基于rasa框架的知识图谱问答系统python源码+项目操作说明(实现了多轮和单轮问答).zip

【资源说明】 基于rasa框架的知识图谱问答系统python源码+项目操作说明(实现了多轮和单轮问答).zip 一、环境准备 ​ 研究环境 默认ubuntu20.04TL，conda环境，py36 二、安装数据库 # 2.1、neo4j准备 ``` docker rm -f rasa_neo4j docker run -d \ --name rasa_neo4j \ -v linux 目录/data:/data \ -v linux 目录/log:/logs \ -v linux 目录/conf:/var/lib/neo4j/conf \ -v linux 目录/import:/var/lib/neo4j/import \ --env=NEO4J_AUTH=none \# 没有设置账号和密码，直接点击登录 --publish=7474:7474 \ --restart=always \ --publish=7687:7687 neo4j:4.1 ``` 然后执行python build_medicalgraph.py将数据集灌入neo4j 数据库，时间比较长。 # 2.2、redis准备 ​ redis安装好后才能进行下步操作，请注意这里的redis并没有设置账号和密码。https://www.jianshu.com/p/c181a7109f67 ``` docker run \ -p 6379:6379 \ --name redis \ -v linux 目录/redis_docker/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \ -v linux 目录/redis_docker/data:/data \ -d redis redis-server /etc/redis/redis.conf --appendonly yes\ ``` 三、软件环境 ​ requirment.txt如下所示，这里的rasa为1.3版本。具体安装包版本可以参照conda.txt。 ``` py2neo==2021.1.5 rasa_sdk==1.3.3 redis==3.3.11 rasa==1.3.1 requests==2.27.1 ``` ​ 安装环境是坑，尤其是作者没有给出requirment.txt，也不清楚rasa什么版本，rasa train的时候，我从二、三版本逐一实验，均未成功。希望能帮助后来人进行学习和研究。 四、训练 # 4.1、训练nlu和core `python -m rasa train --config config.yml --domain domain.yml --data data/ --out models` # 4.2、只训练nlu `python -m rasa train core --domain domain.yml --out models` # 4.3、只训练core `python -m rasa train nlu --config config.yml --out models` 五、执行交互 # 5.1、启动actions `python -m rasa run actions --port 5055 --actions actions --debug` # 5.2、执行交互 `rasa shell --endpoints conf/endpoints.yml` # 5.3、请求服务 请求服务需要启动下面的命令`rasa run --enable-api --cors * 5005` 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！