rasa_core

用机器学习自动管理多轮对话流程，告别硬编码规则。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署对话助手 🍴 复刻 985 👀 关注 6 ⚠️ 作者已归档（停止维护）

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GitHub 星标 ★ 2344

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源框架，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。

项目预览

项目数据

分类对话助手

开发团队RasaHQ

官网地址https://github.com/RasaHQ/rasa

GitHubhttps://github.com/RasaHQ/rasa_core

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源框架，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型bot,bot-framework,botkit,bots,chatbot,chatbot-framework,conversational-agents,conversational-ai,conversational-bots,machine-learning,machine-learning-library,nlp,rasa

GitHub 星标★ 2344

上线时间2017-09-18 00:00:00

代码更新2019-06-05

仓库体积1.01 GB

本站数据更新2026-11-08

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数5

项目介绍

Rasa Core 是 Rasa 开源对话框架的核心组件，专注于基于机器学习的对话管理。它解决的问题是传统规则式对话系统难以处理复杂、多轮、非确定性对话流程的问题。其核心能力包括：基于故事的对话训练、策略学习（如神经网络策略）、意图与实体识别后的对话状态跟踪，以及通过强化学习或监督学习优化对话决策。Rasa Core 允许开发者定义对话故事（stories）作为训练数据，系统自动学习对话策略，从而灵活处理用户输入变化和上下文切换。它支持与 Rasa NLU 无缝集成，也可独立使用。该项目现已合并至 Rasa 主仓库，但历史版本仍被广泛参考。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2344

技术标签

bot bot-framework bots chatbot chatbot-framework

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 5 分钟部署方式：库/依赖 3 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Python 环境（项目开发语言为 Python）
可访问 GitHub 的网络环境
理解本仓库为历史版本，实际使用需转向 Rasa 主仓库

安装与启动步骤

1确认仓库已弃用

README 顶部标注 DEPRECATED，代码已并入 Rasa 主仓库，请勿再向本仓库提交 PR 或 Issue。
2获取 Rasa 主仓库

README 给出的新仓库地址为 https://github.com/RasaHQ/rasa，后续开发与使用均以此为准。
```
git clone https://github.com/RasaHQ/rasa.git
```
3查阅主仓库安装说明

进入克隆下来的目录后，阅读其中的文档获取安装与使用方式；本 README 未提供任何安装命令。
```
cd rasa
```