endpoints.yml 是 Rasa 项目中用于配置各类服务接口（endpoints）的文件，它告诉 Rasa：
- 去哪里加载模型
- 自定义动作在哪个服务运行
- 对话历史存储在哪（tracker store）
- 是否要把事件推送到某个消息队列中（event broker）
📌 总体作用
| 区域 | 说明 |
|---|---|
models | 从远程拉取模型的位置（可选） |
action_endpoint | 自定义动作服务的地址 |
tracker_store | 用户对话历史的存储方式（默认是内存） |
event_broker | 是否将对话事件发送到外部消息队列，比如 Kafka、RabbitMQ |
下面我们来逐一解释每个部分。
1. models（远程模型存储）
#models:
# url: http://my-server.com/models/default_core@latest
# wait_time_between_pulls: 10
如果你想让 Rasa 每隔一段时间从远程服务器拉取更新后的模型，可以配置这个。
| 字段 | 含义 |
|---|---|
url | 模型服务器的地址 |
wait_time_between_pulls | 轮询间隔时间（秒），默认是 100s |
⚠️ 如果你是在本地部署或开发，可以不配置这个。
2. action_endpoint（自定义动作服务器）
#action_endpoint:
# url: "http://localhost:5055/webhook"
当你写了带逻辑的自定义动作（actions.py），Rasa 不会直接执行，而是通过 HTTP 请求把信息发给 Action Server（通常跑在 5055 端口），再由它执行逻辑、返回结果。
| 字段 | 含义 |
|---|---|
url | 自定义动作服务器地址，默认是本地 http://localhost:5055/webhook |
✅ 如果你要用 actions.py 中的动作，就 必须配置这个 并启动 action server：
rasa run actions
3. tracker_store（对话追踪器）
Rasa 会记录每个用户的对话历史（称为“tracker”）。默认存储在内存中，但你可以配置为：
✅ Redis 存储（适合生产环境）
#tracker_store:
# type: redis
# url: localhost
# port: 6379
# db: 0
# password: mypassword
# use_ssl: false
✅ MongoDB 存储
#tracker_store:
# type: mongod
# url: mongodb://localhost:27017
# db: rasa
# username: myuser
# password: mypass
这样，你可以长期保存用户的对话历史，适用于：
- 多人并发
- 日志分析
- 恢复会话状态
4. event_broker（事件推送）
#event_broker:
# url: localhost
# username: username
# password: password
# queue: queue
如果你希望把对话中的所有事件实时推送到 Kafka、RabbitMQ 等系统（用于分析、可视化、监控），可以配置这个。
⚠️ 不配置不会影响正常使用，大多数开发者默认关闭。
✅ 小结表
| 配置项 | 作用 | 是否必须 |
|---|---|---|
models | 远程拉取模型 | ❌ 可选 |
action_endpoint | 连接自定义动作服务 | ✅ 使用自定义动作时必须 |
tracker_store | 保存对话历史（可接数据库） | ❌ 建议用于生产 |
event_broker | 将事件流推送到外部队列 | ❌ 特殊需求用 |
🧪 示例：医生助手常用配置
action_endpoint:url: "http://localhost:5055/webhook"tracker_store:type: redisurl: localhostport: 6379db: 0password: ""event_broker:type: pikaurl: amqp://localhostqueue: rasa_events
如果你告诉我你用的是本地开发还是要部署到线上（比如服务器或云平台），我可以给你推荐最适合的 endpoints.yml 配置。需要我帮你定制一下吗？