开放源代码机器学习框架，自动化基于文本和语音的对话：NLU、对话管理、连接到Slack、Facebook等-创建聊天机器人和语音助手
rasa的Python项目详细描述
rasa（以前称为rasa core+rasa nlu）
rasa是一个开源的机器学习框架，用于自动化基于文本和语音的对话。使用rasa，您可以在以下位置构建聊天机器人：
- Facebook Messenger
- 松弛度
- Microsoft机器人程序框架
- rocket.chat
- 最重要的
- 电报
- 斜纹布
- 您自己的自定义对话频道
或语音助理：
- Alexa技能
- 谷歌主页操作
rasa的主要目的是帮助您构建上下文，分层 有很多来回的谈话。要进行真正的交谈， 你需要有一些记忆，并建立在前面所说的基础上。 RASA允许您以可扩展的方式执行此操作。
这里面有很多背景资料 博客文章
在何处获得帮助
在rasa文档中有大量的文档。 确保选择正确的版本，以便查看 所安装版本的文档。
请使用rasa community forum快速回答 问题。
自述内容：
- 如何贡献
- 开发内部构件
- 许可证
如何贡献
我们很高兴收到并合并您的贡献。你可以 查找有关如何为RASA做出贡献的更多信息（在许多 不同的方式！）这里
要通过拉取请求进行贡献，请执行以下步骤：
- 创建描述要处理的功能的问题（或 请看一下投稿板）
- 编写代码、测试和文档，并用黑色格式化
- 创建一个pull请求，描述您的更改
您的拉取请求将由维护人员审查，维护人员将获得 关于任何必要的改变或问题。你会 也被要求签署 贡献者许可协议
开发内部构件
运行和更改文档
要生成和编辑文档，请首先安装所有必需的依赖项：
pip3 install -r requirements-dev.txt
pip3 install -r requirements-docs.txt
安装完成后，您可以运行并查看文档 本地使用：
make livedocs
在浏览器中访问http://localhost:8000上的本地版本的文档。 现在您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。
运行测试
为了运行测试，请确保安装了开发要求：
exportPIP_USE_PEP517=false pip install -r requirements-dev.txt pip install -e . make prepare-tests-ubuntu # Only on Ubuntu make prepare-tests-macos # Only on macOS
然后，运行测试：
make test发布新版本的步骤
发布新版本非常简单，因为这些包是由travis构建和分发的。
术语
释放步骤： 为了确保标准化的代码样式，我们使用格式化程序黑色。
为了确保类型注释是正确的，我们使用类型检查器pytype。
如果您的代码格式不正确或没有键入check，travis将无法生成。 如果要在每次提交时自动格式化代码，可以使用预提交。
只需通过 如果要手动设置，请通过 如果要检查代码库上的类型，请使用 我们使用 我们在netlify上主持这个网站。当有理由更新文件时（例如主文件已更改或我们已更改
标记了一个新版本）我们在netlify上触发了一个webhook（参见 在2.0版apache许可下授权。
版权所有2019 RASA Technologies GmbH.许可证副本 项目依赖项的许可证列表可以在
底部
库摘要 欢迎加入QQ群-->： 979659372
1.2.x）
travis将构建这个标签并将一个包推送到pypi
git tag 1.2.0 -m "Some helpful line describing the release"
git push origin 1.2.0 --tags
git checkout -b 1.2.x
git push origin 1.2.x
代码样式
格式化
pip install pre commit安装它，并在根文件夹中执行pre commit install。
这将向存储库添加一个钩子，该钩子将在每次提交时重新格式化文件。pip install-r requirements-dev.txt安装black。
要重新格式化文件，请执行make formatter
类型检查
pip install-r requirements-dev.txt安装pytype。
要检查类型，请执行make types
部署文档更新
sphinx版本控制为标记版本和主分支构建文档。
构建的静态站点被推送到这个repo的docs分支，它不包含
任何代码，只有站点。.travis.yml）。许可证
推荐PyPI第三方库
