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在 Rasa 中，config.yml 是非常关键的配置文件之一，它的作用是定义你的对话机器人使用哪些模型组件来完成：
- 意图识别（NLU）
- 实体抽取（NER）
- 对话管理（Core）
🧠 作用简述
| 部分 | 功能 |
|---|---|
recipe | 指定使用哪种 Rasa 模型训练流程 |
assistant_id | 项目的唯一标识符，用于部署和版本管理 |
language | 机器人处理的语言 |
pipeline | 定义 NLU 模块的组件流水线（意图识别+实体识别） |
policies | 定义 Core 模块使用的对话策略组件（控制对话流程） |
🔍 字段逐个解析
1. recipe
指定训练流程的类型。通常使用默认值 default.v1，它会根据 pipeline 和 policies 自动训练你的模型。
recipe: default.v1
2. assistant_id
每个 Rasa 助手有一个唯一的 ID，默认系统会自动生成。用于部署时标识机器人。
assistant_id: 20250412-010713-concrete-weapon
你可以修改成自己的项目名，也可以不管它。
3. language
定义对话机器人使用的语言（比如 en、zh 等）。对模型训练和分词等有影响。
language: en
若你在做中文医生助手，应改为：
language: zh
4. pipeline（NLU 组件流水线）
NLU 模型是由多个组件组成的流水线，每个组件负责特定任务，比如：
- 分词
- 特征提取
- 意图识别
- 实体识别
你当前的文件是：
pipeline: null
这表示：使用默认 pipeline。Rasa 默认 pipeline 通常包括：
pipeline:- name: WhitespaceTokenizer # 分词器（按空格分）- name: RegexFeaturizer # 支持正则匹配特征- name: LexicalSyntacticFeaturizer # 提取词性、大小写等语言特征- name: CountVectorsFeaturizer # 用词袋模型提取词向量- name: CountVectorsFeaturizer # 字符级 n-gram 特征analyzer: char_wbmin_ngram: 1max_ngram: 4- name: DIETClassifier # 主意图识别和实体识别模型epochs: 100constrain_similarities: true- name: EntitySynonymMapper # 实体同义词映射- name: ResponseSelector # 多候选响应选择器epochs: 100- name: FallbackClassifier # 置信度低时触发兜底逻辑threshold: 0.3ambiguity_threshold: 0.1
👉 你也可以自定义这个 pipeline，比如换成
JiebaTokenizer用于中文分词。
5. policies（对话策略）
控制机器人如何决定下一步动作。策略是用来决定在特定上下文中说什么或做什么。
目前是：
policies: null
表示使用默认策略，通常是这几种：
policies:- name: MemoizationPolicy # 记住训练数据里的对话路径- name: RulePolicy # 用于处理规则（如故事文件中的规则）- name: TEDPolicy # 强大的上下文感知策略（用 transformer 架构）max_history: 5epochs: 100constrain_similarities: true- name: UnexpecTEDIntentPolicy # 辅助检测用户意图偏差max_history: 5epochs: 100
你可以按需调整，比如关闭 MemoizationPolicy、调整 max_history 等。
🧪 示例：中文医生助手常用配置（推荐）
language: zhpipeline:- name: JiebaTokenizer- name: RegexFeaturizer- name: LexicalSyntacticFeaturizer- name: CountVectorsFeaturizer- name: CountVectorsFeaturizeranalyzer: char_wbmin_ngram: 1max_ngram: 4- name: DIETClassifierepochs: 100- name: EntitySynonymMapper- name: FallbackClassifierthreshold: 0.4ambiguity_threshold: 0.1policies:- name: RulePolicy- name: MemoizationPolicy- name: TEDPolicymax_history: 5epochs: 100- name: UnexpecTEDIntentPolicymax_history: 5epochs: 100