_core/issues？Q=IS%3问题+IS%3打开+标签%3A%22帮助+需要的%22））
2。编写代码、测试和文档
3。创建一个pull请求，描述您的更改
您的pull请求将由维护人员审查，维护人员可能会就任何必要的更改或问题返回给您。您还将被要求签署一份
[参与者许可协议]（https://cla assistant.io/rasahq/rasa嫒u core）
安装sphinx
pip install-r dev requirements.txt
```
安装完成后，您可以使用
```
make live在本地运行并查看文档docs
```
在浏览器中访问本地版本的文档http://localhost:8000。
您现在可以在本地更改文档，网页将自动重新加载并应用您的更改。
安装所有必需的依赖项：
```
docker build-f dockerfile.dev。-在Docker中的Docker container start run命令之后，t kidx_core_dev
Docker run--name kidx_core_dev-v"$pwd"：/app-it kidx_core_dev bash
`````
pip install-e。--no cache dir-i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
make lint
make test
````
look覆盖范围应该没有失败，并通过100%
许可证
根据Apache许可证2.0版获得许可。
版权所有2018 Kidx AI Technologies Education。[许可证副本]（license.txt）。
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[！[支持的python版本]（https://img.shields.io/pypi/pyversions/rasa_core.svg）（https://pypi.python.org/pypi/rasa_core）
[！[构建状态]（https://travis-ci.com/rasahq/rasa_core.svg？branch=master）（https://travis ci.com/rasahq/rasa_core）
[！[覆盖状态]（https://coveralls.io/repos/github/rasahq/rasa_core/badge.svg？branch=master）]（https://coveralls.io/github/rasahq/rasa_core？分支=主）
[！[文档状态]（https://img.shields.io/badge/docs stable brightgreen.svg）（https://rasa.com/docs/core）
-**rasa core&nlu做什么？**
[阅读RASA堆栈]（https://rasa.com/products/rasa stack/）
-**我想阅读详细的文档**
[阅读文档]（https://rasa.com/docs/core）
-**我准备好安装RASA Core了！**
[安装]（https://rasa.com/docs/core/installation.html）
-**我有个问题**
[rasa社区论坛]（https://forum.rasa.com）
-**我想贡献**
[如何贡献]（如何贡献）
e是一个构建会话软件的框架，其中包括
聊天机器人：
-facebook messenger
-slack
-微软机器人框架
-rocket.chat
-mattermost
-telegram
-twilio
但是你也可以构建助手为
-alexa skills
-google home actions
rasa core的主要目的是帮助您构建具有大量前后关系的分层对话。要进行真正的对话，
你需要有一些记忆，并建立在前面所说的基础上。
rasa core让你能够以可扩展的方式做到这一点。
在这篇
[博客文章]（https://medium.com/rasa-blog/a-new-approach-to-conversational-softwa）中有很多背景信息。re-2e64a5d05f2a）
请使用[rasa社区论坛]（https://forum.rasa.com）快速回答
问题。
《自述内容：
-[如何贡献]（如何贡献）
-[开发内部构件]（开发内部构件）
>
-[许可证]
《开发内部构件》（开发内部构件）
-[许可证]
/>
。如何设计但是我们很高兴收到并合并您的贡献。
[文档]（https://nlu.rasa.com/contribute.html）中有关于代码和文档样式的更多信息。
创建一个描述要处理的功能的问题（或
查看标签的问题
[需要帮助]（https://github.com/rasahq/rasa_core/issues？Q=IS%3问题+IS%3打开+标签%3A%22帮助+需要的%22））
2。编写代码、测试和文档
3。创建一个pull请求，描述您的更改
您的pull请求将由维护人员审查，维护人员可能会就任何必要的更改或问题返回给您。您还将被要求签署一份
[参与者许可协议]（https://cla assistant.io/rasahq/rasa嫒u core）
安装sphinx
pip install-r dev requirements.txt
```
安装完成后，您可以使用
```
make live在本地运行并查看文档docs
```
在浏览器中访问本地版本的文档http://localhost:8000。
您现在可以在本地更改文档，网页将自动重新加载并应用您的更改。
安装所有必需的依赖项：
```
docker build-f dockerfile.dev。-在Docker中的Docker container start run命令之后，t kidx_core_dev
Docker run--name kidx_core_dev-v"$pwd"：/app-it kidx_core_dev bash
`````
pip install-e。--no cache dir-i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
make lint
make test
````
look覆盖范围应该没有失败，并通过100%
许可证
根据Apache许可证2.0版获得许可。
版权所有2018 Kidx AI Technologies Education。[许可证副本]（license.txt）。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
