본문 바로가기

챗봇 (Rasa)

[Rasa] config.yml 파일 설정 _pipeline, policies (Fallback 커스텀 액션)

 

* config.yml 파일 설정

 

[ pipeline ]  

nlu 레벨에서 사용자 입력을 처리하고 이해하는 과정에서 어떤 구성 요소를 사용할 지 결정.

 

(주요구성요소)

 

  • Tokenizer: 입력 문장을 토큰 단위로 분리
  • Featurizer: 텍스트를 숫자형 벡터로 변환
  • Intent Classifier: 사용자의 의도를 분류
  • Entity Extractor: 텍스트에서 엔티티(명사구 등)를 추출
  • FallbackClassifier: NLU 모델이 입력을 이해하지 못했을 때 fallback 처리

=> 토크나이저, 피처라이저, 인텐트 분류기, 엔티티 추출기 등 텍스트 처리 관련 구성요소.

 


 

[ policies ]   _대화 정책 설정

core 레벨에서 대화의 흐름을 정의하고, 어떤 액션을 실행할지 결정.  

 

(주요구성요소)

 

  • MemoizationPolicy: 과거의 대화 기록을 바탕으로 다음 액션을 예측
  • TEDPolicy: 트랜스포머 기반의 모델로, 대화의 맥락을 이해하여 다음 액션을 예측
  • RulePolicy: 명시적인 규칙을 기반으로 다음 액션을 결정
  • FallbackPolicy: Core 레벨에서 fallback을 처리

=> 과거 대화 기록, 규칙 기반 예측, 트랜스포머 모델 등을 통해 대화의 다음 단계를 예측하는 구성요소. 

 


 

파이프라인 설정 =>  사용자의 입력을 처리하고 이해하여 인텐트&엔티티 추출

대화 정책 설정 => 추출된 인텐트&엔티티를 바탕으로 대화의 흐름을 결정하고, 다음 실행 액션을 예측.