如果你的Rasa chatbot在输入问题时没有反应，这可能是由几个不同的问题导致的。以下是一些可能的原因和解决方法：
1. 意图和实体识别
确保你的NLU模型能够正确识别这些问题中的意图和相关实体（比如部门名称）。
1.1 解决方法
检查NLU训练数据（通常位于`data/nlu.yml`），确认是否有足够的例子覆盖了这些询问的变体，并且正确地标注了意图和实体。
运行`rasa shell nlu`来测试这些问题的NLU解析结果，看意图和实体是否被正确识别。
2. 域文件配置
检查你的Rasa域文件（`domain.yml`），确保涉及询问部门信息的意图已经列入，并且有相应的响应或动作链接到这些意图。
解决方法
确保`domain.yml`中包含了询问部门信息的意图和实体。
为这些意图添加合适的响应或链接到自定义动作。
3. 故事和规则
Rasa使用故事（`stories.yml`）和规则（`rules.yml`）来定义对话流程。如果缺少处理特定意图的故事或规则，可能会导致bot没有响应。
解决方法
在`stories.yml`或`rules.yml`中添加处理这些意图的路径。
使用`rasa train`重新训练模型，并通过`rasa shell`测试新的对话流程。
4. 自定义动作执行
如果你使用自定义动作（如`action_get_dept_info`）来提供部门信息，确保动作服务器正在运行，并且动作实现没有错误。
解决方法：
确保使用`rasa run actions`启动了动作服务器。
检查自定义动作的代码，确认没有逻辑错误或异常未被捕获。
查看动作服务器的日志输出，以便于诊断问题。
5. Rasa版本兼容性
如果你使用的是Rasa的旧版本，一些特性或功能可能与当前的文档或示例代码不兼容。
解决方法
检查你的Rasa版本是否为最新，或至少确保它支持你试图使用的所有特性。
如有必要，更新Rasa到最新版本并按照最新文档调整配置和代码。
综上所述，解决chatbot没有反应的问题通常需要检查和调整NLU数据、域配置、故事/规则定义，以及自定义动作的实现。此外，确保所有相关的Rasa组件和服务正常运行也是很重要的。