策略概述

策略决定对话中的下一步行动。

在 Rasa 中，策略是负责对话管理的组件。在基于 CALM 的对话机器人中，FlowPolicy 负责执行业务逻辑。如果你正在构建基于 NLU 的对话机器人，可以在此处阅读相关策略。

CALM 中的策略

由于 CALM 中的对话理解组件已经考虑了对话的上下文，因此对话管理器的角色比基于 NLU 的对话机器人更简单。

你可以通过在项目的 config.yml 中指定 policies 键来自定义对话机器人使用的策略。在大多数情况下，默认配置应该可以满足你的需求，更高级的用例则可以进行自定义。

有不同的策略可供选择，你可以在单个配置中包含多个策略。以下是策略列表的示例：

Rasa Pro >= 3.8.xRasa Pro <=3.7.x

config.yml

# ...

policies:
- name: FlowPolicy
- name: EnterpriseSearchPolicy

config.yml

# ...

policies:
- name: FlowPolicy
- name: rasa_plus.ml.EnterpriseSearchPolicy

动作选择

每次，配置中定义的每个策略都有机会以一定的置信度预测下一步动作。策略也可以决定不预测任何动作。预测置信度最高的策略决定对话机器人的下一步动作。

最大预测数量

默认情况下，对话机器人最多可以在每条用户消息后预测 10 个后续动作。要更新此值，可以将环境变量 MAX_NUMBER_OF_PREDICTIONS 设置为所需的最大预测数量。