Rasa的擴展性
1. 如何使用自定義NLU組件和自定義策略
自定義NLU和自定義策略使用方式一致，但是絕大多數(shù)情況，開發(fā)者不需要使用自定義策略。重點介紹custom NLU
Rasa流水線（pipeline）配置中，可以直接給出內(nèi)置組件的名字。
Rasa還支持動態(tài)載入其他包的組件：
例如：用戶有自定義組件SillyNLP，其功能和現(xiàn)有的nlp_mitie一樣。該類位于somepackge包的this_model模塊內(nèi)，用戶可以在pipeline配置中原本出現(xiàn)"nlp_mitie"地方，用該類的全局名字（fully qulified name）替換 —— "somepackge.this_model.SillyNLP"，配置文件還可以傳參。
2. 如何自定義要給NLU組件或策略
NLU組件和策略在DAG中都作為節(jié)點使用，他們都屬于圖組件（graph components）。
自定義圖組件需要滿足以下三個要求：
實現(xiàn)GraphComponent接口
進行組件注冊
使用類型注解（type annotation/ type hint）
① 實現(xiàn)GraphComponent接口
為了實現(xiàn)接口，組件必須繼承自Graph Component類（全路徑為rasa.engine.graph.GraphComponent），或者其子類（如Tokenizer子類）。② 進行組件注冊
注冊是為了讓Rasa系統(tǒng)了解組件的特性，如組件類型、組件是否需要訓(xùn)練等。這些信息覺得構(gòu)造DAG時如何處理每個組件。③使用類型注解（type annotation/ type hint）
Rasa利用類型注解來驗證模型的配置是否有效。注：前向引用（forward reference）（python 前向引用）是不被允許的。py3.7中可以使用 "from __ future__ import annotations" 來解決這一問題。
3. 自定義詞槽類型
定義一個詞槽類型關(guān)鍵步驟是將本詞槽轉(zhuǎn)換為Rasa系統(tǒng)可用的特性（機器學(xué)習(xí)的特性）。
開發(fā)者需要繼承詞槽基類，隨后重寫（override）計算特征數(shù)量和計算特征值的方法。
開發(fā)者需要保證在配置不變的情況下（詞槽系統(tǒng)允許開發(fā)者根據(jù)詞槽配置輸出不同的維度，這就是feature_dimensionality是方法而不是屬性的原因），模型輸出的特征維度不變，否則訓(xùn)練和推理時維度不同會導(dǎo)致系統(tǒng)出錯。
4. 其他功能擴展性
還可以自定義：
- 自定義數(shù)據(jù)導(dǎo)入方式（通過自定義 data importer的方式）
- 自定義tracker store
- 自定義connector
