Создание чат-ботов с Dialogflow, Watson, ChatterBot и Rasa. Тимур Машнин

Создание чат-ботов с Dialogflow, Watson, ChatterBot и Rasa - Тимур Машнин


Скачать книгу
более подробно рассмотрим код webhook.

      Здесь, у нас есть объявление о некоторых необходимых пакетах, которые нам нужно импортировать, и нам также необходимо импортировать пакет хранилища данных Datastore.

      

      Поэтому здесь мы импортируем пакет Datastore.

      И в строке 12 мы создадим новый экземпляр хранилища данных, привязав его к идентификатору нашего Google проекта.

      Идентификатор проекта можно посмотреть в консоли проектов по адресу, указанному на слайде.

      

      И здесь у нас есть основная функция dialogflowFirebaseFulfillment, где у нас есть функция для приветствия агента, и у нас есть функция для агента, который ничего не понимает.

      Но у нас нет функции для заказа пиццы, и это то, что мы собираемся сюда добавить.

      И далее, как только вы создали функцию, вам нужно сопоставить намерение с выполнением этой функции, с помощью добавления записи в карту намерений Map.

      

      И если мы включим, например, Fulfillment в намерении приветствия, тогда если мы наберем в Try it – hello, чат-бот ответит не фразой намерения, а функцией приветствия агента, которая определена в вебхук.

      Теперь, давайте создадим функцию для заказа пиццы.

      

      Здесь у нас есть функция order pizza, которая определяет переменные для извлечения параметров из пользовательского запроса.

      Она создает ключ для хранения в базе данных, а затем создает новую сущность.

      Эта сущность будет содержать значения переменных.

      Возврат этой функции – это действие сохранения содержимого созданной нами сущности в Datastore.

      И в конце, мы должны добавить запись в карту намерений.

      После этого развернем заново наш вебхук.

      

      И теперь нужно включить Fulfillment для намерения order.pizza.upsell.drink-no, чтобы после того, как клиент отказался от напитка, мы сохранили наш заказ в базе данных.

      

      Теперь все готово к работе и в панели Try it наберем

      Могу ли я получить пиццу.

      Затем ответим на вопрос о начинке и на вопрос о размере.

      В результате получим ответ от агента, что наш заказ размещен.

      Нажав на кнопку Diagnostic info можно посмотреть запросы и ответы вебхука в формате Json.

      

      Чтобы проверить, сохранился ли заказ, откроем Google проект и в боковой панели выберем Datastore – Entites.

      

      И здесь мы увидим, что наш заказ успешно сохранился в облаке Google.

      Google Dialogflow. Интеграция с Telegram

      Dialogflow позволяет интегрировать вашего чат-бота с различными платформами.

      

      Это такие популярные приложения как Google Assistant, Slack и Facebook Messenger и другие.

      В качестве примера мы рассмотрим интеграцию нашего чат-бота с мессенджером Telegram.

      Опция интеграция Telegram позволяет легко создавать ботов Telegram с пониманием естественного языка на основе технологии Dialogflow.

      И для начала работы, откроем Telegram.

      

      И здесь наберем @BotFather.

      

      Далее нажмем кнопку Start.

      

      Здесь


Скачать книгу