Plato Research Dialogue System创建、训练和部署会话 AI 代理

柏拉图（Plato）研究对话系统是一个灵活的框架，可用于在各种环境中创建、训练和测试会话 AI 代理。它支持通过语音、文本或对话行为进行交互，每个会话代理可以与数据、人类用户或其他会话代理进行交互（在多代理设置中）。每个代理商的每个组成部分都可以在线或离线独立培训，只要遵守 Plato 的界面，Plato 就可以轻松地绕过几乎任何现有的模型。

柏拉图（Plato）研究对话系统如何运作？

从概念上讲，会话代理需要经过各种步骤才能处理它作为输入接收的信息（例如，“今天天气如何？”）并产生适当的输出（“有风但不太冷”。）。与标准体系结构的主要组件（参见图1）相对应的主要步骤是：

• 语音识别（将语音转录为文本）
• 语言理解（从该文本中提取意义）
• 状态跟踪（到目前为止已经说过和完成的内容的汇总信息）
• API 调用（搜索数据库，查询 API 等）
• 对话策略（生成代理人回应的抽象含义）
• 语言生成（将抽象意义转换为文本）
• 语音合成（将文本转换为语音）

Plato 的设计尽可能模块化和灵活，它支持传统和自定义会话 AI 架构，重要的是，支持多方交互，其中多个代理可能具有不同的角色，可以相互交互，同时训练和解决分布式问题。

下面的图1和图2描述了与人类用户和模拟用户交互时的示例 Plato 对话代理体系结构。与模拟用户交互是研究社区中用于快速开始学习的常见做法（即，在与人类交互之前学习一些基本行为）。每个单独的组件都可以使用任何机器学习库（例如，Ludwig、 TensorFlow、PyTorch、用户自己的实现）在线或离线进行培训，因为 Plato 是一个通用框架。Uber 的开源深度学习工具箱 Ludwig 是一个很好的选择，因为它不需要编写代码并且与 Plato 完全兼容。

图1：Plato 的模块化架构意味着任何组件都可以在线或离线进行培训，可以通过自定义或预先训练的模型进行替换。（此图中的灰色组件不是核心 Plato 组件。）

图2：使用模拟用户而不是人类用户，如图1所示，我们可以预先训练 Plato 各种组件的统计模型。然后，这些可以用于创建原型会话代理，该代理可以与人类用户交互以收集更多自然数据，这些数据随后可用于训练更好的统计模型。（此图中的灰色组件不是 Plato 核心组件。）

除了单代理交互之外，Plato 还支持多代理对话，其中多个 Plato 代理可以相互交互并相互学习。具体来说，Plato 将产生会话代理，确保输入和输出（每个代理听到和说出的内容）被适当地传递给每个代理，并跟踪对话。

这种设置可以促进多代理学习的研究，其中代理需要学习如何生成语言以执行任务，以及研究多方交互的子领域（对话状态跟踪，轮流等）。 ）。对话原则定义了每个代理可以理解的内容（实体或含义的本体;例如：价格，位置，偏好，烹饪类型等）以及它可以做什么（询问更多信息，提供一些信息，调用 API）等）。代理可以通过语音，文本或结构化信息（对话行为）进行通信，并且每个代理都有自己的配置。下面的图3描述了这种架构，概述了两个代理和各种组件之间的通信：

图3：Plato 的架构允许对多个代理进行并发培训，每个代理具有可能不同的角色和目标，并且可以促进多方交互和多代理学习等领域的研究。（此图中的灰色组件不是核心 Plato 组件。）

最后，Plato 通过图4所示的通用代理体系结构支持自定义体系结构（例如，将 NLU 分成多个独立组件）和联合训练的组件（例如，文本到对话状态，文本到文本或任何其他组合）。此模式远离标准会话代理体系结构并支持任何类型的体系结构（例如，使用联合组件，文本到文本或语音到语音组件，或任何其他设置）并允许加载现有或预先训练有素的模型进入 Plato。

图4：Plato 的通用代理体系结构支持广泛的自定义，包括联合组件，语音到语音组件和文本到文本组件，所有这些组件都可以串行或并行执行。

用户可以通过简单地提供该类模块的 Python 类名和包路径以及模型的初始化参数来定义自己的体系结构和/或将自己的组件插入到 Plato 中。用户需要做的就是按照应该执行的顺序列出模块，Plato 负责其余部分，包括包装输入/输出，链接模块和处理对话。Plato 支持模块的串行和并行执行。

Plato 还通过组合结构的贝叶斯优化（BOCS）为对话 AI 架构或单个模块参数的贝叶斯优化提供支持。

安装

1. 克隆此存储库：

   git clone git@github.com:uber-research/plato-research-dialogue-system.git
   

2. 安装要求：

   对于 MacOS：

   brew install portaudio
   pip install -r requirements.txt
   

   对于 Ubuntu/Debian：

   sudo apt-get install python3-pyaudio
   pip install -r requirements.txt
   

   对于 Windows：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 运行

   有关配置文件以及如何运行第一个 Plato 代理的快速介绍，请参见文档。

为了支持语音，有必要安装 PyAudio，它具有许多开发人员机器上可能不存在的依赖项。如果上述步骤不成功， PyAudio 安装错误的这篇文章包含有关如何获取这些依赖项并安装 PyAudio 的说明。