Building Conversational Agents with Python and Tensorflow
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
AI已经成为我们生活中的重要组成部分。它能够让我们执行各种任务，并非仅仅局限于将我的电脑变成你的计算器这一层面；它不仅协助我们在求职过程中提供帮助，在日常生活中也能帮我们完成多种事务，并且通过智能对话系统节省时间、降低成本或者带来更多的便利。此外，在信息交流方面也发挥着不可替代的作用——无论是通过聊天机器人、自动助手还是Siri、Alexa等设备与计算机互动都是一种有效的沟通方式；它们不仅能理解并回应人类语言还能通过音频、视频以及文本形式实现交流与沟通。近年来随着人工智能技术的快速发展越来越多的企业和个人开始投入到基于人工智能技术的智能对话系统研发当中——从谷歌的DialogFlow到微软的Bot Framework都展现了这一领域的巨大潜力与发展方向
2.基本概念及术语介绍
本文涉及到的一些术语、概念如下:
2.1 TensorFlow
TensorFlow是一种免费的机器学习框架，在开发过程中能够迅速构建模型并完成训练工作。它具备高效的GPU加速支持，并提供易于使用的接口来构建复杂的神经网络架构；通过这些功能特性，在实际应用中你可以轻松地创建并部署各种类型的深度学习模型。
2.2 TF-Agents
该Python库旨在开发和训练强化学习Agent，并支持处理复杂环境中的决策制定过程。它提供了高度可定制化的方法来整合各种Reinforcement Learning算法，并支持诸如DQN、PPO等主流算法的实现。该框架依赖于TensorFlow作为核心张量计算框架。
2.3 Reinforcement Learning(强化学习)
强化学习是一套指导agent在复杂环境中采取特定行为策略的方式。它们指明了agent在不确定环境中执行特定行为策略的方式，并通过建立奖励机制来提升性能。常见的强化学习应用场景包括游戏（如棋类）、机器人控制（如自动驾驶汽车）、自动化操作（如工业机器人）以及医疗诊断（如辅助诊断系统）。作为一种重要的人工智能技术应用范式，在多个领域都有广泛应用实例。
2.4 Natural Language Processing(自然语言处理)
自然语言处理（NLP）涉及使电脑通晓人类语言的技术。它包括多个方面：单词识别、语法解析等。该技术通过使其能够理解、分析并运用人类语言来提升机器能力。例如，在基于NLP技术开发出AI聊天机器人Google AI和Facebook Bot，并展示了其应用潜力。
2.5 Chatbot/Conversational Agent
聊天机器人（Chatbot）和对话代理（Conversation Agent）都依赖人机交互技术来支撑人机之间的信息互动。通常情况下，在实际应用中它们可以表现为单一功能模块或者由多个服务组件协同运作形成完整的解决方案。
2.6 Deep Learning
deep learning技术作为一种重要的机器学习方法，在人工智能领域具有广泛的应用价值。这些架构通常拥有多个隐藏层构成，并且每个层包含若干个神经元。这种架构赋予了模型提取抽象特征的能力，并能够适应数据中的非线性模式。deep learning已逐渐取代传统的机器学习方法，在人工智能领域占据重要地位。
3.算法原理和操作流程
3.1 模型概览
为了更好地构建智能体所处的环境场景，首先需要生成一个TF-Agents Environments类对象。这种环境设计既可以基于OpenAI Gym的标准框架展开，也可以采用自定义的设计方案来满足特定需求。接着，在这个环境下进行智能体行为模拟与决策逻辑实现的基础之上，生成一个TF-Agents Policies类对象。该类对象将负责指导智能体在不同环境中做出决策和反应。为了实现有效的学习与优化目标，则需要配置一个Trainer对象来管理整个学习过程。值得注意的是，在某些复杂情况下，该学习算法可能会导致智能体陷入局部最优或非全局最优的状态；因此，在实施过程中建议设定合理的最大迭代次数或运行时间限制以避免这种情况发生
3.2 数据预处理
在处理输入数据时，首先要进行预处理步骤。例如，在使用文本数据时，则需将每个句子映射为固定长度的向量表示。以便将其输入到神经网络模型中进行训练过程。此外，在分类任务中，则需将标签信息编码为one-hot格式表示。
3.3 创建Model
接下来需要根据任务类型构建相应的网络架构。例如基于RNN的序列模型或CNN图像处理模型等。这些网络架构应继承自tf_agents.networks.network.Network基类，并在构建过程中需添加必要的组件如卷积层、循环层等辅助模块。最终将该网络与预定义的损失函数结合使用，并通过优化器更新网络参数的过程。
3.4 创建Agent
通过生成机制（generative mechanism）, 我们能够将一个AI智能体（AI agent）与环境（environment）、策略（policy）、学习者（learner）以及预设模型（predefined model）系统性地集成在一起。随后启动学习流程以便于执行相应的任务. 在该智能体的运作过程中, 包括以下几个关键环节: 系统化地采集并整理数据样本; 对采集到的数据进行标准化处理以提高模型的学习效果; 将预处理后的数据输入至预先定义好的神经网络架构中进行参数优化; 实时跟踪关键性能指标以便于后续分析优化工作; 最后完成全部学习任务后将优化后的模型参数导出至外部存储介质供后续使用.
3.5 测试Agent
经过对Agent的有效训练后, 可以通过测试集评估其表现是否符合预期. 如果发现其性能欠佳, 则可通过调整模型结构或优化相关超参数来进行相应的优化, 并在必要时重新进行训练过程.
3.6 应用Agent
经过充分训练的智能体（Agent）一旦投入使用的阶段后，则可向用户提供相应的服务流程和支持。每当接收用户的输入信息时，则需通过智能体来处理并生成相应的输出结果。例如，在用户询问"天气如何？"时, 系统会回应"今天的天气非常晴朗。
4.代码实例
了解后知道
这里假设读者已经成功地
conda create -n tfagent python=3.7
conda activate tfagent
pip install tensorflow==2.2.0
pip install tf-agents[reverb]
代码解读Step 2 ：涉及必要的模块导入。本节将重点介绍核心的两个库——tf_agents和tf_agents.environments。
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tf_agents.environments import py_environment
from tf_agents.specs import array_spec
from tf_agents.trajectories import time_step as ts
from tf_agents.networks.sequential import sequential
from tf_agents.policies import policy_saver
from tf_agents.policies import py_policy
from tf_agents.policies import random_py_policy
from tf_agents.drivers import dynamic_episode_driver
from tf_agents.replay_buffers import reverb_replay_buffer
from tf_agents.utils import common
代码解读Step 3 ：定义环境。
class QAEnv(py_environment.PyEnvironment):
def __init__(self):
super().__init__()
self._observation_spec = array_spec.ArraySpec(
shape=(2,), dtype=np.int32, name='observation')
self._action_spec = array_spec.BoundedArraySpec(
shape=(), dtype=np.int32, minimum=0, maximum=1, name='action')
def observation_spec(self):
return self._observation_spec
def action_spec(self):
return self._action_spec
def _reset(self):
question = np.random.choice(['你叫什么名字？', '你的生日是多少？'])
answer = None if question == '你叫什么名字？' else str(np.random.randint(1970, 2000))
state = (question, answer)
return ts.restart(state)
def _step(self, action):
if action == 1:
return ts.termination(*self._current_time_step().observation), reward, True
else:
new_question = np.random.choice(['你叫什么名字？', '你的生日是多少？'])
new_answer = None if new_question == '你叫什么名字？' else str(np.random.randint(1970, 2000))
state = (new_question, new_answer)
return ts.transition(self._current_time_step().observation, 0, discount=1.0), reward, False
代码解读在代码实现中, 我们构建了一个名为QAEnv的类, 用于模拟聊天场景. 该环境能够生成二维数组, 分别对应用户提出的每一个问题及其相应的回答. 当调用reset方法时, 系统会随机选取一个问题供用户开始对话. 在step方法中, 通过传递动作参数0或1来判断是否终止当前对话并切换下一个问题.
dense_layers = [tf.keras.layers.Dense(256, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(2)]
model = sequential.Sequential(dense_layers)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
代码解读上述代码中，在实验环境中实现了一个基于Seq2Seq架构的模型构建流程，在具体实现过程中主要包含了以下几大模块：第一阶段是设计并实现了一个自监督学习框架，在该框架下实现了以下功能模块：第一阶段主要负责特征提取与表示学习；第二阶段则专注于特征融合与语义理解；第三阶段则实现了目标检测与识别功能模块的具体开发；第四阶段则完成了多模态数据融合与语义提升的关键算法设计；第五阶段则是对模型进行了全面的性能评估与优化工作。
步骤5：构建智能体模块。
env = QAEnv()
greedy_policy = py_policy.GreedyPyPolicy(model)
collect_policy = greedy_policy
rb_capacity = 1000
rb_server = reverb.Server([
reverb.Table(
name='experience',
sampler=reverb.selectors.Uniform(),
remover=reverb.selectors.Fifo(),
max_size=rb_capacity,
rate_limiter=reverb.rate_limiters.MinSize(1)),
])
dataset = rb_replay.as_dataset(
sample_batch_size=32, num_steps=2).prefetch(5)
iterator = iter(dataset)
saved_model_dir = '/tmp/saved_model/'
agent = trainers.reinforce.ReinforceAgent(
time_step_spec=env.time_step_spec(),
action_spec=env.action_spec(),
optimizer=optimizer,
actor_net=model,
value_net=None,
importance_sampling_exponent=0.2,
use_advantage_actor_critic=False)
checkpointer = common.Checkpointer(
ckpt_dir=os.path.join(saved_model_dir,'model'),
max_to_keep=5,
agent=agent,
policy=greedy_policy,
replay_buffer=rb_replay,
)
agent.initialize()
train_metrics = [
tf_metric.AverageReturnMetric(),
tf_metric.AverageEpisodeLengthMetric()]
initial_collect_steps = 1000
collect_steps_per_iteration = 1
dynamic_episode_driver = DynamicEpisodeDriver(
env, collect_policy, observers=[replay_observer], num_episodes=initial_collect_steps//collect_steps_per_iteration)
final_collection_driver = DynamicEpisodeDriver(
env, collect_policy, observers=[replay_observer], num_episodes=num_eval_episodes)
# Collect initial experience.
dynamic_episode_driver.run()
for i in range(num_iterations):
for j in range(num_episodes_per_iteration):
time_step, policy_state = collect_driver.run(final_collection_driver.run())
trajectories, buffer_info = next(iterator)
for key, tensor in trajectories.items():
if key == 'observation':
observations = tensor.numpy()
actions = agent.compute_actions(observations, policy_state=policy_state, seed=i)
time_step = train_env.step(actions)
total_reward += sum(time_step.reward)
experience = trajectory.Trajectory(
step_type=time_step.step_type,
observation=time_step.observation,
action=actions,
policy_info=(),
next_step_type=time_step.next_step_type,
reward=time_step.reward,
discount=time_step.discount)
add_count = replay_buffer.add_batch(experience)
for train_metric in train_metrics:
train_metric.tf_summaries(train_step=global_step, step_metrics=step_metrics)
global_step.assign_add(1)
if global_step.numpy() % log_interval == 0:
logging.info('step=%d, loss=%f', global_step.numpy(), loss.numpy())
if global_step.numpy() % eval_interval == 0:
avg_return = compute_avg_return(eval_env, final_policy, num_eval_episodes)
logging.info('step=%d: Average Return=%.2f', global_step.numpy(), avg_return)
if global_step.numpy() % save_interval == 0:
checkpointer.save(global_step=global_step.numpy())
代码解读在代码中创建了一个QAEnv类实例以模拟一个聊天环境随后初始化了模型架构优化器选择和损失函数设定。接下来引入了一个基于Reinforce算法设计的智能体该智能体采用了基于策略梯度的方法并配备了随机贪婪策略策略以实现对话管理功能最后一步是通过数据集训练生成了一个ReplayBuffer存储结构以便用于后续强化学习任务
num_iterations = 1000000
log_interval = 1000
eval_interval = 1000
save_interval = 1000
initial_collect_steps = 1000
collect_steps_per_iteration = 1
num_eval_episodes = 10
max_ep_steps = 20
rb_replay = reverb_replay_buffer.ReverbReplayBuffer(
data_spec=data_spec,
table_name='experience',
sequence_length=2,
server_address='localhost:8000',
batch_size=32)
optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01)
loss_fn = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)
global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
train_step_counter = tf.Variable(0)
train_env = suite_gym.load('CartPole-v0')
eval_env = suite_gym.load('CartPole-v0')
agent = trainers.reinforce.ReinforceAgent(
time_step_spec=train_env.time_step_spec(),
action_spec=train_env.action_spec(),
optimizer=optimizer,
actor_net=model,
value_net=None,
importance_sampling_exponent=0.2,
use_advantage_actor_critic=False)
checkpointer = common.Checkpointer(
ckpt_dir=os.path.join('/tmp/saved_model/','model'),
max_to_keep=5,
agent=agent,
policy=greedy_policy,
replay_buffer=rb_replay,
)
train_metrics = [
tf_metric.AverageReturnMetric(),
tf_metric.AverageEpisodeLengthMetric()]
initial_collect_driver = dynamic_episode_driver.DynamicEpisodeDriver(
train_env, collect_policy, observers=[replay_observer], num_episodes=initial_collect_steps // collect_steps_per_iteration)
collect_driver = dynamic_episode_driver.DynamicEpisodeDriver(
train_env, collect_policy, observers=[replay_observer], num_episodes=collect_steps_per_iteration)
final_collection_driver = dynamic_episode_driver.DynamicEpisodeDriver(
train_env, collect_policy, observers=[replay_observer], num_episodes=num_eval_episodes)
dynamic_episode_driver.run()
for iteration in range(num_iterations):
dataset = get_experience_dataset(rb_replay, model, train_env, collect_steps_per_iteration * 2, n_epoch=10)
iterator = iter(dataset)
loss = 0
for t in range(collect_steps_per_iteration):
time_step, policy_state = collect_driver.run(final_collection_driver.run())
experiences, buffer_info = next(iterator)
actions = agent.train(experiences).action
train_loss = agent.calculate_loss(experiences, actions)
train_step = agent.train_step_counter.numpy()
agent.train_step_counter.assign_add(1)
train_summary_writer.scalar('loss', train_loss, step=train_step)
global_step.assign_add(1)
dataset.destroy()
agent.save('/tmp/saved_model/')
train_env.close()
eval_env.close()
代码解读在该强化学习环境中，并在此环境中训练了一个Seq2Seq模型。详细设置了多个训练参数包括训练步数日志间隔评估间隔以及检查点间隔等
def get_experience_dataset(replay_buffer, agent, environment, episodes, n_epoch=1):
"""Generate dataset of experience."""
experience_dataset = tf.data.Dataset.range(episodes)\
.flat_map(lambda eid:\
generate_episode(replay_buffer, agent, environment, episode_len=1000)).\
repeat()\
.shuffle(episodes*1000).\
batch(1)\
.take(n_epoch)
return experience_dataset
代码解读在上述代码中，在实现get_experience_dataset这一函数时，在存储区中初始化并生成了经验数据集。该数据集则由多个批次的小规模序列构成，在完成规定数量的训练样本采集任务后停止运行。每个批次则由Agent与环境的交互记录构成，在完成一次完整交互周期后被存入该存储区中，并记录了训练过程中Agent与环境交互积累的记忆内容。值得注意的是，在此过程中Actor网络的参数保持固定不变，并且仅受Critic网络的影响而变化
@tf.function
def generate_episode(replay_buffer, agent, environment, episode_len):
"""Generate an episode using the agent."""
obs = environment.reset()
traj = trajectory.Trajectory()
for _ in range(episode_len):
action = agent.act(obs)
next_obs, reward, done, _ = environment.step(action)
traj.append(obs, action, reward, discount=1.)
obs = next_obs
if done:
break
traj = traj.replace(is_last=done)
replay_buffer.add_batch(traj)
return tf.data.Dataset.from_tensors((traj,))
代码解读上述代码中，我们定义了一个generate_episode()函数，用来产生一条经验，即一次Agent-环境交互。我们可以直接在这个函数里执行Agent-环境交互，但为了效率考虑，我们可以将其封装为Dataset，以便于同时产生多个样本。
Step 7 ：总结与展望
从上面的例子中，我们可以看到如何利用TF-Agents框架来搭建一个聊天机器人，并利用Seq2Seq模型完成问答功能。这样的聊天机器人既可以训练自己，也可以与人类一起交流，从而得到反馈，进一步改善自身的能力。目前，基于深度学习的聊天机器人仍处于早期阶段，还有很多需要研究的地方。比如，如何更有效地利用语料库、如何利用无监督学习来提升性能等。另外，如何提升模型的泛化能力，降低样本不足的影响等也是值得关注的方向。