本文继续围绕工业级业务对话平台和框架Rasa，对Rasa项目实战之电商零售Customer Service智能业务对话机器人通过Rasa Interactive的调试来定位NLU的问题，并通过交互式模式来修正训练数据，最后使用新修正后的数据再次训练模型，通过演示验证了NLU问题的解决。
一、Rasa对话机器人项目实战之电商零售对话机器人NLU问题解析修正与调试演示
- Rasa Interactive调试商品库存查询功能存在的NLU问题
首先运行命令rasa run actions –debug以调试模式启动action server：
运行docker命令启动duckling: docker run -p 8000:8000 rasa/duckling
在项目config文件中配置了DucklingEntityExtractor，用于从用户输入信息中提取关于数字和邮件的实体信息：
运行命令rasa interactive进入交互式对话模式：
这是当前的可视化流程图：
输入信息：hi：
确认继续：
确认继续执行提示的action：
输入Yes确认，之后对话机器人给出以下选项供用户选择：
选择3查询商品库存状态：
继续执行提示所给的action：
继续执行提示的action：
从上面第5步输出信息看，action_deactivate_loop和utter_product_stock_start这两个actions所获得的预测confidence均为1.00，说明是通过rule进行预测的，检查rules文件，可以看到以下配置信息：
所以现在会激活product_stock_form用于收集用户信息，然后再使用这些信息进行商品库存查询，从下面输出看，当前需要收集slot “size”的信息
确认继续执行，输入size：
确认继续执行，可以看到已提取实体信息并填充到slot “size”：
继续运行form收集信息，可以看到当前请求的信息为color：
确认继续执行，输入color信息：
这时显然识别到的intent是不正确的，所以输入No执行，之后会输出下面的intent列表供选择：
2. 使用Rasa Interactive修正NLU问题并通过重新训练模型解决问题
在上面的输出列表中需要选择inform，输出如下：
根据输出提示标注实体信息：
确认执行后，输出如下：
运行form后输出如下：
显然提示的action不是预期的action，所以输入No，从下面列表中选择action utter_ask_product_stock_form_color：
输出如下：
导出训练数据：
运行命令rasa train重新训练模型：
训练完成后，运行命令rasa interactive进入交互式对话模式，这时输入yellow，可以看到正确识别了intent并且正确标注了实体信息！！！
为了对照，下面是训练前输入yellow后模型错误识别intent为” greet ”，并且没有提取实体信息：
继续执行，可以看到slot “color”已经成功填充了值：
继续运行form：
按照提示确认运行微服务action_product_search，对话机器人给出结果如下：
Sorry, seems like we don’t have those shoes.
以下重新启动对话：
继续查询产品库存信息：
输入size信息：
这次选择输入color为blue，可以看到仍然正确识别了intent及正确对实体信息进行了标注：
输入Yes确认执行，slot color已经正确填充了值：
根据以下提示执行商品库存查询微服务：
可以看到根据输入的size和color条件给出了查询结果：
You’re in luck! We have those in stock.
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