Rasa課程、Rasa培訓(xùn)、Rasa面試系列之： Rasa NLU意圖和實體-分詞器
在Rasa項目中，NLU管道定義了將非結(jié)構(gòu)化用戶消息轉(zhuǎn)換為意圖和實體的處理步驟。它由一系列組件組成，可以由開發(fā)人員配置和定制，Rasa 3.0 在訓(xùn)練期間的計算框架表示為一個有向圖DAG.
NLU管道在config.yml配置中定義，描述了管道中的所有步驟，這些步驟將被Rasa用來檢測意圖和實體。它以文本作為輸入，并不斷解析，將實體和意圖作為輸出。
在管道中可以找到不同類型的組件。主要有:
分詞器
Featurizers
意圖分類器
實體提取器
在討論它們?nèi)绾蜗嗷ソ换ブ埃覀儗⒂懻撨@些類型的組件的作用。
分詞器
第一步是將話語分解成更小的文本塊，即標(biāo)記。這必須發(fā)生在將文本作為機(jī)器學(xué)習(xí)的特征之前，這就是為什么你通常會在管道的開頭列出一個標(biāo)記器。
分詞器的細(xì)節(jié)
一些標(biāo)記器向標(biāo)記中添加額外的信息。例如，spaCy還能夠生成標(biāo)記的詞形特征，這些標(biāo)記可以被CountVectorizer使用。
分詞器將語句中的每個單詞分割成一個單獨的標(biāo)記，輸出是單詞列表。根據(jù)標(biāo)記器和傳遞的設(shè)置，我們還可以為標(biāo)點獲得單獨的標(biāo)記。
對于英語，我們通常使用WhiteSpaceTokenizer，但對于非英語，通?？梢赃x擇其他方法。對于非英語的歐洲語言來說，SpaCy是一個不錯的選擇，但Rasa也支持中文的Jieba。
分詞器并不更改底層的文本，它們只是將文本分隔成標(biāo)記。
Rasa官網(wǎng)鏈接：?https://rasa.com/docs/rasa/
Gavin大咖課程信息分享：
NLP 高手之路101課（模型、算法、論文、源碼、案例 + 1年答疑）
Rasa 3.x 源碼高手之路：系統(tǒng)架構(gòu)、內(nèi)核算法、源碼實現(xiàn)詳解
Gavin大咖簡介
星空智能對話機(jī)器人創(chuàng)始人、AI通用雙線思考法作者，現(xiàn)工作于硅谷頂級的AI實驗室。專精于Conversational AI. 在美國曾先后工作于硅谷最頂級的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能實驗室
Gavin大咖微信：NLP_Matrix_Space
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助教老師微信：Spark_AI_NLP
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作者參與Gavin大咖主編出版Spark系列圖書5本，清華大學(xué)出版社最新出版2本新書《Spark大數(shù)據(jù)商業(yè)實戰(zhàn)三部曲：內(nèi)核解密|商業(yè)案例|性能調(diào)優(yōu)》第二版、《企業(yè)級AI技術(shù)內(nèi)幕：深度學(xué)習(xí)框架開發(fā)+機(jī)器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)+Alluxio解密》，累計原創(chuàng)博客1475篇，涵蓋大數(shù)據(jù)、人工智能、智能對話機(jī)器人等內(nèi)容，博客閱讀量達(dá)217萬次。
Gavin大咖課程信息分享
課程名稱：Rasa 3.x 源碼高手之路：系統(tǒng)架構(gòu)、內(nèi)核算法、源碼實現(xiàn)詳解
課程介紹：
Rasa是Conversational AI在智能業(yè)務(wù)對話領(lǐng)域工程落地全球最為成功對話機(jī)器人系統(tǒng)，是基于Transformer架構(gòu)的全球使用最廣泛的智能業(yè)務(wù)對話機(jī)器人框架，是NLP技術(shù)的集大成者。在當(dāng)今全球范圍各項對比指標(biāo)綜合成績中，Rasa均處于領(lǐng)先地位：
本課程致力于徹底解密Rasa 3.x系統(tǒng)架構(gòu)、內(nèi)核算法、知識圖譜及源碼實現(xiàn)：
具體來說，該系統(tǒng)課程是以下五大課程的合集：
業(yè)務(wù)對話機(jī)器人Rasa 3.x Internals內(nèi)幕詳解及Rasa框架定制實戰(zhàn)
業(yè)務(wù)對話機(jī)器人Rasa核心算法DIET及TED論文詳解及源碼實現(xiàn)
Rasa 3.x 語言理解內(nèi)核Classifiers架構(gòu)、算法及源碼實現(xiàn)
基于Transformer的對話機(jī)器人Rasa Policies架構(gòu)設(shè)計與源碼全解
Rasa業(yè)務(wù)對話機(jī)器人Microservices微服務(wù)架構(gòu)內(nèi)幕與源碼全解
課程通過這五大階段內(nèi)容，按照循序漸進(jìn)的學(xué)習(xí)方式，幫助學(xué)員徹底精通Rasa新一代內(nèi)核架構(gòu)、算法內(nèi)幕及源碼實現(xiàn)。
課程答疑：
課程提供配套的視頻、代碼及資料，購買后聯(lián)系Gavin獲得代碼及輔助資料。
課程提供1年的技術(shù)答疑服務(wù)，Gavin老師負(fù)責(zé)所有課程技術(shù)問題的答疑及代碼服務(wù)。
課程試聽：
代理模式下的Rasa微服務(wù)Form共1288行源碼架構(gòu)設(shè)計及源碼逐行解析
1，Action類型的FormAction和LoopAction類型的FormAction區(qū)別與聯(lián)系分析
2，Rasa微服務(wù)接口interfaces.py共370行源碼逐行解析
3，Rasa SDK中的forms.py共918行源文件逐行解析
課程詳情：
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階段1：業(yè)務(wù)對話機(jī)器人Rasa 3.x Internals內(nèi)幕詳解及Rasa框架定制實戰(zhàn)
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以Rasa 3.x提出的全新一代Graph Computational Backend為核心，從Rasa版本迭代中的Milestones出發(fā)來完全解密“One Graph to Rule Them All”背后的技術(shù)衍化過程及根本原因，然后以GraphComponent為核心解密其架構(gòu)內(nèi)幕機(jī)制和運(yùn)行流程，并抽絲剝繭的剖析自定義Rasa Open Source平臺的接口實現(xiàn)、組件源碼、組件注冊及使用的每一個步驟，最后用一個完整的案例來做示例，并透過Rasa的核心TED Policy近2130行源碼剖析及DIET近1825行源碼剖析，讓學(xué)習(xí)者不僅有定制Rasa框架能力，更有大量源碼鑒賞的能力及高級的對話系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計思維。
第1課：Rasa 3.x Internals解密之Retrieval Model剖析
1，什么是One Graph to Rule them All
2，為什么工業(yè)級對話機(jī)器人都是Stateful Computations？
3，Rasa引入Retrieval Model內(nèi)幕解密及問題解析
第2課：Rasa 3.x Internals解密之去掉對話系統(tǒng)的Intent內(nèi)幕剖析
1，從inform intent的角度解析為何要去掉intent
2，從Retrieval Intent的角度說明為何要去掉intent
3，從Multi intents的角度說明為何要去掉intent
4，為何有些intent是無法定義的？
第3課：Rasa 3.x Internals解密之去掉對話系統(tǒng)的End2End Learning內(nèi)幕剖析
1，How end-to-end learning in Rasa works
2，Contextual NLU解析
3，F(xiàn)ully end-to-end assistants
第4課：Rasa 3.x Internals解密之全新一代可伸縮DAG圖架構(gòu)內(nèi)幕
1，傳統(tǒng)的NLU/Policies架構(gòu)問題剖析
2，面向業(yè)務(wù)對話機(jī)器人的DAG圖架構(gòu)
3，DAGs with Caches解密
4，Example及Migration注意點
第5課：Rasa 3.x Internals解密之定制Graph NLU及Policies組件內(nèi)幕
1，基于Rasa定制Graph Component的四大要求分析
2，Graph Components解析
3，Graph Components源代碼示范
第6課：Rasa 3.x Internals解密之自定義GraphComponent內(nèi)幕
1，從Python角度分析GraphComponent接口
2，自定義模型的create和load內(nèi)幕詳解
3，自定義模型的languages及Packages支持
第7課：Rasa 3.x Internals解密之自定義組件Persistence源碼解析
1，自定義對話機(jī)器人組件代碼示例分析
2，Rasa中Resource源碼逐行解析
3，Rasa中ModelStorage、ModelMetadata等逐行解析
第8課：Rasa 3.x Internals解密之自定義組件Registering源碼解析
1，采用Decorator進(jìn)行Graph Component注冊內(nèi)幕源碼分析
2，不同NLU和Policies組件Registering源碼解析
3，手工實現(xiàn)類似于Rasa注冊機(jī)制的Python Decorator全流程實現(xiàn)
第9課：基于Transformer的Rasa Internals解密之自定義組件及常見組件源碼解析
1，自定義Dense Message Featurizer和Sparse Message Featurizer源碼解析
2，Rasa的Tokenizer及WhitespaceTokenizer源碼解析
3，CountVectorsFeaturizer及SpacyFeaturizer源碼解析
第10課：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架核心graph.py源碼完整解析及測試
1，GraphNode源碼逐行解析及Testing分析
2，GraphModelConfiguration、ExecutionContext、GraphNodeHook源碼解析
3，GraphComponent源碼回顧及其應(yīng)用源碼
第11課：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架DIETClassifier及TED
1，作為GraphComponent的DIETClassifier和TED實現(xiàn)了All-in-one的Rasa架構(gòu)
2，DIETClassifier內(nèi)部工作機(jī)制解析及源碼注解分析
3，TED內(nèi)部工作機(jī)制解析及源碼注解分析
第12課：Rasa 3.x Internals解密之TED Policy近2130行源碼剖析
1，TEDPolicy父類Policy代碼解析
2，TEDPolicy完整解析
3，繼承自TransformerRasaModel的TED代碼解析
第13課：Rasa 3.x Internals解密之DIET近1825行源碼剖析
1，DIETClassifier代碼解析
2，EntityExtractorMixin代碼解析
3，DIET代碼解析
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階段2：業(yè)務(wù)對話機(jī)器人Rasa核心算法DIET及TED論文詳解及源碼實現(xiàn)
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對一個智能業(yè)務(wù)對話系統(tǒng)而言，語言理解NLU及Policies是其系統(tǒng)內(nèi)核的兩大基石。Rasa團(tuán)隊發(fā)布的最重磅級的兩篇論文DIET: Lightweight Language Understanding for Dialogue Systems及Dialogue Transformers是其基于在業(yè)界落地場景的多年探索而總結(jié)出來的解決NLU和Policies最核心的成果結(jié)晶： 其中DIET是Intent識別和Entity信息抽取的統(tǒng)一框架，而基于Dialogue Transformers的Transformer Embedding Dialogue (TED)是面向多輪業(yè)務(wù)對話信息處理和對話Response技術(shù)框架。DIET和TED作為Rasa內(nèi)核已經(jīng)經(jīng)過很多版本的迭代優(yōu)化，即使Rasa 3.x最新一代架構(gòu)中依然可以看到DIET和TED的核心位置：
可以這么說，掌握這兩篇論文是掌握Rasa精髓及背后設(shè)計機(jī)制的核心之所在。所以星空對話機(jī)器人推出了業(yè)務(wù)對話機(jī)器人Rasa核心算法DIET及TED論文內(nèi)幕詳解課程，以抽絲剝繭的方式來逐句解讀這兩篇論文中蘊(yùn)含的一切架構(gòu)思想、內(nèi)幕機(jī)制、實驗分析、及最佳實踐等所有的密碼，以幫助對基于Transformer的對話機(jī)器人感興趣的朋友掌握Rasa內(nèi)核精髓。
為了更有效的幫助學(xué)員達(dá)到從模型算法、架構(gòu)設(shè)計、源碼實現(xiàn)等角度融匯貫貫通當(dāng)今工業(yè)級最成功的業(yè)務(wù)對話機(jī)器人平臺Rasa，除了在課程中逐行解析Rasa的核心TED Policy近2130行源碼及DIET近1825行源碼外，課程中還增加了Rasa Internals解密之框架核心graph.py源碼完整解析及測試中GraphNode源碼逐行解析及Testing分析、GraphModelConfiguration、ExecutionContext、GraphNodeHook源碼解析、GraphComponent源碼回顧及其應(yīng)用源碼。
課程內(nèi)容：
第1課：多任務(wù)對話Transformer架構(gòu)的DIET中的Intent和NER算法剖析和對比
第2課：基于Transformer的輕量級多任務(wù)DIET語言理解NLU內(nèi)幕解密
第3課：輕量級多任務(wù)Transformer語言理解框架DIET試驗分析
第4課：使用Transformer Dialogue具有Context的面向任務(wù)的對話系統(tǒng)
第5課：具有上下文和抗干擾能力的Transformer Dialogue對話系統(tǒng)Experiments詳解
第6課：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架核心graph.py源碼完整解析及測試
第7課：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架DIETClassifier及TED
第8課：Rasa 3.x Internals解密之TED Policy近2130行源碼剖析
第9課：基于Transformer的Rasa 3.x Internals解密之DIET近1825行源碼剖析
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階段3：Rasa 3.x 語言理解內(nèi)核Classifiers架構(gòu)、算法及源碼實現(xiàn)
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課程關(guān)鍵字：Rasa、NLU、Intent、Classifier、Graph、Transformer、BERT、Fallback、GraphComponent
課程介紹：
本課程聚焦Rasa 3.x Classifier底層Transformer引擎、DIET論文算法、新一代Graph架構(gòu)、及源碼逐行剖析，具體來說：
1，從Transformer及BERT論文及源碼實現(xiàn)入手，解密Rasa Classifiers的底層的ML引擎；
2，以DIET論文算法為基石，徹底剖析Rasa新一代NLU核心技術(shù)的算法、架構(gòu)及源碼實現(xiàn)
3，基于Rasa 3.x全新一代的Graph Architecture，徹底剖析Graph視角下Rasa NLU Classifiers所有內(nèi)幕機(jī)制及源碼實現(xiàn)
課程以抽絲剝繭的方式解密Rasa NLU Classifiers的所有的算法內(nèi)幕、架構(gòu)機(jī)理、運(yùn)行流程及源碼實現(xiàn)，幫助學(xué)員徹底掌握Rasa NLU Classifiers這一核心內(nèi)容。
課程內(nèi)容：
第1課： Transformer論文解密、數(shù)學(xué)推導(dǎo)及完整源碼實現(xiàn)
第2課：BERT論文解密、數(shù)學(xué)推導(dǎo)及完整源碼實現(xiàn)
第3課：輕量級多任務(wù)NLP系統(tǒng)DIET論文算法解密及架構(gòu)解析
第4課：輕量級多任務(wù)DIET運(yùn)行內(nèi)幕及實現(xiàn)細(xì)節(jié)剖析
第5課：輕量級多任務(wù)Transformer語言理解框架DIET試驗分析
第6課：Rasa 3.x全新一代可伸縮DAG圖架構(gòu)內(nèi)幕
第7課：Rasa 3.x Internals解密之定制Graph NLU及Policies組件內(nèi)幕
第8課：Rasa 3.x Internals解密之自定義GraphComponent內(nèi)幕
第9課：Rasa 3.x Internals解密之框架核心graph.py源碼完整解析及測試
第10課：Rasa 3.x Internals解密之框架DIETClassifier及TED
第11課：Rasa 3.x Internals解密之DIET近1825行源碼剖析
第12課：Rasa Fallback Classifier處理對話失敗情況三大處理方式內(nèi)幕及代碼實戰(zhàn)
第13課：Rasa Fallback and Human Handoff全解
第14課：Rasa FallbackClassifier源碼逐行剖析
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階段4：基于Transformer的對話機(jī)器人Rasa Policies架構(gòu)設(shè)計與源碼全解
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課程關(guān)鍵字：Transformer、BERT、Dialogue Transformer、Rasa 3.x、Dialogue Policies、GraphComponent、TED Policy、UnexpecTEDIntentPolicy、RulePolicy、MemoizationPolicy、Ensemble
課程介紹：
通過超過16小時對基于Transformer的Rasa智能業(yè)務(wù)對話機(jī)器人對話Policies的全部源碼進(jìn)行抽絲剝繭的逐行解析：以BERT為出發(fā)點，細(xì)致的剖析Rasa Policies核心算法Dialogue Transformer論文內(nèi)幕及源碼實現(xiàn)，同時結(jié)合Rasa 3.x的Graph Architecture理念，完成的剖析Rasa Policies架構(gòu)內(nèi)幕及源碼實現(xiàn)。
本課程不僅能夠幫助學(xué)員徹底掌握Rasa對話策略的內(nèi)幕機(jī)制、架構(gòu)設(shè)計及源碼實現(xiàn)，更重要是會具備定制開發(fā)對話策略的能力。
課程內(nèi)容：
第1課：BERT架構(gòu)、pretraining預(yù)訓(xùn)練、Fine Tuning下游任務(wù)微調(diào)全生命周期內(nèi)幕解密
第2課：BERT預(yù)訓(xùn)練Pre-training源碼完整實現(xiàn)
第3課：BERT Fine-tuning數(shù)學(xué)原理及案例源碼解析
第4課：BERT Paper 論文解密、數(shù)學(xué)推導(dǎo)及完整源碼實現(xiàn)
第5課：Transformer Dialogue論文原理及算法詳解
第6課：Transformer Dialogue對話系統(tǒng)論文Experiments詳解
第7課：基于Transformer的Rasa Internals解密之框架核心graph.py源碼完整解析及測試
第8課：Rasa 3.x Internals解密之TED Policy近2130行源碼剖析
第9課：UnexpecTEDIntentPolicy源碼研讀
第10課：UnexpecTEDIntentPolicy算法源碼及IntentTED詳解
第11課：Rasa Memoization對話策略及源碼解析
第12課：Rasa Rule-based Policies架構(gòu)設(shè)計與源碼解析
第13課：Rasa RulePolicy完整源碼詳解
第14課：Rasa對話策略架構(gòu)設(shè)計及Policy接口源碼解析
第15課：Rasa Policy完整源碼逐行詳解
第16課：Rasa對話策略Ensemble算法內(nèi)幕與完整源碼剖析
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階段5：Rasa業(yè)務(wù)對話機(jī)器人Microservices微服務(wù)架構(gòu)內(nèi)幕與源碼全解
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課程關(guān)鍵詞：Rasa、Microservices、Knowledge Base、Microservices 、Action Server、Rasa Server、Action、Event、ActiveLoop、LoopAction、FormAction、FormValidationAction、CollectingDispatcher、Tracker、DomainDict、TwoStageFallbackAction、Proxy Pattern
課程內(nèi)容：
微服務(wù)和知識圖譜是智能業(yè)務(wù)對話機(jī)器人智能水平高低的決定的因素：是微服務(wù)Microservices賦予對話機(jī)器人業(yè)務(wù)處理能力。具備專家領(lǐng)域知識Knowledge的知識圖譜系統(tǒng)能夠極大的提升業(yè)務(wù)對話機(jī)器人的業(yè)務(wù)知識和業(yè)務(wù)對話能力，是智能業(yè)務(wù)對話機(jī)器人提升智能的關(guān)鍵。
本課程聚焦于Rasa這個全世界工程落地最為成功的智能業(yè)務(wù)對話機(jī)器人框架中的微服務(wù)及知識圖譜架構(gòu)設(shè)計內(nèi)幕、運(yùn)行流程機(jī)制、案例代碼剖析及Rasa微服務(wù)及 知識圖譜所有的系統(tǒng)源碼分析。具體來說：
1，徹底解密基于代理模式的Rasa微服務(wù)架構(gòu)機(jī)制內(nèi)幕、運(yùn)行流程、及消息通信解析
2，Rasa Server端action.py、loops.py、forms.py、two_stage_fallback.py的源碼逐行解析
3，Rasa SDK端所有Event類型的解析及源碼實現(xiàn)、interfaces.py及forms.py源碼逐行解析
4，源碼分析和案例相結(jié)合剖析Rasa微服務(wù)，通過具體的對話機(jī)器人案例驗證源碼分析
5，課程中還對Rasa Knowledge Base中的ActionQueryKnowledgeBase及實戰(zhàn)案例做了透徹剖析
6，抽絲剝繭的講解Rasa知識圖譜架構(gòu)原理、流程內(nèi)幕及其框架的完整源碼的逐行分析。
7，在剖析Rasa知識圖譜源碼的過程中結(jié)合具體的案例，幫助學(xué)習(xí)者通過案例透徹理解Rasa知識圖譜框架的每一行源碼內(nèi)幕。
學(xué)習(xí)完本課程，可以徹底掌握Rasa微服務(wù)開發(fā)并實現(xiàn)任意復(fù)雜度的Rasa對話機(jī)器人的業(yè)務(wù)功能，同時能夠用Rasa整合實現(xiàn)任意復(fù)雜度的Knowledge系統(tǒng)及業(yè)務(wù)開發(fā)功能。
課程大綱：
第1課：Rasa對話機(jī)器人業(yè)務(wù)邏輯Action Servers架構(gòu)設(shè)計與核心運(yùn)行流程解密
1，Rasa Server與Action Servers交互關(guān)系解析
2，請求執(zhí)行custom action的RESTful中JSON內(nèi)容詳解及示例
3，Action Servers返回的events及responses詳解及示例
第2課：Rasa Events剖析及源碼詳解
1，Event接口分析
2，14大Event剖析及源碼詳解
3，Loop相關(guān)Event分析及源碼詳解
第3課：Rasa微服務(wù)Action自定義及Slot Validation詳解
1，Rasa Action剖析及代碼示例
2，ValidationAction剖析及代碼示例
3，F(xiàn)ormValidationAction剖析
第4課：Form全生命周期解析及Default Actions剖析
1，F(xiàn)orm全生命周期運(yùn)行內(nèi)幕
2，F(xiàn)orm的高級用法
3，Default Actions詳解
第5課：Rasa微服務(wù)四大組件全解
1，Rasa Actions和Tracker詳解
2，Rasa Dispatcher及Event詳解
3，關(guān)于Metadata的使用及Action Server啟動參數(shù)詳解
第6課：Rasa Core action.py源碼剖析之常見類、工具方法及微服務(wù)通信類
1，三大常見類Action、ActionBotResponse、ActionListent源碼逐行剖析
2，action.py中工具方法源碼詳解
3，微服務(wù)請求核心RemoteAction源碼逐行剖析及AIOHTTP使用詳解
第7課：Rasa系統(tǒng)內(nèi)置Action源碼逐行解析
1，ActionSessionStart、ActionRestart、ActionBack源碼逐行解析
2，ActionEndToEndResponse、ActionDefaultFallback、ActionRevertFallbackEvents源碼逐行解析
3，ActionDeactivateLoop、ActionUnlikelyIntent、ActionExecutionRejection源碼逐行解析
4，ActionDefaultAskAffirmation、ActionDefaultAskRephrase、ActionExtractSlots源碼逐行解析
5，extract_slot_value_from_predefined_mapping源碼逐行解析
第8課：Rasa ActiveLoop、LoopAction及TwoStageFallbackAction源碼逐行剖析
1，ActiveLoop源碼逐行剖析
2，Rasa LoopAction源碼逐行剖析
3，TwoStageFallbackAction源碼逐行剖析
第9課：654行Rasa LoopAction類型的FormAction源碼逐行剖析
1，LoopAction類型的FormAction運(yùn)行機(jī)制和業(yè)務(wù)開發(fā)意義分析
2，Slots狀態(tài)的管理、校驗、和維護(hù)源碼解析
3，do方法和is_done方法深度分析
第10課：代理模式下的Rasa微服務(wù)Form共1288行源碼架構(gòu)設(shè)計及源碼逐行解析
1，Action類型的FormAction和LoopAction類型的FormAction區(qū)別與聯(lián)系分析
2，Rasa微服務(wù)接口interfaces.py共370行源碼逐行解析
3，Rasa SDK中的forms.py共918行源文件逐行解析
第11課：Rasa與Knowledge Base進(jìn)行整合示例分享、架構(gòu)剖析、及程序開發(fā)三步驟
1，Rasa與Knowledge Base整合具體案例分析
2，Rasa與Knowledge Base三層架構(gòu)及運(yùn)行流程剖析
3，Rasa與Knowledge Base程序開發(fā)的三步驟分析
第12課：Rasa Knowledge Base案例代碼、工作機(jī)制及自定義詳解
1，ActionQueryKnowledgeBase分析及案例解析
2，Knowledge Base Actions工作機(jī)制解密
3，Knowledge Base Actions自定義詳解
第13課：Knowledge Base功能詳解及源碼實現(xiàn)
1，Knowledge Base導(dǎo)入包分析
2，KnowledgeBase類源碼逐行解析
3，InMemoryKnowledgeBase類源碼逐行解析
第14課：ActionQueryKnowledgeBase源碼逐行解析
1，對objects的操作源碼詳解
2，對attributes的操作源碼詳解
3，ActionQueryKnowledgeBase預(yù)設(shè)值解析
第15課：ActionQueryKnowledgeBase的utils.py源碼逐行解析
1，utils.py高頻使用的Tracker源碼解析
2，默認(rèn)名稱配置解析
3，utils.py文件源碼逐行解析
