对话机器人 Rasa（十七）：python custom actions 将 list 或 dict 存储到 slot

需求场景

在 rasa custom actions 的 python 代码中，需要调用一些三方 http api，并对查询结果进行缓存。

例如，调用天气查询接口一次查询未来三天的天气。将三天的结果放到一个 slot 中缓存。然后，用户通过聊天对话询问某一天的天气时，就可以直接返回 cache 中的结果，无需每次都调用三方接口。

rasa slot 是否支持 list，dict 类型

之前只用过 slot 存储 text，number 这样简单的基础数据类型。不确定是否支持 list 和 dict 这样的类型。

查了一下 rasa 的官方文档，确实支持，只需要将 slot 类型设置成 any。

Any type：

Storing arbitrary values (they can be of any type, such as dictionaries or lists).

domain.yml

domain 中定义 slot

slots:
  items:
    type: any
    influence_conversation: false
    mappings:
    - type: custom

注意：influence_conversation 需要设置为 false。因为只有在 story 中使用了 slot 影响对话逻辑的情况才应该设置为 true。实际上，这里用于缓存的 slot，并没有出现在 story 中，所以也就没有必要设置为​ true 了。

Slots of type any are always ignored during conversations. The property influence_conversation cannot be set to true for this slot type. If you want to store a custom data structure which should influence the conversation, use a custom slot type.

custom action

# set slot
items = [1, 2, 3]
SlotSet("items", items)

# get slot
items = tracker.get_slot("items")

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📖 对话机器人 Rasa 中文系列教程

参考

https://rasa.com/docs/rasa/domain/#any-slot

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