RASA：開源對話AI框架的革命性力量

RASA是一個開源的機器學習框架，用於創建對話式聊天機器人。本文深入探討RASA的功能、優勢及其對商業的影響，同時分析其核心元素和工作原理。無論您是技術專家還是商業決策者，本文都將幫助您了解RASA如何改變人機互動的未來。

RASA是什麼？

RASA 是一個強大的開源機器學習框架，專為構建情境感知、高度客製化的對話式 AI 助理而設計。它賦予開發者創建複雜的對話流程、理解使用者意圖，並提供自然、流暢互動的能力。RASA 不僅能處理文字對話，也能整合語音輸入，廣泛應用於各種場景，例如：

• 客戶服務： 提供 24/7 全天候即時支援，處理常見問題、追蹤訂單狀態等。
• 銷售與行銷： 引導潛在客戶完成購買流程、提供產品資訊、進行個性化推薦。
• 內部流程自動化： 協助員工處理行政事務、回答內部常見問題、簡化招聘流程。

RASA 的核心優勢

1. 開源且靈活： RASA 的開源特性意味著您可以完全掌控程式碼，並根據特定需求進行修改和擴展。它能輕鬆整合到現有系統和管道（例如：網站、應用程式、訊息平台），實現無縫的業務流程自動化。

2. 高度客製化與可擴展性： RASA 提供極大的靈活性，允許開發者使用 Python 客製化其核心元件，例如自然語言理解（NLU）模型和對話管理策略。這使得 RASA 能夠應對各種複雜的對話情境，並隨著業務需求擴展。

3. 基於機器學習的動態對話： RASA 不僅僅是一個基於規則的靜態機器人，而是透過機器學習模型來理解使用者意圖和管理對話流程。它能從與用戶的實際互動中學習，不斷提升自身性能，提供更自然、更人性化的對話體驗。RASA 的對話管理功能（Rasa Core）允許開發者定義複雜的對話流程和情境處理，例如處理中斷、歧義和多輪對話。

4. 強大的自然語言理解（NLU）： RASA 內建強大的 NLU 功能（Rasa NLU），能準確地理解使用者輸入的意圖（intent）和提取實體（entity），即使使用者使用不同的表達方式也能有效應對。這使得 RASA 能夠更準確地理解使用者需求，並提供更相關的回應。

RASA的核心元素

RASA 的強大功能主要基於兩個核心元件協同運作：

1. Rasa NLU：自然語言理解
2. Rasa Core：對話管理

雖然廣義的對話系統包含自然語言生成（NLG），但在 RASA 的架構中，回應的生成更偏向於使用預定義的回應模板或透過客製化的動作（actions）來實現，因此將重點放在 NLU 和對話管理更能準確描述 RASA 的運作方式。

1. Rasa NLU：自然語言理解

Rasa NLU 負責理解使用者輸入的自然語言，其主要任務包含：

• 意圖分類（Intent Classification）： 判斷使用者話語背後的意圖，例如「查詢天氣」、「訂購披薩」、「設定提醒」等。
• 實體提取（Entity Extraction）： 從使用者話語中提取重要的資訊片段，例如日期、地點、時間、產品名稱等。

Rasa NLU 的處理流程通常包含以下步驟：

1. 輸入文本： 接收使用者輸入的文本。
2. 分詞（Tokenization）： 將輸入文本分解成單個的詞或子詞。
3. 特徵提取（Feature Extraction）： 將詞轉換成機器可理解的數值表示（例如詞向量）。
4. 意圖分類和實體提取： 使用機器學習模型（例如基於 Transformer 的模型、CRF 等）來預測意圖和提取實體。

舉例說明：

當使用者輸入「明天早上八點在台北的天氣如何？」時：

1. 分詞： 「明天」、「早上」、「八點」、「在」、「台北」、「的」、「天氣」、「如何」、「？」
2. 意圖分類： 識別出意圖為「查詢天氣」。
3. 實體提取： 提取出實體：
   • date: 「明天早上八點」
   • location: 「台北」

最終 NLU 的輸出會是：

{
  "text": "明天早上八點在台北的天氣如何？",
  "intent": {
    "name": "查詢天氣",
    "confidence": 0.95 // 信賴度
  },
  "entities": [
    {
      "entity": "date",
      "value": "明天早上八點",
      "start": 0,
      "end": 8
    },
    {
      "entity": "location",
      "value": "台北",
      "start": 10,
      "end": 12
    }
  ]
}

2. Rasa Core：對話管理

Rasa Core 負責管理對話的流程，根據 NLU 的輸出（意圖和實體）以及先前的對話歷史，決定機器人的下一步回應。其核心概念包含：

• 故事（Stories）： 代表使用者與機器人之間可能的對話流程。
• 規則（Rules）： 定義簡單的條件和回應，用於處理常見的對話模式。
• 策略（Policies）： 使用機器學習模型來預測下一步的動作，例如回應使用者、執行自定義動作或切換對話情境。

Rasa Core 的運作流程如下：

1. 接收 NLU 的輸出： 接收 NLU 模組識別出的意圖和實體。
2. 追蹤對話狀態（Tracker）： 維護對話的歷史記錄，包含使用者輸入、機器人回應和已提取的實體。
3. 策略預測： 使用已訓練的策略模型，根據目前的對話狀態預測下一步的動作。
4. 執行動作（Actions）： 執行預測的動作，例如傳送預定義的回應、呼叫外部 API 或執行自定義程式碼。

關於自然語言生成（NLG）：

在 RASA 中，NLG 通常透過以下方式實現：

• 回應模板（Response Templates）： 定義預先寫好的回應，並根據提取的實體進行填充。例如：

  responses:
    utter_ask_location:
    - text: "請問您想查詢哪個地區的天氣？"
    utter_show_weather:
    - text: "今天{location}的天氣是{weather}。"
  

• 自定義動作（Custom Actions）： 使用 Python 程式碼來動態生成回應，例如呼叫外部 API 獲取天氣資訊，然後格式化成自然語言的回應。

RASA的應用前景

隨著聊天機器人在各行各業的重要性日益提升，RASA 正成為對話式 AI 領域的重要選擇。其開源、靈活和可客製化的特性，使其在各種應用場景中都能發揮強大的作用。RASA 不僅適用於大型企業，對於小規模應用也提供免費版本，甚至能應用於個人專案。

以下列舉 RASA 的主要應用領域和潛力：

1. 客戶服務：

• 24/7 全天候支援： RASA 驅動的聊天機器人可以提供不間斷的客戶支援，即時回答常見問題、處理訂單查詢、提供產品資訊等，大幅提升客戶滿意度。
• 降低客服成本： 自動化處理大量重複性高的客服請求，釋放人力資源，降低企業營運成本。
• 提升服務效率： 快速回應客戶需求，縮短等待時間，提升整體服務效率。

2. 銷售與行銷：

• 引導潛在客戶： 透過對話互動，了解潛在客戶的需求，提供客製化的產品推薦和解決方案。
• 提升轉換率： 在網站、應用程式或訊息平台上提供即時的銷售支援，協助客戶完成購買流程。
• 個性化行銷： 根據客戶的偏好和互動歷史，提供更精準的行銷內容和優惠活動。

3. 內部流程自動化：

• 人力資源管理： 自動化處理員工的請假申請、報銷流程、回答內部常見問題等，減輕 HR 部門的負擔。
• IT 支援： 提供即時的 IT 問題排解和技術支援，協助員工快速解決技術問題。
• 知識管理： 建立企業內部的知識庫，透過聊天機器人提供快速的資訊查詢和知識分享。

4. 個人助理與智慧生活：

• 個人化提醒： 協助使用者設定提醒事項、管理日程、追蹤任務進度等。
• 智慧家庭控制： 整合智慧家庭設備，透過語音或文字指令控制家電、燈光等。
• 資訊查詢： 提供即時的天氣資訊、新聞摘要、交通資訊等。

5. 其他應用：

• 教育與培訓： 建立互動式的學習平台，提供客製化的學習內容和測驗。
• 醫療保健： 提供初步的健康諮詢、預約掛號、藥物資訊查詢等。
• 遊戲與娛樂： 開發互動式的故事、角色扮演遊戲等。

RASA 的優勢如何推動這些應用？

• 高度客製化： RASA 的開源特性和靈活性，讓開發者能夠根據不同的應用場景和需求，客製化對話流程、NLU 模型和回應方式。
• 強大的 NLU 能力： RASA 能夠準確地理解使用者意圖和提取實體，即使使用者使用不同的表達方式也能有效應對，提升對話的自然度和準確性。
• 動態對話管理： RASA 能夠處理複雜的對話情境，例如多輪對話、情境切換和處理中斷，提供更流暢、更人性化的對話體驗。
• 與大型語言模型（LLM）的整合： RASA 可以與大型語言模型（例如 GPT）整合，進一步提升對話的生成能力和理解能力，例如 RasaGPT 的出現，結合了 Rasa 的對話管理和 Langchain 連接不同 LLM 的能力，讓對話更智能。
• 互動式訓練： RASA 提供了互動式訓練工具，讓開發者可以快速迭代和改進模型，提升機器人的效能。

RASA的技術規格

RASA 是一個功能強大且靈活的框架，但其複雜性也意味著需要一定的技術門檻。以下詳細說明 RASA 的技術規格：

• 所需技術能力：

  • 程式設計能力： 熟悉 Python 程式語言是基本要求，因為 RASA 的核心程式碼和客製化功能都是使用 Python 撰寫。
  • 機器學習/深度學習基礎： 了解機器學習的基本概念、模型訓練和評估方法，對於理解和優化 RASA 的 NLU 和對話管理模型至關重要。
  • 自然語言處理（NLP）基礎： 了解 NLP 的基本概念，例如分詞、詞性標註、實體提取、意圖分類等，有助於更好地使用 RASA 的 NLU 功能。
  • 對話設計經驗： 良好的對話設計能力對於創建流暢、自然的對話體驗至關重要。這包括定義對話流程、處理使用者意圖、設計回應訊息等。

• 開發團隊需求：

  • 數據科學家/機器學習工程師： 負責訓練和優化 NLU 和對話管理模型，並進行模型評估和監控。
  • 軟體工程師/後端開發人員： 負責將 RASA 整合到現有系統和應用程式中，並開發自定義動作和 API 整合。
  • 對話設計師/UX 設計師： 負責設計對話流程、撰寫回應訊息，並確保使用者體驗良好。
  • 專案經理： 負責協調團隊工作、管理專案進度。

  根據專案的複雜程度，團隊規模可能有所不同。對於簡單的聊天機器人，可能只需要少數開發人員即可完成；對於複雜的企業級應用，則需要一個完整的團隊協作。

• 部署環境：

  • RASA 可以在本地環境、雲端伺服器或容器化平台（例如 Docker、Kubernetes）上部署。
  • 建議使用 Linux 或 macOS 作業系統進行開發和部署。Windows 系統也可以使用，但可能需要額外的配置。
  • 硬體規格取決於專案規模和流量。對於生產環境，建議使用具有足夠 CPU、記憶體和儲存空間的伺服器。關於硬體規格的建議，例如至少需要 2 個 vCPU、4GB RAM 和 100GB 磁碟空間。

• 配置和開發時間：

  • RASA 的配置和開發時間取決於專案的複雜程度、數據量和團隊經驗。
  • 對於簡單的聊天機器人，可能需要數週的時間；對於複雜的企業級應用，則可能需要數月甚至更長的時間。
  • 初始的 NLU 模型訓練需要準備足夠的訓練數據，這也可能需要一定的時間。

• 使用者介面：

  • RASA Open Source： 主要透過命令列介面（CLI）進行操作，沒有內建的圖形化使用者介面。
  • RASA X（已停止維護）： 曾經提供圖形化介面，幫助開發者更輕鬆地構建、測試和部署 RASA 助理，但已於 2022 年 6 月停止維護。
  • RASA Enterprise： 提供企業級的功能和支援，包含圖形化介面和其他進階功能，但需要付費。

• 免費版本/授權：

  • RASA Open Source 是基於 MIT 授權的開源軟體，可以免費使用和修改。

• 技術堆疊：

  • 程式語言： Python
  • 機器學習框架： TensorFlow、PyTorch (可選)
  • 資料庫： 可根據需求選擇不同的資料庫，例如 PostgreSQL、Redis 等。

RASA的優缺點

優點

1. 開源、免費且高度可客製化： 這是 RASA 最顯著的優勢。作為一個開源框架，RASA 允許開發者完全掌控程式碼，根據自身需求進行深度客製化和擴展，不受限於商業平台的限制。這也意味著 RASA 可以免費使用，無需支付授權費用。

2. 強大的情境感知對話管理： RASA 的對話管理功能（Rasa Core）基於機器學習模型，能夠處理複雜的對話情境，例如多輪對話、情境切換、處理中斷等，提供更自然、更人性化的對話體驗。Rasa Core 使用 Transformer 等技術自動學習上下文與目前意圖的關聯性，而非使用固定的狀態機，提供了極大的彈性。

3. 高度的數據隱私和安全性： 由於 RASA 是一個開源框架，您可以完全掌控數據的儲存和處理方式，確保數據的隱私和安全性。這對於需要處理敏感數據的企業來說非常重要。

4. 支持多語言和多管道整合： RASA 支持多種語言，並且可以輕鬆整合到各種平台和管道，例如網站、應用程式、訊息平台等，實現跨平台的對話體驗。

5. 活躍的社群和豐富的資源： RASA 擁有一個活躍的社群，提供豐富的學習資源、文件和支援。這對於開發者學習和使用 RASA 非常有幫助。

缺點

1. 學習曲線陡峭，需要一定的技術門檻： RASA 的功能強大且靈活，但也意味著需要一定的技術能力才能有效地使用。對於沒有機器學習、自然語言處理或程式設計經驗的人來說，學習曲線可能較為陡峭。這與 Dialogflow 或 Botpress 等更易上手的平台形成對比。

2. 缺乏直觀的圖形化使用者介面（部分情況）： RASA Open Source 主要透過命令列介面（CLI）進行操作，缺乏直觀的圖形化使用者介面，這對於非技術人員來說可能不太友好。雖然過去有 RASA X 提供圖形化介面，但已於 2022 年 6 月停止維護(RASA 團隊目前正積極開發新的工具和功能來取代 RASA X 的部分功能，例如 RASA Open Source 的改進以及 RASA Enterprise 的發展。)。RASA Enterprise 則提供圖形化介面和其他進階功能，但需要付費。

3. 需要高品質的訓練數據： 為了訓練出準確的 NLU 模型和有效的對話管理策略，需要準備大量的、高品質的訓練數據。數據的品質直接影響到機器人的效能。

4. 對話除錯可能較為複雜： 由於 RASA 的對話管理基於機器學習模型，除錯過程可能不像基於規則的系統那樣直觀。追蹤模型預測的行為和理解錯誤的原因可能需要一定的經驗和技巧。

5. 性能可能不適合高並發場景（需要額外優化）： 雖然 RASA 可以處理一定的並發量，但在高並發場景下可能需要進行額外的優化，例如使用更高效的伺服器、優化模型效能等。

結論

RASA 作為一個強大的開源對話 AI 框架，正深刻地影響著人機互動的方式。其開源、高度客製化和情境感知對話管理等特性，使其成為開發複雜、智慧型對話系統的理想選擇。儘管 RASA 的學習曲線較陡峭，需要一定的技術門檻，但其帶來的彈性和控制力，對於需要高度客製化和數據隱私的企業來說，具有無可比擬的優勢。隨著技術的不斷進步和社群的持續貢獻，我們可以期待 RASA 在未來帶來更多創新和突破，並在對話式 AI 領域扮演更重要的角色。

常見問題

1. Q: RASA 適合小型企業使用嗎？ A: 是的，RASA 非常適合小型企業使用，尤其是擁有一定技術能力的團隊。RASA 提供免費的開源版本，無需支付授權費用，降低了開發成本。小型企業可以利用 RASA 構建客製化的聊天機器人，滿足特定的業務需求，提升客戶服務效率和降低營運成本。即使技術資源有限，也可以考慮尋求 RASA 社群或專業服務商的協助。

2. Q: 使用 RASA 需要多長時間來配置一個基本的聊天機器人？ A: 配置時間取決於多個因素，包括：
   • 專案複雜度： 簡單的問答機器人可能只需要數週時間，而複雜的多輪對話機器人則可能需要數月。
   • 數據準備： 收集和標記足夠的訓練數據是訓練準確的 NLU 模型的關鍵，這也需要一定的時間。
   • 團隊經驗： 經驗豐富的團隊可以更快地完成配置和開發。

   一般來說，開發和優化一個功能完善的聊天機器人需要數週到數個月的時間。建議從一個小型的原型開始，逐步迭代和改進。

3. Q: RASA 與其他商業聊天機器人平台相比有什麼優勢？ A: RASA 與商業平台相比，主要優勢在於：
   • 開源和高度客製化： RASA 允許完全掌控程式碼和數據，根據需求進行深度客製化，不受商業平台的限制。
   • 數據隱私和安全性： 可以自行控制數據的儲存和處理方式，確保數據的隱私和安全性。
   • 靈活性和可擴展性： 可以整合到各種平台和管道，並根據業務需求進行擴展。
   • 成本效益： RASA Open Source 是免費的，降低了開發成本。

   然而，商業平台通常提供更易於使用的介面、預建的元件和更完善的支援服務，對於沒有技術背景的用戶來說可能更方便。選擇哪個平台取決於具體的需求和資源。

4. Q: 我可以將 RASA 集成到現有的客戶服務系統中嗎？ A: 是的，RASA 的設計允許它被輕鬆地集成到各種現有系統中，包括 CRM、客服平台、網站和應用程式。RASA 提供了 API 和整合工具，方便開發者將其整合到現有的基礎架構中。

5. Q: RASA 支持多語言嗎？ A: 是的，RASA 支持多語言開發。開發者可以使用任何語言的訓練數據來訓練 RASA 模型。RASA 提供了多語言支援的工具和資源，例如 spaCy 的預訓練模型和多語言詞向量。然而，對於某些語言，可能需要額外的處理和客製化才能達到最佳效果。關於 RASA 語言支援的資訊，例如可以使用 FastText 模型支援多種語言，以及有針對中文語言的擴展包 rasa_chinese。