流中的条件¶

条件是流中的逻辑语句，用于确定哪些流可以执行、导航逻辑分支以及验证槽值。

条件¶

条件在流中的三个不同位置使用：

在流守卫中确定是否可以启动流。
在流步骤的 next 字段中用于在业务逻辑的分支之间进行选择。
在 collect 步骤的 rejections 字段中验证槽值。

语法¶

流中的条件使用自然语言编写，可以包含逻辑运算符、条件运算符和其他构造。它们使用 pypred 库运行。

这些条件支持以下运算符：

not：否定条件。
and：使用逻辑 AND 组合两个条件。
or：使用逻辑 OR 组合两个条件。
>：大于。
>=：大于或等于。
<：小于。
<=：小于或等于。
=：等于。
!=：不等于。
is：检查相同。
is not：检查不相同。
contains：检查集合是否包含值的子集运算符
matches：使用正则表达式匹配字符串。

括号¶

使用括号对表达式进行分组并控制求值的顺序。例如：

- collect: age
  next:
    - if: slots.age < 18
      then: under_18_step
    - if: (slots.age > 18 and (consent = "yes" or consent = "y"))
      then: consent_accept
    - else: consent_decline

子集运算符¶

子集运算符 contains 可用于 SET contains VALUE 格式，其中 SET 是可能值的集合，VALUE 是槽的名称。例如：

- collect: emergency
  next:
    - if: "{'WARN' 'ERR' 'CRIT'} contains slots.error_level"
      then: handoff
    - else: everything_okay

当用作 slots.product contains "Rasa" 时，contains 运算符也可用于识别子字符串，但此检查区分大小写。

常量¶

字符串文字：用单引号或双引号括起来（'example' 或 "example"）。
数字文字：不带引号的数字（42）。
常量：true、false、undefined、null、empty。

正则表达式¶

使用 matches 运算符时，你可以包含正则表达式修饰符。正则表达式修饰符应括在引号中。例如，此流步骤检查邮政编码槽是否包含美国邮政编码：

- collect: zipcode
  description: ask zipcode and check if its a zip code
  next:
    - if: slots.zipcode matches "\d{5}(-\d{4})?"
      then: ask_payment
    - else: wrong_zipcode

可以进行不区分大小写的子字符串比较，条件 product matches "(?i).*rasa.*" 可以检查 product 变量中的子字符串 rasa。

空值¶

如果想检查布尔槽是否未设置，则需要使用语法 <boolean-slot> is null。

要检查文本槽是否未设置或为空，则使用语法 not <text-slot>。

示例¶

以下是一些条件示例，展示了如何使用不同的构造。

# Simple conditions
age > 18
name is "Alice"
name is empty
status = "active"
status is not null

# Combining Conditions
age > 21 and gender = "female"
category = "electronics" or category = "computers"
status = "active" and (priority = 1 or priority = 2)
status = empty or status is null
description matches "/error \d{3}/i" and (severity = "high" or source contains "server")

命名空间¶

命名空间用于访问分支条件、槽验证和流守卫中使用的谓词中的不同类型的数据。有两个可用的命名空间：slots 和 context。slots 命名空间用于访问槽值，而 context 命名空间用于访问当前对话框架属性。

槽¶

slots 命名空间用于访问槽值。槽名称必须以 slots. 为前缀，才能在条件中访问。例如：

- id: some_question
  collect: age
  next:
    - if: slots.age < 18
      then: under_18_step
    - else: over_18_step

确保在领域中定义了槽。如果槽未在领域中定义，或者槽未以 slots. 命名空间作为前缀，则训练期间运行的验证将失败并出现相应错误。

上下文¶

context 命名空间用于访问当前对话框架的属性。该属性必须以 context. 为前缀才能在谓词中访问。例如：

  pattern_completed:
    description:  a flow has been completed and there is nothing else to be done
    steps:
      - noop: true
        next:
          - if: context.previous_flow_name != "greeting"
            then:
              - action: utter_what_can_help_with
                next: END
          - else: stop
      - id: stop
        action: action_stop

你还可以使用 jinja 模板来访问 context 命名空间。例如：

  pattern_completed:
    description:  a flow has been completed and there is nothing else to be done
    steps:
      - noop: true
        next:
          - if: "{{context.previous_flow_name}}" != "greeting"
            then:
              - action: utter_what_can_help_with
                next: END
          - else: stop
      - id: stop
        action: action_stop

对话框架¶

对话管理器在对话框架堆栈中组织（用户定义和内置的）流的进展。对话框架堆栈表示对话框架的 LIFO（后进先出）堆栈。不同类型的对话框架被映射到内置对话模式，从而实现对话修复。

每个对话框架都有一个 flow_id 和 step_id 属性。flow_id 是当前流的 ID，step_id 是流中当前步骤的 ID。

可用的对话框架类型如下：

取消：处理流取消。
闲聊：处理闲聊。
澄清：处理澄清。
收集信息：处理信息收集。
完成：处理流完成。
继续中断：处理中断流的继续。
更正：处理更正。
内部错误：处理内部错误。
搜索：处理知识搜索。
跳过问题：处理跳过信息收集。
代码更改：在对话机器人更新后清理堆栈。
无法处理：处理对话机器人无法处理的情况。
人工处理：处理交接给人工。

取消¶

flow_id 为 pattern_cancel_flow。step_id 为 START。此外，还有以下属性可用：

canceled_name：应取消的流的名称。
canceled_frames：应取消的堆栈框架列表。

闲聊¶

flow_id 为 pattern_chitchat。step_id 为 START。

澄清¶

flow_id 为 pattern_clarify。step_id 为 START。此外，还有以下属性可用：

names：用户可以从中选择的流名称列表。
clarification_options：用户可以从中选择的字符串选项。

收集信息¶

flow_id 为 pattern_collect_information。step_id 为 START。此外，还有以下属性可用：

collect：应填充的槽的名称。
utter：向用户询问信息应执行的响应。
collect_action：向用户询问信息应执行的动作。
rejections：如果用户提供无效信息，应执行的可选验证检查列表。

请注意，如果在流中使用 context.collect 属性，则必须以 jinja 模板样式编写此属性，并在其前面加上 slots. 命名空间。这是因为 context.collect 对应于槽名称，并且每个槽都必须以 slots. 命名空间开头。

例如：

  pattern_collect_information:
    name: "pattern_collect_information"
    description:  the assistant is collecting information from the user
    steps:
      - id: check
        next:
          - if: "slots.{{context.collect}} is not null"
            then:
              - action: utter_ask_age
                next: listen
          - else: END
      - id: listen
        action: action_listen

完成¶

flow_id 为 pattern_completed。step_id 为 START。此外，以下属性可用：

previous_flow_name：已完成的流的名称。

继续中断¶

flow_id 为 pattern_continue_interrupted。step_id 为 START。此外，以下属性可用：

previous_flow_name：已中断的流的名称。

更正¶

flow_id 为 pattern_correction。step_id 为 START。此外，以下属性可用：

is_reset_only：表示更正是否仅为流重置。
corrected_slots：应更正的槽键值对。
reset_flow_id：要重置为的流的 ID，默认为 None。
reset_step_id：要重置为的步骤的 ID，默认为 None。

内部错误¶

flow_id 为 pattern_internal_error。step_id 为 START。此外，以下属性可用：

error_type：字符串表示错误类型。
info：要提供给用户的附加信息。

知识搜索¶

flow_id 为 pattern_search。step_id 为 START。

跳过问题¶

flow_id 为 pattern_skip_question。step_id 为 START。

代码更改¶

flow_id 为 pattern_code_change。step_id 为 START。

无法处理¶

flow_id 为 pattern_cannot_handle。step_id 为 START。此外，还有以下属性可用：

reason：字符串表示对话机器人无法处理的原因。

人工处理¶

flow_id 为 pattern_human_handoff。step_id 为 START。