Миграция с DialogFlow на Rasa ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть чат-бот, который использует DF для сопоставления запроса пользователя с намерением. Бэкенд построен на Python, фронтенд — на React.js, все работает нормально. Однако я хотел бы вернуть 3 лучших матча, когда достоверность находится ниже определенного порога, скажем, 0,7. Насколько я понимаю, в DF это невозможно, поэтому ищу другие варианты. В этом посте я нашел Rasa, поскольку она имеет открытый исходный код и ее довольно просто реализовать, поскольку у нее есть простое руководство по переходу с DF.

Итак, когда я следую руководству, я получаю сообщение об ошибке: Путь «данные» не содержит действительных данных NLU. Пожалуйста, проверьте формат данных. Обучение модели NLU теперь будет пропущено. при выполнении шага rasa train nlu.

Я обнаружил, что распространенная проблема заключается в том, что «ответы» в экспортированных файлах json не существуют, и добавление 'responses' = [] в json могло бы решить проблему, но в моем случае я все еще получаю ту же ошибку. Я думаю, что это так, потому что у меня нет ответов в моих намерениях, но я связываю намерение с базой данных, из которой получаю ответ.

Есть ли способ использовать обучающие примеры и имя намерения и обучить модель Rasa nlu, или у кого-нибудь есть сценарий для преобразования файлов JSON DF в формат файлов yaml Rasa? (сценарий преобразования rasa также возвратил ту же ошибку)

Или есть ли другой, более простой способ получить три лучших совпадения по намерениям, которые я мог бы попробовать?