RasaGPT

用 Rasa 和 Langchain 快速搭建带知识库的聊天机器人后端

开源 🏷️定价信息待确认 🚫 站点已失效对话助手 🍴 复刻 248 🐛 待处理 57 👀 关注 32

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GitHub 星标 ★ 2457

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

项目数据

分类对话助手

开发团队paulpierre

官网地址https://rasagpt.dev

GitHubhttps://github.com/paulpierre/RasaGPT

定价模式🏷️定价信息待确认

价格说明定价信息待确认

访问状态🚫 站点已失效

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型ai,chatbot,chatgpt,fastapi,gpt-3,gpt-4,langchain,llama-index,llm,ml,openai,rasa,rasa-chatbot,rasa-core,rasa-nlu,telegram,telegram-bot

GitHub 星标★ 2457

上线时间2023-04-25 00:00:00

代码更新2025-11-12

仓库体积3.1 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数4

项目介绍

RasaGPT 是一个基于 Rasa 和 Langchain 构建的无头 LLM 聊天机器人平台，旨在将传统 Rasa 对话管理与大语言模型能力结合。它解决了开发者在构建企业级聊天机器人时面临的复杂集成问题，提供了一套完整的后端服务，包括 FastAPI 接口、SQLModel 数据模型、pgvector 向量存储，以及通过 ngrok 暴露本地服务，并支持 Telegram 渠道。其核心能力包括：利用 LlamaIndex 进行文档索引和检索增强生成（RAG），通过 Langchain 编排 LLM 调用，同时保留 Rasa 的对话管理能力，实现可控的对话流程。平台采用无头架构，开发者可自由定制前端，专注于后端逻辑。项目处于早期成长阶段，适合技术团队快速搭建具备上下文记忆和知识库问答的聊天机器人原型。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2457

技术标签

ai chatbot chatgpt fastapi gpt-3

使用教程

难度：入门约 15 分钟部署方式：Docker 6 步

环境要求

已安装 Git（用于克隆仓库）
已安装 Docker 与 docker-compose
已安装 make 命令（项目通过 Makefile 编排服务）
macOS 用户可直接使用；Linux/Windows 用户需按 README 修改 Rasa 镜像名

安装与启动步骤

1克隆代码仓库

把 RasaGPT 仓库拉到本地并进入项目根目录，后续所有命令都在该目录执行。
```
git clone https://github.com/paulpierre/RasaGPT.git
cd RasaGPT
```
2生成环境变量文件

README 要求必须先由示例文件生成 .env，否则安装流程第一步的检查会失败。
```
cp .env-example .env
```
3非 macOS 改镜像名

Linux/Windows 用户需把 khalosa/rasa-aarch64:3.5.2 改为 rasa/rasa:latest，位置在 docker-compose.yml 第 64 行和 app/rasa/actions/Docker
4一键安装并启动

根目录 Makefile 会按正确顺序安装并运行全部服务，包括数据库、Rasa 模型训练等。
```
make install
```
5再次启动服务

安装完成后，后续每次启动只需执行 make run 即可重新拉起所有服务。
```
make run
```
6查看可用命令

输入 make 可列出 Makefile 中的完整命令列表，方便执行其他维护操作。
```
make
```