Rasa rilascia Open Source 3.0 per aiutare a costruire una migliore IA conversazionale
Rasa ha recentemente annunciato la sua nuova major release Rasa Open Source 3.0 , per aiutare a costruire una migliore IA conversazionale del futuro. Separa l’architettura del modello dall’architettura del framework, consentendo agli sviluppatori di eseguire architetture di modello arbitrarie. Viene inoltre fornito con numerosi miglioramenti incentrati sul miglioramento dell’esperienza degli sviluppatori durante la creazione di assistenti AI conversazionali con Rasa.
Il backend computazionale rinnovato consente di sperimentare con le architetture, riducendo i costi di manutenzione e consentendo lo sviluppo collaborativo su larga scala. Sono stati inoltre apportati miglioramenti alle mappature degli slot che renderanno più semplice l’implementazione del comportamento degli slot e dei moduli desiderati.
È stata inoltre introdotta una nuova funzionalità sperimentale nota come “Marker”, che ha lo scopo di aiutare a capire come aggiungere un “livello semantico” sopra l’archivio del tracker degli eventi che rende più facile identificare e tenere traccia delle situazioni di interesse nelle conversazioni .
La nuova architettura del grafico mira a rendere più semplice la comprensione della relazione tra l’ NLU e i componenti della politica in cantiere. Ora è molto più semplice definire e modificare le dipendenze tra i componenti della pipeline di training. La bellezza dell’architettura del grafico è che rende possibile salvare i componenti addestrati su disco. Ciò significa che se viene apportata una modifica a un componente specifico, solo quel componente dovrà essere riqualificato. Ciò dovrebbe far risparmiare molte risorse computazionali e ridurre i tempi di formazione .
In passato, se avevi un’entità e uno slot definiti con lo stesso nome, Rasa riempiva automaticamente lo slot con il valore dell’entità estratta. Anche se a volte questo consente di risparmiare un po’ di tempo di sviluppo, spesso ha portato a comportamenti indesiderati (gli slot vengono riempiti quando non avrebbero dovuto) e confusione durante l’implementazione di moduli con mappature di slot .
Con Rasa Open Source 3.0, questo comportamento è stato aggiornato. D’ora in poi, sarà necessario definire mappature slot globali per tutti gli slot definiti in un file di dominio. Tali mappature dovranno essere definite all’interno della sezione degli slot del tuo dominio.
I marker sono condizioni che ti consentono di descrivere e contrassegnare i punti di interesse nel dialogo per valutare il tuo assistente. Con i marcatori, gli sviluppatori saranno in grado di descrivere punti specifici, come quando è stata eseguita un’azione, l’intento è stato classificato correttamente o è stato impostato uno slot.
Con ogni versione di Rasa Open Source, Rasa mira a rendere più semplice per gli sviluppatori la creazione di assistenti AI conversazionali. Il team afferma che le nuove funzionalità e i miglioramenti sono stati fondamentali per assicurarsi che le modifiche apportate soddisfino le esigenze più urgenti della comunità degli sviluppatori.
