rasa

自己搭聊天机器人,不用把对话数据交给别人,想怎么调就怎么调。

Rasa 是一个开源的对话式 AI 框架,用于构建文本和语音驱动的聊天机器人与语音助手。它拆分为两个核心模块:Rasa NLU 负责意图识别和实体抽取,Rasa Core 负责对话管理与策略学习,开发者可以基于它灵活控制多轮对话的流程和状态。Rasa 支持接入 Slack、Facebook Messenger、Telegram 等主流消息渠道,也提供 REST API 方便集成到自有系统中。它的主要特点是训练数据采用纯文本或 Markdown 格式,易于版本化管理;对话策略支持基于规则的硬编码和基于机器学习的软性选择,兼顾可控性与灵活性。Rasa 还强调 conversation-driven development 理念,提倡通过真实对话日志持续改进模型。整体上它是一套自托管、可私有化部署的方案,适合对数据隐私和定制化要求较高的团队,但上手门槛和学习成本也相对明显。

开源 开源免费 对话助手

项目数据

分类对话助手
开发团队RasaHQ
所属国家
定价模式开源免费
价格区间
是否开源
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型bot,bot-framework,botkit,bots,chatbot,chatbots,chatbots-framework,conversation-driven-development,conversational-agents,conversational-ai,conversational-bots,machine-learning,machine-learning-library,mitie,natural-language-processing,nlp,nlu,rasa,spacy,wit
GitHub 星标★ 21290
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2016-10-14 00:00:00
最近更新2026-08-09 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数0

核心亮点

  • NLU 和对话管理双模块一体,既做意图/实体识别,也管多轮对话策略,无需拼凑多个库
  • 完全开源可私有化部署,训练数据和模型都在本地,适合有数据合规要求的业务
  • 能直接连 Slack、Facebook、Telegram 等渠道,并提供 REST API,接入现有系统方便

不足之处

  • 配置和训练流程较复杂,需要理解 NLU、故事、规则、策略等概念,新手入门坡道较陡
  • 社区规模和生态丰富度相比 Dialogflow 等商业平台仍有差距,部分高级功能文档完善度待观察

适用场景

  • 企业内部客服助手:基于私有知识库做意图识别和问答,自动回复常见问题并转人工
  • 语音助手后端:结合语音识别/合成服务,用 Rasa 管理对话逻辑,支持多轮确认和槽位填充
  • 垂直领域业务机器人:如银行、医疗、政务流程办理,通过自定义规则和模型控制对话合规性

替代项目

Dialogflow、Botpress

项目介绍

rasa 是一个对话助手领域的开源项目,官方简介:Open source machine learning framework to automate text- and voice-based conversations: NLU, dialogue management, connect to Slack, Facebook, and more - Create chatbots and voice assistants。项目使用 Python 开发,在 GitHub 上获得 21290 星标。

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