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

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ мы можем собрать эти недостающие фрагменты информации?

      

      Для этого мы можем использовать раздел действия и параметры намерения.

      Здесь вы можете установить необходимые значения параметров, соответствующие сущностям в запросе.

      Если пользователи опустят один или несколько параметров в своем ответе, ваш агент попросит их указать значения для каждого пропущенного параметра.

      Поэтому в разделе действия и параметры отметим параметр pizza_topping и нажмем Define prompts.

      

      И здесь мы введем вопросы, которые чат-бот задаст, если не обнаружит в намерении пользователя сущность pizza_topping.

      И здесь вы также можете заметить, что отмечена опция «Список» для начинки, чтобы агент распознавал несколько начинок в запросе.

      

      И мы создадим сущность размер size.

      Далее вернемся в намерение и разметим его обучающие фразы этой сущностью.

      

      Далее перейдем в раздел действия и параметры.

      

      И здесь отметим параметр size и нажмем Define prompts.

      И здесь введем уточняющий вопрос.

      Таким образом, здесь мы добавим: «Хотите кусок или целый пирог?»

      Это позволит агенту запросить информацию, если она не была захвачена.

      

      Теперь, переключимся на выполнение.

      И здесь мы видим встроенный редактор, который мы активируем.

      И вы увидите, что здесь уже есть шаблон с некоторым кодом, написанным на nodeJS.

      Этот код представляет собой веб-приложение nodeJS webhook, которое будет развернуто в Google сервисе Firebase.

      Webhook – это механизм получения уведомлений об определённых событиях.

      В нашем случае – это механизм уведомления об обнаружении определенного намерения чат-ботом.

      И webhook в нашем примере будет развернут с помощью облачной функциональности Cloud Functions for Firebase, которая позволяет автоматически запускать код в ответ на события, вызванные HTTP-запросами.

      Ваш код хранится в облаке Google и работает в управляемой среде.

      После того, как вы напишите и развернете код, серверы Google сразу же начнут управлять этой облачной функцией.

      И для нашего чат-бота бесплатного плана Spark Firebase будет достаточно.

      И здесь во встроенном редакторе, у нас также есть файл package.json, и нам нужно изменить его.

      

      Нам нужно добавить зависимость от Google базы данных Datastore, которую мы будем использовать для хранения заказа пиццы.

      Поэтому мы добавим @google-cloud/datastore.

      После этого нажмем кнопку Deploy развернуть.

      В результате в наш проект будет добавлен облачный сервис Cloud Functions for Firebase, где будет развернут наш webhook.

      

      Чтобы проверить развернут ли наш webhook, откроем страницу нашего Google проекта СКАЧАТЬ