报时机器人的rasa shell执行流程分析( 二 ) _生活百科

app.register_listener(partial(load_agent_on_start, model_path, endpoints, remote_storage), "before_server_start",)app.register_listener(close_resources, "after_server_stop")5.rasa/core/agent.py文件??通过load_agent_on_start()方法加载一个agent 。在rasa/core/agent.py文件中，load_agent()函数如下所示：

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??在load_agent()函数中，加载模型代码是agent.load_model(model_path) 。在Agent类的def load_model()方法中，关于初始化MessageProcessor代码如下：

self.processor = MessageProcessor(model_path=model_path,tracker_store=self.tracker_store,lock_store=self.lock_store,action_endpoint=self.action_endpoint,generator=self.nlg,http_interpreter=self.http_interpreter,)

加载模型的代码如下：

logger.info(f"Loading model {model_tar}...")with tempfile.TemporaryDirectory() as temporary_directory:try:metadata, runner = loader.load_predict_graph_runner(Path(temporary_directory),Path(model_tar),LocalModelStorage,DaskGraphRunner,)return os.path.basename(model_tar), metadata, runnerexcept tarfile.ReadError:raise ModelNotFound(f"Model {model_path} can not be loaded.")

6.rasa/engine/loader.py文件??在rasa/engine/loader.py文件中，def load_predict_graph_runner()函数如下：

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三.遇到的问题和说明1.如何用PyCharm调试Rasa项目解析：一种是基于Script path的调试方法，一种是基于Module name的调试方法。这里介绍前者如下所示：

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(1)Script Path：安装rasa类库的__main__.py文件路径。(2)Parameters：rasa的各种cli，比如train、test、shell等。(3)Working directory：安装rasa类库的根目录。说明：因为rasa类库依赖类库太多导致系统环境混乱，所示建议使用虚拟环境进行rasa类库安装。
2.NoConsoleScreenBufferError解析：exception=NoConsoleScreenBufferError('No Windows console found. Are you running cmd.exe?')

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3.模型20220915-081548-honest-yield.tar.gz解析：由metadata.json文件和components文件夹组成，后者和config.yml内容密切相关，如下所示：

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4.Sanic框架解析：Sanic是一个高性能异步的Web框架。
5.asyncio库解析：它的编程模型是一个消息循环，关键字涉及event_loop、coroutine、task、future、async/await等。
??本文只是简要的介绍了rasa shell命令启动后的程序执行过程，但是对于加载模型后如何解析模型构建图，以及用户输入后，消息如何通过模型(nlu和dialog policy)得到输出并没有介绍，后面写篇文章专门介绍。
参考文献：[1]Rasa实战：构建开源对话机器人[2]Sanic官方文档：https://www.osgeo.cn/sanic/[3]asyncio库异步I/O：python.org/3.7/library/asyncio.html" rel="external nofollow noreferrer">https://docs.python.org/3.7/library/asyncio.html[4]聊天机器人框架Rasa资源整理
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