从零到一开发开源知识问答机器人，原来AI也可以如此简单！

原来AI也可以如此简单！教你从零到一开发开源知识问答机器人

前言

最近有幸参与了开源社开源问答机器人的知识库编写，碰巧看到华为云也有类似的智能机器人，抱着试一试的心态，我开始了EI智能机器人的体验之旅。尽管实际操作很简单，但从知识库的迁移、问答机器人挂载到微信公众号，这一路上还是遇到了一些坑。本文将详细介绍从零到一开发开源知识问答机器人的过程，希望能帮助大家少走弯路。

正文

1. 知识库准备

知识库是问答机器人赖以生存的基础。在开发问答机器人之前，需要先准备一个高质量的知识库。知识库可以从以下几个方面入手：

• 手动编写： 针对特定领域，人工编写问题和答案。优点是准确性高，但效率较低。
• 爬取网络： 从互联网上爬取相关文档，并从中提取问题和答案。优点是效率高，但准确性需要人工把关。
• 利用已有知识库： 可以使用开源或商用的知识库，如百度百科、知乎问答等。优点是省时省力，但可能需要对知识库进行二次加工。

2. 搭建问答机器人

目前主流的问答机器人框架有：

• 基于规则的机器人： 根据预先定义的规则匹配问题和答案。优点是开发简单，但灵活性差。
• 基于检索的机器人： 根据关键词检索知识库，找出最相似的答案。优点是灵活性强，但准确性受知识库质量影响。
• 基于生成式模型的机器人： 利用GPT等生成式模型自动生成答案。优点是准确性高，但需要大量训练数据。

本文将以基于检索的开源框架rasa 为例，搭建一个简单的问答机器人。

3. 将知识库导入rasa

rasa支持多种知识库格式，包括JSON、YAML、CSV等。将知识库导入rasa的步骤如下：

1. 创建一个新的rasa项目。
2. 在项目目录下创建知识库文件，如data/nlu/my_knowledge_base.json。
3. 将知识库数据写入知识库文件中。
4. 在config.yml文件中配置知识库路径。

4. 训练问答机器人

训练rasa问答机器人需要使用训练数据。训练数据可以从知识库中抽取，也可以手动编写。训练步骤如下：

1. 运行rasa train nlu命令训练NLU模型。
2. 运行rasa train dialogue命令训练对话模型。

5. 部署问答机器人

训练完成的问答机器人可以通过多种方式部署：

• 命令行界面： 直接在命令行中运行rasa run命令。
• REST API： 通过REST API接口调用问答机器人。
• 容器： 将问答机器人打包为容器，并在Kubernetes等平台上部署。

6. 微信公众号集成

将问答机器人集成到微信公众号需要使用微信公众平台的机器人功能。具体步骤如下：

1. 在微信公众平台创建机器人。
2. 配置机器人的接口地址和token。
3. 在rasa项目中添加微信公众号处理逻辑。

结语

开发一个开源知识问答机器人并不是一件难事，但是需要一定的技术基础和耐心。本文介绍了从知识库准备、问答机器人搭建、训练到部署和集成微信公众号的详细过程。希望大家能够通过本文快速上手，开发出自己的智能问答机器人。