Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa初级软件工程师 Anca
在 Rasa，我们的团队正在为对话式 AI 构建标准基础架构。在幕后，来自不同背景的 Rasa 人齐聚一堂，共同解决当今 NLP 和对话管理领域最有趣的挑战。我们正在拉开帷幕，突出机器人背后的一些人类。
今天我们要和 Rasa 的初级软件工程师 Anca 交谈。我们将了解 Anca 的故事并探索他们热衷的日常项目和技术。
嗨，安卡。向我们介绍你自己！您加入 Rasa 的途径是什么？
我没有计算机科学的传统背景——我最初在大学学习人类学，然后继续从事数字营销工作。在管理各种在线平台上的展示广告活动时，我对编码越来越好奇。
出于从技术最终用户转变为创客的愿望，我开始了自学成才的开发者之旅——我在不同的 MOOC 平台上参加了各种课程，学习编程基础知识和更高级的计算机科学概念，例如数据结构和算法。我使用在线教程和网络研讨会来处理小型开发项目，一旦我感到更有信心，我就开始申请黑客马拉松。
这些经历巩固了我的信念，即我想转行进入软件工程领域。我积极开始在远程优先的科技公司寻找初级职位，这些职位也符合我的价值观，专注于知识共享、指导、多样性和工作与生活的平衡。当我发现 Rasa 的职位空缺时，我立刻有一种直觉，只有通过阅读职位描述，这才是适合我的地方——几周后，通过面试过程，我非常兴奋地接受了这个提议并加入了工程部门小队支持开源框架。
带我们度过作为初级软件工程师的典型一天。你从事什么类型的项目？
我通常会通过检查是否有任何我可以在论坛上回答的社区支持问题来开始新的一天 - 能够解决有关开源框架的查询给了我非常积极的推动！
然后，我将深入研究我的 sprint 任务——这些任务范围可能从维护和错误修复到功能开发、增强工作和构思（例如编写和请求对范围界定和实施提案进行审查）。有时，我还可以负责剪辑一个微型或次要版本，并为小队同步或全体会议准备冲刺成就的摘要幻灯片。
我也有相当多的公关评论，这对我的职业发展至关重要——能够阅读代码并提出改进意见对于软件工程师来说是必不可少的，而且我从另一位工程师的实施中学到了很多东西。
你对工作的哪些领域最感兴趣？
我发现工程周期中的所有步骤都是有益的——最近，我开发了我的第一个原型，以告知我们计划在 3.0 版本中包含的一个功能，这让我有机会打破常规并进行实验。我也喜欢故障排除和修复错误——如果您面临紧迫的截止日期，这可能会令人生畏，但当您能够解决问题时，这会非常令人兴奋。
你在 Rasa 解决的一个重要问题是什么？
在接下来的几个月里，我的团队的重点将放在 3.0 版本的架构重组上——我们希望这一基础性的变化将使研究人员和高级用户能够以最少的实施工作和有限的风险构建模块化模型架构。这将提高我们的创新能力，并降低未来变革的成本。
你会如何用三个词来形容Rasa？
雄心勃勃。协作。诚实的。
您如何与 Rasa 的其他团队合作？
在 Rasa 启用协作的方式是我在这里工作最喜欢的事情之一 - 所有 Slack 频道对整个组织都是公开的，鼓励在线程中提问和辩论。这提高了透明度和敏捷性 - 不仅可以让您在传统电子邮件中没有想到的人快速加入并提供不同的观点或见解，而且您的查询也会产生更大的影响，因为更多的人可以被告知问题、解决方案， 公告。
虽然欢迎异步决策，但只要每个人都相互同意，电话也是协作过程的一部分，这样可以更快地解决问题。此外，每两周，我们都会进行小队同步 Zoom 通话，其中工程小队和研究小组会更新他们最新的 sprint 成就。
Notion 是我们选择的 wiki 工具，通过评论进行高度的同行评审有助于我们实现高质量的工作。
在 Rasa，多元化文化对您意味着什么？
Rasa 真正兑现了其对多元化和包容性的承诺，这不仅体现在整个招聘过程、入职和定期审查多元化和包容性举措的进展中。无论背景如何，Rasa 的每个人都相互尊重，这有助于建立这种多元化的文化。最近，我们都参加了 Allyship 研讨会，以提高对权力和特权因素以及如何在各种情况下作为盟友的认识。Rasa 将多元化和包容性目标作为其官方公司目标的一部分，这给我留下了深刻的印象。
在 Rasa 工作对您的职业发展有何帮助？
一年前，我不敢想象在一个团队中维护和开发开源框架。在我来这里的几个月里，我接触了很多新技术——调试工具、静态类型检查、json 和 yaml 模式验证等等。我也对使用 git 获得了更多的信心——尤其是变基和解决合并冲突。
我与 ML 研究团队密切合作，尽管在我声称自己完全理解 NLU 之前还有很长的路要走，但团队的知识共享会议总是非常吸引人。
在非技术方面，我还参与了用户测试，这完全是新颖的，并且绝对丰富了我对我所从事的功能如何帮助 Rasa 用户的理解。
你最近学到的最有趣的事情是什么？
这不是我最近学到的东西，但绝对是最有趣的：本福德定律，也称为第一位数字定律。该定律规定，在有限的记录系列中找到的数字的第一位数字不会均匀分布——而是数字“1”将是最常见的第一位数字，然后是数字“2”，依此类推。这已经在许多不同的数据集中观察到——城市人口、房价、账单金额、投票统计数据、河流长度——它被用于检测许多情况下的欺诈行为，包括选举欺诈和税务欺诈。聪明的！
你收到的最好的职业建议是什么？
当我在考虑什么时候是转行的成熟时机时，我收到了一个非常难忘的建议：不要等到你认为自己准备好了，去冒险并立即迎接挑战，因为这些会帮助你最大程度地成长专业的。
谢谢安卡！您可以在LinkedIn上找到 Anca 。
Rasa官网链接： https://rasa.com/
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NLP 高手之路101课（模型、算法、论文、源码、案例 + 1年答疑）
Rasa 3.x 源码高手之路：系统架构、内核算法、源码实现详解
Gavin大咖简介
星空智能对话机器人创始人、AI通用双线思考法作者，现工作于硅谷*的AI实验室。专精于Conversational AI. 在美国曾先后工作于硅谷最*的机器学习和人工智能实验室
Gavin大咖微信：NLP_Matrix_Space
联系电话：+1 650-603-1290
联系邮箱：hiheartfirst@gmail.com
助教老师微信：Spark_AI_NLP
Gavin导师
星空智能对话机器人创始人/AI双线思考法作者
博客链接：https://blog.csdn.net/duan_zhihua
作者参与Gavin大咖主编出版Spark系列图书5本，清华大学出版社最新出版2本新书《Spark大数据商业实战三部曲：内核解密|商业案例|性能调优》第二版、《企业级AI技术内幕：深度学习框架开发+机器学习案例实战+Alluxio解密》，累计原创博客1475篇，涵盖大数据、人工智能、智能对话机器人等内容，博客阅读量达217万次。
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Gavin大咖课程信息分享
课程标题：Rasa 3.X 智能对话机器人案例开发硬核实战高手之路 （7大项目Expert版本）
课程关键字：Rasa Application、Debugging、E-commerce、Retail、Customer Service、Helpdesk Assistant 、Financial Bot、Banking、Retail、Insurance、Education、Knowledge Base、ElasticSearch、Interactive Learning、Testing、Duckling、Microservices、SQLite、Payload、Slot、Mapping、Custom Slot、Custom Mapping、External API、Payload、Docker、Domain、NLU、Policies、Dialogue Management、Intent、Prediction、Confidence、Form、Active Loop、Event、 FormValidationAction、CollectingDispatcher、Tracker、Rasa Server、Endpoint、FollowupAction、UserUtteranceReverted、ActionSwitchForms、RESTful、RegexFeaturizer、RegexEntityExtractor、EntitySynonymMapper、Endpoint、Aiohttp、Coroutines、Sanic、Session、Rasa Core、Rasa SDK、ValidationAction、Dynamic Form Behavior、RemoteAction、ActionExecutionRejection、Architecture、Open API、Message Handling、NaturalLanguageGenerator、Graph Architecture
课程内容：
整个课程涵盖客户服务、电商零售、银行金融、信息咨询、影视娱乐、保险客服、教育产业等各类最经典的智能业务对话机器人场景及应用开发。学员可以在学习完本课程后对项目代码进行二次开发来满足企业的需要，并具备实现任意复杂度的Rasa智能业务对话机器人应用产品技术硬实力。更重要的是，该项目课程中展示的高阶对话机器人实战技术及架构设计密码可以帮助学员在开发基于Rasa开发其它类型的对话机器人时游刃有余。
Rasa是Conversational AI在智能业务对话领域工程落地全球最为成功对话机器人系统，是基于Transformer架构的全球使用最广泛的智能业务对话机器人框架，是NLP技术的集大成者。在当今全球范围各项对比指标综合成绩中，Rasa均处于领先地位：
可以这么说：掌握了Rasa就掌握了NLP技术的精髓及技术最佳落地工具。
基于此，星空对话机器人在7大Rasa 3.X内核架构及源码解密系统课程的基础上推出了“Rasa智能对话机器人应用开发硬核实战高手之路”，帮助大家掌握Rasa硬核应用程序开发能力。
课程由7大部分构成：
1，Rasa 3.X Interactive Learning对话机器人应用调试与案例实战
2，Rasa 3.X项目Helpdesk Assistant架构、流程、源码及Interactive本质内幕
3，Rasa 3.X项目实战：基于ElasticSearch的影视对话机器人
4，Rasa 3.X 项目实战之电商零售Customer Service智能业务对话机器人
5，Rasa 3.X 项目实战之银行金融Financial Bot智能业务对话机器人
6，Rasa 3.X 项目实战之保险行业Insurance Bot智能业务对话机器人
7，19小时精通Rasa 3.X 项目实战之教育行业Education Bot智能业务对话机器人
每一个部分都是聚焦于智能业务对话机器人经典场景下的经典技术而设计实现的Rasa 3.X智能业务对话机器人项目来驱动的，包括其架构设计、配置内幕、源码实现、测试调试以及Rasa Interactive Learning等。首先会聚焦智能业务对话机器人运行流程及项目调试Debugging全程演示、命令行下交互过程，紧接着是对话机器人微服务代码逐行解密及基于Rasa Interactive的对话进行实验分析，尤其是对微服务远程通信、微服务进行启动、微服务注册、各类微服务编码、微服务验证、微服务测试与调试等在实际开发中用到的微服务的实践精髓进行全息实践及源码解密，最后对项目的Config、Domain、Stories、Rules、FAQ、Chitchat逐行解密及Rasa Interactive运行过程剖析。不仅能够帮助学员从项目动态运行的角度彻底掌握该项目，同时对提升学员对Rasa内核的理解力也会大有裨益。
资料及答疑：
购买后联系授课导师Gavin获得代码、资料及完整的课程视频（包含额外的根据学员学习反馈而补充的视频及助教录制的视频）。
课程提供1年的技术答疑服务，Gavin老师负责所有课程技术问题的答疑服务。
课程大纲：
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Rasa 3.X Interactive Learning对话机器人应用调试与案例实战
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Rasa Interactive是Rasa提供给开发者最强大的交互及程序调试利器。Rasa官网说“Interactive learning makes it easy to write stories by talking to your bot and providing feedback. This is a powerful way to explore what your bot can do, and the easiest way to fix any mistakes it makes.”
作为星空对话机器人的作者，在使用Rasa Interactive功能的时候确实被其强大及方便易用惊艳到。这不仅是因为其在NLU及Dialogue Management方面强大的交互功能把整个对话机器人与用户交互的过程一览无余的展示在开发者面前，同时更由于其基于数据流的强大的调试功能及数据生成功能。
本课程聚焦于Rasa Interactive这个Rasa对话机器人开发者最强大的工具，不仅讲解其原理内幕，同时更是使用多个Rasa对话机器人应用程序实战其内幕运行流程的每一个步骤并对其背后的“why”进行剖析，帮助每一个Rasa开发者彻底理解并在实践中掌握Rasa Interactive这一最强开发及调试利器。
为了更好的帮助学习者掌握每一个细分知识点，课程中的每个案例都会借助rasa visualize命令带领大家清晰程序的数据流，同时细致剖析NLU及Policies的训练数据及每个应用程序微服务代码，帮助大家一站式彻底掌握Rasa Interactive Learning。
第1课：Rasa Interactive Learning原理内幕、运行流程及案例实战NLU及Policies交互调试
1，为什么说Rasa Interactive Learning是解决Rasa对话机器人Bug最容易的途径？
2，Rasa Interactive与Rasa Visualize的联合使用：Stories、Rules、NLU、Policies
3，项目案例Microservices源码逐行解析
4，使用Rasa Interactive Learning逐行调试nlu及prediction案例的三大用例场景
5，使用Rasa Interactive Learning生产数据示例实战
第2课：通过Rasa Interactive Learning发现及解决对话机器人的Bugs案例实战
1，动态的Rasa Visualization http://localhost:5006/visualization.html
2，Rasa Interactive Learning定位Slot的Bug及解决方案现场实战
3，Rasa Interactive Learning定位微服务Bug及其分析
第3课：Rasa Interactive Learning透视Rasa Form的NLU及Policies的内部工作机制案例实战
1，通过Rasa Visualize分析Pizza项目的三大运行流程
2，Pizza项目的NLU、Stories及Rules内容详解
3，项目的微服务代码详解
4，通过Rasa Interactive Learning测试Pizza form的运行及validation运行机制
5，通过Rasa Interactive Learning实战围绕Pizza form的错误对话路径及改造方式
6，通过Rasa Interactive Learning生成新的Pizza form训练数据及其训练
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Rasa 3.X项目Helpdesk Assistant架构、流程、源码及Interactive本质内幕
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本项目讲解一个完整的Rasa智能对话机器人项目Helpdesk Assistant，聚焦于问题Ticket的报告及追踪。包括其架构设计、配置内幕、源码实现、测试调试以及Rasa Interactive Learning等。首先会聚焦于该项目的运行流程、命令行下交互过程及源码剖析，紧接着是项目调试过程全程再现及各类现象内幕解密，最后对项目的Domain、Action逐行解密及Rasa Interactive运行过程剖析。
尤其是Debugging及Rasa Interactive Learning部分所使用的工具及透过这些工具所呈现出了项目内部的NLU、Dialogue Management及Action运行的内部流程及对各种现象的本质剖析，不仅能够帮助学员从项目动态运行的角度彻底掌握该项目，同时对提升学员对Rasa内核的理解力也会大有裨益。
第4课：Rasa项目实战之Helpdesk Assistant运行流程、命令行下交互过程及源码剖析
1，通过Rasa shell演示Helpdesk Assistant的项目功能
2，现场解决DucklingEntityExtractor在Docker中使用问题
3，通过Rasa Visualize透视Helpdesk Assistant核心运行流程
4，action_check_incident_status源码解析及Slot操作深度剖析
第5课：Rasa项目实战之Helpdesk Assistant中Bug调试过程全程再现及各类现象内幕解密
1，通过Rasa Shell交互式命令复现案例中的Bug问题
2，逐词阅读Bug信息定位错误来源
3，关于payload中KeyError内幕剖析
4，配置文件分析及源码解析
5，使用rasa data validate进行数据校验
6，使用Debug模式透视问题内幕
7，Helpdesk Assistant中Bug的解决及过程总结
第6课：Rasa项目实战之Helpdesk Assistant中Domain、Action逐行解密及Rasa Interactive运行过程剖析
1，对Helpdesk Assistant中的Domain内容逐行解密
2，Helpdesk Assistant中的Action微服务代码逐行解密
3，通过Rasa Interactive纠正Helpdesk Assistant中的NLU错误全程演示
4，通过Rasa Interactive纠正Helpdesk Assistant中的Prediction错误全程演示
5，通过Rasa Interactive纠正Helpdesk Assistant中的两大核心场景全程交互解密
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Rasa 3.X项目实战：基于ElasticSearch的影视对话机器人
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本项目课程围绕Rasa Knowledge Base与ElasticSearch整合实现影视对话机器人。项目基于IMDB Movie Dataset及CMU Book Summary Dataset，以Rasa Knowledge Base基石，以ActionQueryKnowledgeBase为核心，通过Rasa Interactive Learning及Rasa Visualize工具来动态的探索项目运行流程、NLU及Policies及微服务交互过程。课程对项目的data、actions、domain等每一行内容代码进行彻底剖析，不仅讲解其运行机制，更重要的底层why。达到通过实战项目贯通Rasa NLU、Policies、Microservices、ElasticSearch这一在生产环境黄金组合。
第7课：基于ElasticSearch的Rasa项目实战之Movie及Book Knowledge Base整合1，基于ElasticSearch的Knowledge Base与Rasa对话机器人的整合在对话机器人开发中巨大价值分析2，基于ElasticSearch的Rasa项目核心运行流程分析：Movies及Books操作功能详情3，打通Rasa、微服务及ElasticSearch功能演示及运行机制分析4，通过Rasa Shell演示项目案例的核心功能5，通过Rasa Interactive Learning演示项目案例的内幕运行机制及流程深度剖析
第8课：Rasa与ElasticSearch整合项目案例数据及配置作机制、最佳实践、及源码剖析
1，domain.yml中的config及session_config工作机制、最佳实践、内幕自定义源码剖析
2，项目的entities及slots、Responses和actions的关系解析
4，config.yml中Pipeline及Policies详解及其背后的Rasa Graph Architecture剖析
5，NLU及Policies训练数据详解
6，通过Rasa Interactive动手实战演示join movie and rating的功能
第9课：基于ElasticSearch的Rasa项目实战之微服务源码逐行解析
1，Rasa微服务和ElasticSearch整合中代码架构分析
2，KnowledgeBase源码解析
3，MovieDocumentType、BookDocumentType、RatingDocumentType源码解析
4，ElasticsearchKnowledgeBase源码解析
5，ActionElasticsearchKnowledgeBase源码解析
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Rasa 3.X 项目实战之电商零售Customer Service智能业务对话机器人
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本项目是基于电商和零售经典场景智能业务而设计实现的Rasa 3.X智能业务对话机器人，包括其架构设计、配置内幕、源码实现、测试调试以及Rasa Interactive Learning等。首先会聚焦智能业务对话机器人运行流程及项目Bug调试全程演示、命令行下交互过程，紧接着是对话机器人微服务代码逐行解密及基于Rasa Interactive的对话试验，最后对项目的Config、Domain、Rules、FAQ、Chitchat逐行解密及Rasa Interactive运行过程剖析。
从功能上讲，该项目实现了商品信息库存查询、订单跟踪、回退订单、产品信息订阅及处理常见的Chitchat及FAQ等场景下的智能交互式对话。尤其是Debugging及Rasa Interactive Learning部分所使用的工具及透过这些工具所呈现出了项目内部的NLU、Dialogue Management及Action运行的内部流程及对各种现象的本质剖析，不仅能够帮助学员从项目动态运行的角度彻底掌握该项目，同时对提升学员对Rasa内核的理解力也会大有裨益。
学员可以在学习完本课程后对项目代码进行二次开发，实现自己的电商和零售经典场景智能业务对话机器人。
第10课：Rasa项目实战之电商零售Customer Service智能业务对话机器人运行流程及项目Bug调试全程演示1，电商零售Customer Service智能业务对话机器人功能分析2，电商零售Customer Service智能业务对话机器人运行流程3，使用Rase shell --debug模式测试电商零售Customer Service项目及问题Bug思考4，使用Rasa Interactive来尝试解决项目Bug5，调整rule文件效果测试及问题分析6，调整slot配置测试及问题解决方案剖析7，电商零售Customer Service智能业务对话机器人调试全流程及解决方案总结
第11课：Rasa项目实战之电商零售Customer Service智能业务对话机器人微服务代码逐行解密及基于Rasa Interactive的对话试验
1，Customer Service案例使用的SQLite3数据库数据分析
2，增加了数据库的内容但在测试的时候却没有起作用原因及解决方案
3，action_order_status代码逐行解析及Rasa Interactive试验解密
4，action_cancel_order代码逐行解析及Rasa Interactive试验解密
5，action_return代码逐行解析及Rasa Interactive试验解密
6，chitchat和faq背后的ResponseSelector解密
第12课：Rasa项目实战之电商零售Customer Service智能业务对话机器人系统行为分析及项目总结
1，电商零售Customer Service的config内容逐行分析
2，Rasa 3.x Graph Architecture剖析
3，项目实战之电商零售Customer Service的Domain内容逐行分析
4，项目实战之电商零售Customer Service的rules内容逐行分析
5，项目实战之电商零售Customer Service的数据操作代码逐行分析
6，chitchat及faq在Rasa Interactive下的测试及行为分析
7，项目实战之电商零售Customer Service项目总结
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Rasa 3.X 项目实战之银行金融Financial Bot智能业务对话机器人
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本项目是基于银行和金融经典场景智能业务而设计实现的Rasa 3.X智能业务对话机器人，包括其架构设计、配置内幕、源码实现、全生命周期调试、多场景测试以及Rasa Interactive Learning等。首先会聚焦智能业务对话机器人Financial Bot智能业务对话机器人架构、流程及通过Rasa Interactive实验现象解密，然后会通过Debugging模式贯通Rasa项目实战之银行金融Financial Bot智能业务对话机器人系统启动、语言理解、对话决策、状态管理、微服务调用全生命周期流程，紧接着会通过实验的方式测试Financial Bot多种状态转换及Rasa Interactive行为分析，然后会对Financial Bot微服务代码逐行解密及工业级对话机器人高级代码最佳实践分享，最后分享图解Rasa对话机器人项目实战之银行金融Financial Bot架构视角下的Training及Reference全生命周期、功能实现、及产品的二次开发等内容。
从功能上讲，该项目实现了银行和金融经典场景智能业务中的Money Transfer、Transaction Search、Credit card Payment、Account Management、Information Query等智能业务交互式对话。尤其是Debugging及Rasa Interactive Learning部分所使用的工具及透过这些工具所呈现出了项目内部的NLU、Dialogue Management及Action运行的内部流程及对各种现象的本质剖析，不仅能够帮助学员从项目动态运行的角度彻底掌握该项目，同时对提升学员对Rasa内核的理解力也会大有裨益。
该项目展示了大量Rasa对话机器人开发中关于状态管理、上下文切换等高级技术，学员可以在学习完本课程后对项目代码进行二次开发，实现自己的银行和金融服务经典场景智能业务对话机器人任意复杂度的产品。更重要的是，该项目中使用的高阶对话机器人实战技术可以帮助学员在开发基于Rasa开发其它类型的对话机器人时成竹在胸。
第13课：Rasa项目实战之银行金融Financial Bot智能业务对话机器人架构、流程及通过Rasa Interactive实验现象解密
1，使用Rasa Visualize对Financial Bot智能业务对话机器人架构进行解析
2，逐行剖析Rasa Interactive启动内幕及Config文件剖析
3，Rasa 3.X Graph Architecture在Financial Bot智能业务对话机器人中的应用解密
4，使用Rasa Interactive实验Financial Bot进行账户余额查询及现象解密
5，使用Rasa Interactive实验Financial Bot进行transactions消费查询及现象解密
6，action_transaction_search微服务代码解析及SlotSet事件行为分析
第14课：通过Debugging模式贯通Rasa项目实战之银行金融Financial Bot智能业务对话机器人系统启动、语言理解、对话决策、状态管理、微服务调用全生命周期流程
1，使用Rasa shell --debug模式启动银行金融Financial Bot分析
2，Financial Bot的Rasa Server启动、模型加载Debugging内容逐行解密
3，从Rasa 3.X的Graph Architecture的视角分析Financial Bot启动步骤内幕
4，用户输入Message在NLU处理中的各大组件process方法解析
5，基于State而进行的并行policies预测过程解密
6，不同阶段State的出发机制及具体内容剖析
7，使用Financial Bot进行transfer money操作出发form循环分析
8，Rasa Server中的action及Rasa微服务中的action区别和联系源码剖析
9，Slots状态分析和状态管理
10，Financial Bot全生命周期调试总结及进一步的探索思考
第15课：Rasa项目实战之银行金融Financial Bot多种状态转换及Rasa Interactive行为分析
1，使用Rasa Interactive分析Financial Bot从money transfer状态到search recipients状态
2，使用Rasa Interactive分析Financial Bot从money transfer状态到search transactions状态
3，使用Rasa Interactive分析Financial Bot从credit card payment状态到check balance状态
4，使用Rasa Interactive分析Financial Bot从credit card payment整个生命周期流程
5，对于多状态Rasa对话机器人状态切换问题、解决方案及最佳实践分析
第16课：Rasa对话机器人项目实战之银行金融Financial Bot微服务代码逐行解密及工业级对话机器人高级代码最佳实践
1，Financial Bot微服务中使用SlotSet, Restarted,FollowupAction,UserUtteranceReverted等Event解密
2，Financial Bot微服务中对SQLite数据库的使用解析
3，Financial Bot微服务中对自定义Form Validation类CustomFormValidationAction代码逐行剖析
4，Financial Bot微服务中Payment Form Action源码及Validation代码逐行剖析
5，Financial Bot微服务中Money Transfer源码及Validation代码逐行剖析
6，Financial Bot微服务中Transaction Search源码及Validation代码逐行剖析
7，Financial Bot微服务中Explain function源码及触发代码逐行剖析
8，Financial Bot微服务中ActionSessionStart及ActionRestart自定义代码逐行剖析
9，Financial Bot微服务中ActionSwitchForms中的Ask、Deny、Affirm等行为代码逐行剖析
10，Financial Bot微服务中ActionSwitchBackAsk代码逐行剖析
11，Financial Bot微服务中代码总结及工业级Rasa对话机器人代码最佳实践分析
第17课：图解Rasa对话机器人项目实战之银行金融Financial Bot架构视角下的Training及Reference全生命周期、功能实现、及产品的二次开发
1，Rasa 3.X中Graph Architecture解析及其在银行金融Financial Bot中的落地实现
2，Rasa Architecture中的Agent、Channels、NLU Pipeline、Dialogue Policies、Tracker Store等解密
3，Rasa Architecture中的Agent和Action Server的RESTful架构通信内幕解析
4，Rasa Component Training Lifecycle组件实例化、训练及持久化解密
5，Rasa中使用Rule的通用原则及三大经典最佳实践及其在Financial Bot具体的应用
6，Rasa中多任务切换系统stories文件的设计及最佳实践及其在Financial Bot具体应用
7，Financial Bot架构视角下的Training及Reference全生命周期总结及产品的二次开发实践指导
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Rasa 3.X 项目实战之保险行业Insurance Bot智能业务对话机器人
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本项目是基于保险行业经典场景智能业务而设计实现的Rasa 3.X智能业务对话机器人，以调试Debugging为主线剖析项目架构设计、配置内幕、源码实现、全生命周期调试、多场景测试以及Rasa Interactive Learning等。首先会聚焦Rasa对话机器人项目实战之保险行业Insurance Bot架构设计、流程分析、状态管理及基于Rasa Interactive的智能对话实验剖析，然后会对Insurance Bot微服务代码逐行解析及现场实验剖析，紧接着分享Insurance Bot的NLU及Policies数据内幕解密、源码解析及最佳实践，然后会对Insurance Bot调试Debugging全程实战及背后架构、源码及本质解密，最后通过Rasa Interactive learning解密项目中的各种具体应用场景内幕并完成项目总结。
从功能上讲，该项目实现了保险行业经典场景智能业务中的Quote Enquiry、Claim Setting、Claim Status、Claim Payment、Account Management、Information Query等智能业务交互式对话。尤其是Debugging及Rasa Interactive Learning部分所使用的工具及透过这些工具所呈现出了项目内部的NLU、Dialogue Management及Action运行的内部流程及对各种现象的本质剖析，不仅能够帮助学员从项目动态运行的角度彻底掌握该项目，同时对提升学员对Rasa内核的理解力也会大有裨益。
该项目在Debugging及Interactive交互中展示了大量Rasa对话机器人内核高级架构和开发技术，学员可以在学习完本课程后对项目代码进行二次开发，实现自己的保险服务经典场景智能业务对话机器人任意复杂度的产品。更重要的是，该项目课程中展示的高阶对话机器人实战技术可以帮助学员在开发基于Rasa开发其它类型的对话机器人时成竹在胸。
第18课：Rasa对话机器人项目实战之保险行业Insurance Bot架构设计、流程分析、状态管理及基于Rasa Interactive的智能对话实验剖析
1，通过Rasa Visualize可视化工具详解保险行业Insurance Bot功能及架构设计
2，Rasa 3.X架构中的Agent、NLU Pipelines、Dialogue Policies、Action Server、Tracker Store等详解
3，保险行业Insurance Bot案例对Rasa 3.X各组件的应用示例
4，Insurance Bot对Graph Architecture的具体落地应用
5，逐行解密Rasa Interactive启动过程内幕
6，剖析Rasa Interactive中NLU对Insurance Bot输入的Message的处理：Intents、Entities、Slots
7，剖析Rasa Interactive中Policies触发Insurance Bot Form表单的过程内幕
8，剖析Rasa Interactive中Form运行流程及背后的密码
9，解密Insurance Bot表单提交执行微服务action全生命周期流程及Slots状态管理
第19课：Rasa对话机器人项目实战之保险行业Insurance Bot微服务代码逐行解析及现场实验剖析
1，ValidateQuoteForm三大Slot校验源码详解
2，ValidateQuoteForm三大Slot实验分析
3，ActionStopQuote代码解析及实验分析
4，ActionGetQuote源码逐行解析
5，ActionGetQuote实验分析
6，Rasa Custom Action Server Required Endpoint进程调用数据传输协议及内容剖析
7，extract slot function解密及其妙用分析
8，Address操作相关微服务代码逐行剖析
9，Claim操作相关微服务代码逐行剖析
10，Card操作相关微服务代码逐行剖析
11，Payment 操作相关微服务代码逐行剖析
12，Insurance Bot微服务源码总结及状态操作最佳实践
第20课：Rasa对话机器人项目实战之保险行业Insurance Bot的NLU及Policies数据内幕解密、源码解析及最佳实践
1，为什么有了DIETClassifier及预训练模型Duckling、spaCy等来协同完成意图识别和实体提取却还需要RegexFeaturizer、RegexEntityExtractor及EntitySynonymMapper？
2，RegexFeaturizer配置、原理、示例及文档剖析
3，RegexEntityExtractor配置、原理、示例及文档剖析
4，使用RegexFeaturizer及RegexEntityExtractor的三大最佳实践及其背后的原因剖析
5，EntitySynonymMapper配置、原理、示例及文档剖析
6，EntitySynonymMapper源码实现逐行剖析
7，Rules文件最佳实践剖析及三大经典应用
8，Stories文件最简实践解析及能够使用Stories完成不同任务上下文状态切换的背后Transformer原理解密
9，贝叶斯思想下的NLU及Policies数据最佳实践解密
第21课：Rasa对话机器人项目实战之保险行业Insurance Bot调试Debugging全程实战及背后架构、源码及本质解密
1，Rasa 3.X架构中的Agent、NLU Pipelines、Dialogue Policies、Action Server、Tracker Store等交互关系解析
2，解密Rasa shell –debug启动Insurance Bot中基于Sanic的Agent启动内幕
3，解密Rasa shell –debug启动Insurance Bot中基于Tracker Store启动内幕及最佳实践
4，解密Rasa shell –debug启动Insurance Bot中基于NLU Pipelines各大组件启动内幕
5，解密Rasa shell –debug启动Insurance Bot中基于Dialogue Policies各大组件启动内幕
6，解密Insurance Bot Debugging处理用户输入信息message的语言理解NLU全生命周期内幕
7，解密Insurance Bot Debugging处理用户输入信息message的Policies全生命周期内幕
8，解密Insurance Bot Debugging状态管理全生命周期内幕
9，解密Insurance Bot Debugging中Agent与Action Server交互的全生命周期内幕
10，解密Insurance Bot Debugging中form表单处理的全生命周期及微服务调用内幕
第22课：Rasa对话机器人项目实战之保险行业Insurance Bot调试、interactive learning解密及项目总结
1，使用Debugging模式解密Insurance Bot中的Check Claim Status全生命周期
2，使用Debugging模式解密Insurance Bot中的Pay Claim 全生命周期
3，Rasa Core中action具体请求远程微服务端endpoint数据封装、Aiohttp调用等源码剖析
4，Rasa Core中action具体收到远程微服务端endpoint的响应后进行数据处理以Channel调用等源码剖析
5，使用Rasa Interactive Learning启动Insurance Bot过程详解
6，使用Rasa Interactive Learning解密Insurance Bot的order a new card的全生命周期
7，使用Rasa Interactive Learning解密Insurance Bot的file a claim的全生命周期
8，使用Rasa Interactive Learning纠正Insurance Bot的NLU行为实战
9，使用Rasa Interactive Learning纠正Insurance Bot的Policies Prediction行为实战
10，基于使用Rasa Interactive Learning生成的新增数据分析及对话机器人训练
11，Rasa对话机器人项目实战之保险行业Insurance Bot项目总结
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19小时精通Rasa 3.X 项目实战之教育行业Education Bot智能业务对话机器人
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本项目是基于教育行业经典场景智能业务而设计实现的Rasa 3.X智能业务对话机器人，以调试Debugging和Rasa Interactive Learning为主线剖析项目架构设计、微服务内幕、源码实现、数据训练、用户信息处理全生命周期、项目自定义扩展等。本课程花了大量的时间对Education Bot微服务这一对话机器人开发者编码的核心上，包含微服务远程通信、微服务进行启动、微服务注册、各类微服务编码、微服务验证、微服务测试与调试等在实际开发中用到的微服务的实践精髓。
从功能上讲，该项目实现了教育行业行业经典场景智能业务中的信息查询、内容推荐、学习引导、疑难问题解答等智能业务交互式对话，从技术上讲是一个一站式教育领域对话机器人解决方案。尤其是Debugging及Rasa Interactive Learning部分所使用的工具及透过这些工具所呈现出了项目内部的NLU、Dialogue Management以及微服务通信过程、Action Server启动、Action运行的内部流程及对各种现象的本质剖析，不仅能够帮助学员从项目动态运行的角度彻底掌握该项目，同时对提升学员对Rasa内核的理解力也会大有裨益。
该项目在Debugging交互中展示了大量Rasa对话机器人内核高级架构和开发技术，学员可以在学习完本课程后对项目代码进行二次开发，实现自己的教育领域经典场景智能业务对话机器人任意复杂度的产品。更重要的是，该项目课程中展示的高阶对话机器人实战技术尤其是微服务、校验技术及各类定制开发功能可以帮助学员在开发基于Rasa开发其它类型的对话机器人时游刃有余。
第23课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目架构、运行测试、流程分析及Rasa Interactive实验分析
1，Rasa内核架构Agent、NLU Pipelines、Dialogue Policies、Action Server、Tracker Store等详解
2，Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目介绍及架构设计
3，Rasa 3.X Graph Architecture架构密码、Graph Component及数据流解析
4，关于Agent与微服务Action Server交互流程及Action Server把业务处理结果输出全生命周期解析
5，Rasa Shell 启动Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot过程剖析
6，通过Rasa visualize解析Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot
7，通过Rasa Shell演示Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目
8，通过Rasa Interactive启动过程训练内容、模型加载及Rasa Server详解
9，通过Rasa Interactive解密教育领域Education Bot中user和bot交互的内幕详情
10，Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目微服务分析
第24课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot调试Debugging过程全生命周期实战解密
1，教育领域Education Bot调试Rasa Debugging启动Modules分析
2，教育领域Education Bot调试Rasa Debugging启动Sanic服务器详解
3，教育领域Education Bot调试Rasa Debugging命令终端Cmdline链接解析
4，教育领域Education Bot调试Rasa Debugging中NLU Pipeline组件启动详解
5，教育领域Education Bot调试Rasa Debugging中Policies组件启动详解
6，教育领域Education Bot调试Rasa Debugging中用户信息进入Agent过程详解
7，Education Bot Debugging对用户Message处理的整个NLU生命周期详解
8，Education Bot Debugging的Dialogue Management中Policies并行处理详解
9，Education Bot Debugging中Ensemble产生Action过程详解
10，Education Bot Debugging中的系统事件详解
第25课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目Debugging进阶实战
1，Education Bot对RulePolicy、AugmentedMemoizationPolicy、TEDPolicy使用Debugging实验分析
2，Education Bot在stories中对AugmentedMemoizationPolicy具体应用详解
3，Debugging模式下的Education Bot对TEDPolicy使用源码解析
4，Next Action决策器DefaultPolicyPredictionEnsemble算法剖析及源码讲解
5，专门为faq及chitchat设计的ResponseSelector运行机制详解及Debugging实验
6，Debugging模式下的Education Bot出发out of scope机制分析实验解密
7，Debugging模式下的Education Bot的动态State剖析
第26课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目微服务架构设计及通信协议解密
1，Rasa 3.X Architecture视角下的Agent和Action Server交互过程详解
2，Rasa 3.X Architecture视角下的Message Handling生命周期详解
3，Rasa 3.X官网Rasa Action Server逐句解析
4，Endpoint Request四大核心next_action、sender_id、tracker、domain详解
5，Endpoint Request中Payload示例JSON内容解密
6，Endpoint Response两大核心events和repsonse详解
7，Endpoint Response中Payload示例JSON内容解密
8，Education Bot项目微服务中过程及代码示例解析
9，Rasa 3.X微服务OpenAPI specification逐行解析
第27课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目微服务下的代理模式及核心组件源码解析
1，Rasa 3.X Architecture下的Agent与Action Server构建的的代理模式微服务解密
2，代理模式下Rasa Core中的Action类代码逐行解密
3，代理模式下Rasa SDK中的Action类代码逐行解密
4，代理模式下Rasa Core中的OutputChannel内幕机制及代码解析
5，代理模式下Rasa Core中的NaturalLanguageGenerator内幕机制及代码解析
6，代理模式下Rasa Core中的DialogueStateTracker内幕机制及代码解析
7，代理模式下Rasa Core中的Domain内幕机制及代码解析
8，代理模式下Rasa SDK中的CollectingDispatcher内幕机制及代码解析
9，代理模式下Rasa SDK中的Tracker内幕机制及代码解析
10，代理模式下Rasa SDK中的DomainDict内幕机制及代码解析
第28课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目Action Server进程启动、微服务注册、微服务调用全生命周期实战及源码逐行解密
1，通过Rasa Interactive的方式实验微服务调用过程日志记录及对日志的分析
2，对Action Server中微服务注册及调用过程日志详解
3，微服务框架核心ActionExecutor类register_action方法源码逐行解析
4，微服务框架核心ActionExecutor类register_package方法源码逐行解析
5，微服务框架核心ActionExecutor类run方法源码逐行解析
6，微服务框架核心ActionExecutor类data structure及coroutines代码分析
7，Rasa微服务进程启动__main__.py文件代码逐行剖析
8，Rasa微服务进行启动app.py代码分析
9，基于Sanic的Rasa 3.X微服务进程启动服务器App实例化方法逐行代码解密
10，基于Sanic的Rasa 3.X微服务进程启动服务器run方法逐行代码解密
11，Rasa微服务endpoint对调用ActionExecutor安装微服务代码解析及实战解密
12，Rasa微服务endpoint对调用ActionExecutor运行微服务代码解析及实战解密
13，通过触发Bug的方式展示和总结Rasa微服务进程启动、服务器启动、微服务注册、微服务调用全生命周期
第29课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot微服务FormValidationAction案例实验剖析及全生命周期运行源码详解
1，通过Rasa Interactive演示调用FormValidationAction微服务过程问题分析
2，FormValidationAction架构设计及工作机制分析
3，从微服务进程的视角分析FormValidationAction被微服务框架调用的过程及源码解析
4，FormValidationAction的父类ValidationAction设计及源码解析
5，从微服务进程的视角分析Endpoint到ActionExecutor到ValidationAction的整个调用链条
6，ValidationAction的run方法代码调用FormValidationAction代码详解
7，FormValidationAction调用ValidateSubscribeNewsletterForm代码详解
第30课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot开发事件驱动Event三层设计机制、全生命周期及源码详解
1，从系统视角、应用视角及用户视角看Event的设计和实现
2，从Action Server、Agent及Tracker Store底层架构及交互过程解密Rasa事件机制
3，Rasa SDK下的UserUttered、BotUttered、SlotSet、UserUtteranceReverted、FollowupAction等源码解析
4，Rasa Core中事件机制及源码详解
5，DialogueStateTracker源码详解
6，通过Debugging模式分析TrackerStore和DialogueStateTracker交互关系
7，基于Action Server、Agent和TrackerStore三者相互交互的Rasa事件驱动机制总结
第31课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目微服务源码逐行解密（上）
1，Education Bot项目代码Modules导入分析及最佳实践
2，ActionSubmitSubscribeNewsletterForm源码逐行剖析
3，ValidateSubscribeNewsletterForm源码逐行剖析
4，ActionSubmitSalesForm源码逐行剖析
5，ValidateSalesForm源码逐行剖析
7，ActionExplainSalesForm源码逐行剖析
8，ActionExplainFaqs源码逐行剖析
9，ActionSetFaqSlot源码逐行剖析
10，ActionPause源码逐行剖析
11，ActionStoreUnknownProduct源码逐行剖析
12，ActionStoreUnknownNluPart源码逐行剖析
13，ActionStoreBotLanguage源码逐行剖析
14，ActionStoreEntityExtractor源码逐行剖析
15，ActionSetOnboarding源码逐行剖析
第32课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目微服务源码逐行解密（下）
1，ActionSubmitSuggestionForm源码逐行剖析
2，ActionStoreProblemDescription源码逐行剖析
3，ActionGreetUser源码逐行剖析
4，ActionDefaultAskAffirmation源码逐行剖析
5，ActionDefaultFallback源码逐行剖析
7，ActionRestartWithButton源码逐行剖析
8，ActionCommunityEvent源码逐行剖析
9，ActionDocsSearch源码逐行剖析
10，ActionForumSearch源码逐行剖析
11，ActionTagFeedback源码逐行剖析
12，ActionTagDocsSearch源码逐行剖析
13，ActionTriggerResponseSelector源码逐行剖析
第33课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目NLU Pipeline、Dialogue Policies、及多意图识别及对话管理解密
1，Rasa Architecture视角晓Agent与NLU Pipeline、Dialogue Policies交互关系解析
2，Education Bot项目NLU Pipeline逐个组件解析
3，Education Bot项目Dialogue Policies逐个组件解析
4，Rasa中Multi-Intent多意图Classifier分类器工作原理和流程解析
5，Rasa中Multi-Intent多意图配置及案例分析
7，Rasa中Multi-Intent多意图Dialogue Management处理机制及实例剖析
第34课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目NLU Data详解
1，Education Bot项目NLU Data架构设计High-Level Structure四大核心解析
2，NLU Training Examples解析及实例分析
3，NLU Entities解析及实例分析
4，NLU Synonyms解析及实例分析
5，NLU Regular Expressions for Intent Classification解析及实例分析
6，NLU Regular Expressions for Entity Extraction解析及实例分析
7，NLU Lookup Tables解析及实例分析
8，NLU Entities Roles and Groups解析及实例分析
9，NLU Entity Roles and Groups influencing dialogue predictions解析及实例分析
10，NLU BILOU Entity Tagging解析
第35课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目Policies Data详解
1，Education Bot项目Policies Data中Stories和Rules分离的架构设计
2，Policies Data中User Messages、Actions及Events三个组件解析
3，Form Events详解及案例分析
4，Checkpoints详解及案例分析
5，OR statements详解及案例分析
6，End-to-end Training工作机制解析
7，End-to-end Training案例分析
8，Rules for the Conversation Start详解及案例分析
9，Rules with Conditions详解及案例分析
10，Skip Waiting for User Input at the End of a Rule
11，Form下的ActionExecutionRejection机制详解
12，对ActionExecutionRejection具体处理实例解析
第36课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目Session自定义、Rich Response解密及案例剖析
1，Domain中的config运行机制剖析及配置实践
2，session_expiration_time设置最佳实践
3，carry_over_slots_to_new_session运行原理解密
4，Session启动事件分析
5，action_session_start运行机制及最佳实践
6，action_session_start自定义设置对话机器人的Memory
7，action_session_start自定义和第三方API整合
8，action_session_start与session_started_metadata综合应用
9，Using Variables in Responses解析与示例
10，Channel-Specific Response Variations解析与示例
11，Conditional Response Variations解析与示例
12，Rich Responses解析与示例
第37课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目Slots内幕解析、Slot Validation Actions剖析、Entities及Intents解析
1，Rasa Slots工作机制及最佳实践解析
2，Slots and Conversation Behavior详解及示例剖析
3，Slot Types：Text Slot、Boolean Slot、Categorical Slot、Float Slot、List Slot、Any Slot详解及示例
4，Custom Slot Types工作机制及示例剖析
5，Slot Mappings详解及示例剖析
6，Mapping Conditions详解及示例剖析
7，Custom Slot Mappings详解及示例剖析
8，action_validate_slot_mappings详解及源码剖析
9，Entities详解及示例剖析
10，Intents详解及示例剖析
第38课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目Form内幕解析及自定义全解
1，Education Bot项目Form使用分析
2，Rasa Form的定义与activation解析与案例剖析
3，Deactivating a Form解析及最佳实践
4，Writing Stories / Rules for Unhappy Form Paths解析及案例剖析
5，Form Slot Mappings剖析
6，Validating Form Input解析及案例剖析
7，Custom Slot Mappings解析及案例剖析
8，Dynamic Form Behavior解析及案例剖析
9，requested_slot slot解析及案例剖析
10，Custom Action to Ask For the Next Slot解析及案例剖析
第39课：Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目FormValidationAction内幕机制及源码逐行解密
1，基于Rasa微服务的Action的ValidationAction架构解析
2，ValidationAction中提取slots信息代码逐行剖析
3，ValidationAction中validation操作源码逐行剖析
4，ValidationAction中run方法源码逐行剖析
5，FormValidationAction的domain_slots方法代码逐行剖析
6，FormValidationAction的_extract_validation_events代码逐行剖析
7，FormValidationAction的next_requested_slot代码逐行剖析
8，Rasa文档中ValidationAction逐句解析
9，Rasa文档中FormValidationAction逐句解析
10，Education Bot项目FormValidationAction使用分析
第40课：图解Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目及综合调试Debugging实战解密
1，通过Rasa Architecture图解对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目
2，通过Graph Architecture图解对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目
3，通过Training Flow图解对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目
4，通过Inference Flow图解对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目
5，Rasa Action Server启动详解
6，Rasa Server NLU启动过程Debugging及图解
7，Rasa Server Policies启动过程Debugging及图解
8，通过Debugging的模式解析用户输入Message完整的NLU处理过程
9，通过Debugging的模式解析用户输入Message完整的Policies处理过程
10，通过Debugging的模式解析用户输入Message完整的响应用户的过程