Rasa中的tracker_store和event_broker

  Rasa 中的 tracker_store 相对主流为 Redis，event_broker 相对主流为 RabbitMQ。后续为了研究学习直接将 tracker_store 和 event_broker 的 type 都设置为 SQL，使用 MySQL 统一管理。

一.Rasa 中的 tracker_store

  要使用 MySQL 作为 Rasa 的 tracker_store，需要在 endpoints.yml 文件中进行一些配置。以下是一个示例配置：

tracker_store:
    type: SQL
    dialect: "mysql+pymysql"
    url: "localhost"  # your mysql host
    db: "rasa"  # name of the mysql database
    username: "root"  # username to access the database
    password: "password"  # password to access the database

  在这个配置中，type 是 SQL，dialect 是 mysql+pymysql，这表示使用的是 MySQL 数据库，并且使用 pymysql 作为数据库驱动。url、db、username 和 password 分别是 MySQL 数据库的主机名，数据库名，用户名和密码。

  然后，需要确保环境中已经安装了 pymysql 这个库。如果没有，可以使用以下命令进行安装：

pip install pymysql

  这样，Rasa 就会使用 MySQL 作为 tracker_store 进行对话跟踪的存储了。TrackerStore 是一个抽象基类，它定义了一些方法，但并没有定义具体的数据结构。具体的数据结构取决于你选择的 TrackerStore 的实现。例如，SQLTrackerStore，RedisTrackerStore，DynamoTrackerStore，MongoTrackerStore 等都有自己的数据结构。

  但是，可以从 TrackerStore 的方法中推断出一些通用的字段。例如，save 方法接受一个 DialogueStateTracker 对象，这个对象包含了一次对话的所有信息。DialogueStateTracker 对象主要包含以下字段：

• sender_id：对话的发送者 ID，类型为字符串。
• slots：对话的槽位信息，类型为字典，键为槽位名，值为槽位值。
• latest_message：最新的消息，类型为 UserUttered 对象，包含了消息的文本、意图、实体等信息。
• events：对话的事件列表，类型为列表，包含了对话中的所有事件，如 UserUttered，BotUttered，SlotSet 等。

  具体的 TrackerStore 实现可能会存储更多的信息，也可能会对这些信息进行一些转换。例如，SQLTrackerStore 会将这些信息存储到 SQL 数据库中，而 RedisTrackerStore 则会将这些信息存储到 Redis 中。

二.Rasa 中的 event_broker

  在 Rasa 中，broker 是用于处理和传递消息的组件。它主要用于将事件（如用户的消息，机器人的回复，槽位的设置等）从一个地方传递到另一个地方。例如，当用户发送一条消息时，broker 会将这条消息从输入通道传递到 Rasa 核心，然后再将 Rasa 核心的回复传递回输入通道。

  Rasa 支持多种类型的 broker，包括 RabbitMQ、Kafka、SQL、文件和自定义等。可以在 endpoints.yml 文件中配置 broker。以下是一个使用 RabbitMQ 作为 broker 的示例配置：

event_broker:
  type: "pika"
  url: "localhost"  # rabbitmq host
  username: "guest"  # username to access rabbitmq
  password: "guest"  # password to access rabbitmq
  queues:
    - "rasa_core_events"  # name of the rabbitmq queue

  在这个配置中，type 是 pika，这表示使用的是 RabbitMQ 作为 broker。url、username 和 password 分别是 RabbitMQ 的主机名、用户名和密码。queues 是一个列表，包含了想要使用的 RabbitMQ 队列的名字。

  然后需要确保环境中已经安装了 pika 这个库。如果没有，可以使用以下命令进行安装：

pip install pika

  这样，Rasa 就会使用 RabbitMQ 作为 broker 进行消息的处理和传递了。

参考文献

[1] Tracker Stores：https://rasa.com/docs/rasa/tracker-stores/

[2] Event Brokers：https://rasa.com/docs/rasa/event-brokers/

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