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此篇接续上一篇 传统业务对接AI-AI编程框架-Rasa的业务应用实战（1）--项目背景即学习初衷 

1、Python 环境版本的选择 

我主机上默认的Python环境是3.12.3 （我喜欢保持使用最新版本的工具或框架，当初装python时最新的稳定版本就是这个）

但是用这个版本去安装Rasa并不合适，因为最新最稳定版本的Rasa并不支持3.12.3 

Rasa 3.6.x 官方推荐的Python环境是 3.8.10

安装完并切换到3.8.10以后，还要把pip更新到最新版本(这一步很重要不能省)，更新命令：

python -m pip install --upgrade pip

>>>>> 注意，更新完要重启命令行环境  <<<<<

此处强烈建议通过Python的版本管理工具pyenv来进行工程本地环境python版本的切换。

具体可以参照我这一篇文章：pyenv的常用命令

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2、Rasa 版本选用 Rasa 3.6.21 （为什么选择这个版本参考我的这篇初学者选择rasa版本文章）

源可以选用阿里云的，也可以选用官方的（需要网络健全）

#阿里云的rasa源
https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple #官方的rasa源
https://pypi.org/simple

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 3、工程目录里需要开启Python虚拟环境

启动命令行窗口即PowerShell 或者 IDE的终端（如PyCharm的Terminal），切换到工作目录，在工作目录下执行：

python -m venv venv

此步命令的含义详细描述如下：

• 命令：python -m venv venv

• 作用：在当前目录下创建一个名为 venv 的 虚拟环境。（后续虚拟环境还需要激活，见下文）

• 解释：

  • python：调用你系统中安装的 Python 解释器（确保是 Python 3.8-3.10，因为 Rasa 兼容这些版本）。

  • -m venv：告诉 Python 运行 venv 模块（Python 内置的虚拟环境工具）。

  • venv：指定虚拟环境的文件夹名称（这里命名为 venv，你可以改成其他名字，如 myenv）。

• 效果：

  • 在你的项目目录（rasa-invoice-bot）下生成一个 venv 文件夹，包含一个独立的 Python 环境，包括：

    • 独立的 Python 可执行文件。

    • 独立的 site-packages 目录，用于安装项目依赖（如 Rasa）。

  • 虚拟环境隔离了系统全局的 Python 环境，避免不同项目之间的库版本冲突。

为什么需要：

• Rasa 需要特定的依赖（如 tensorflow、spacy），可能与其他项目冲突。

• 虚拟环境确保你的 Rasa 项目使用独立的库版本，不会影响系统或其他项目。

 激活刚刚创建的python虚拟环境

Linux: source venv/bin/activate（Windows: venv\Scripts\activate）

含义

• 命令：

  • Linux/Mac：source venv/bin/activate

  • Windows：venv\Scripts\activate

• 作用：激活虚拟环境，让你的终端使用 venv 文件夹中的 Python 和依赖，而不是系统全局的 Python。

• 解释：

  • source（Linux/Mac）：Linux/Mac 系统中运行脚本的命令，加载 venv/bin/activate 脚本。

  • venv/bin/activate：激活脚本，修改终端的 PATH 环境变量，指向虚拟环境的 Python 和 pip。

  • Windows 替代：Windows 使用 venv\Scripts\activate，直接运行激活脚本（无需 source）。

• 效果：

  • 激活后，终端提示符前会出现 (venv)，表示虚拟环境已启用。

  • 运行 python 或 pip 时，会使用 venv 中的 Python 和 pip，而不是系统全局的。

  • 示例：

    • 激活前：pip list 显示系统全局的库。

    • 激活后：pip list 只显示虚拟环境中的库（初始为空或仅少数默认库）。

• 为什么需要：

  • 确保 pip install rasa 安装到虚拟环境中，而不是全局 Python。

  • 避免污染系统环境，保持项目依赖干净。

四、安装并初始化Rasa

请按以下步骤操作（以powershell终端为例）：

1. 确认虚拟环境：

   cd D:\private-projects\Ai-for-Biz
   .\venv\Scripts\activate
   python --version
   pip --version

2. 安装Rasa 3.6.21：

   pip install rasa==3.6.21 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
   rasa --version

3. 初始化项目：

   rasa init
   dir 

安装过程中有可能会遇到报错，比如下面这种，遇到什么错就解决什么错就好了。 

 Collecting psycopg2-binary<2.10.0,>=2.8.2 (from rasa==3.6.21) Downloading https://mirrors.aliyun.com/pypi/packages/cb/0e/bdc8274dc0585090b4e3432267d7be4dfbfd8971c0fa59167c711105a6bf/psycopg2-binary-2.9.10.tar.gz (385 kB) Installing build dependencies ... done Getting requirements to build wheel ... error error: subprocess-exited-with-error × Getting requirements to build wheel did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [21 lines of output] running egg_info writing psycopg2_binary.egg-info\PKG-INFO writing dependency_links to psycopg2_binary.egg-info\dependency_links.txt writing top-level names to psycopg2_binary.egg-info\top_level.txt

我遇到的就只有上面这1处错误，解决办法是：安装psycopg2-binary这个包。命令如下：

pip install psycopg2-binary==2.9.9 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

解决完安装好并初始化以后，rasa的搭建工作就大功告成了。

可以测试下了：（下图命令是启动rasa的壳程序，即命令行交互模型的运行）

rasa shell

你可以与AI简单对话了：

2025-06-03 16:58:39 INFO root - Rasa server is up and running. Bot loaded. Type a message and press enter (use '/stop' to exit):

Your input -> Hello

Hey! How are you?

Your input -> Fine

... 

Your input -> 

OK  到这一步本章环节就顺利结束。