Чат-бот понимающий человеческую речь на Dialogflow

в 17:04, , рубрики: api.ai, Google Cloud Platform, Системы обмена сообщениями

Хочу поделится с вами своим опытом работы с сервисом Dialogflow и рассказать о некоторых не самых очевидных вещах.
image
Dialogflow — это сервис, позволяющий создавать чат-ботов для разных платформ и языков на разных устройствах.

Сервис возможно использовать абсолютно бесплатно, так что не теряем времени и приступаем к работе.

В этой статье я расскажу как создать простого бота, который будет принимать от пользователей заказ в вашем магазине.

Шаг 0. Задача

Бот должен принимать от пользователя запрос, состоящий из трех параметров: имя, город и адрес. При этом, если пользователь ранее упоминал один из этих параметров — помнить его в рамках контекста.

Шаг 1. Первичная настройка

Для начала нужно зарегистрироваться и создать нового агента:

Чат-бот понимающий человеческую речь на Dialogflow - 2

  • Название агента можно указать любое.
  • Язык я выбрал русский. Но в дальнейшем можно добавить и другие.
  • Временная зона важна, так как по ней будут определятся такие фразы как «Сегодня», «3 дня назад»
  • Создадим новый Google проект
  • Я буду использовать первую версию API

После создания агента переходим на вкладку «Integrations» и подключаем те платформы, которые нам нужны.

Чат-бот понимающий человеческую речь на Dialogflow - 3

На этом этапе наш бот уже запущен и может общаться с пользователями. Теперь нужно научить его правильно понимать фразы.

Шаг 2. Создание назначений

Назначение — это обработчик определённого запроса от пользователя.
Переходим на вкладку «Intents». После создания агента здесь будут два стандартных назначения:

  1. Default Welcome Intent — запускается для приветствия пользователя (отправит ответное приветствие)
  2. Default Fallback Intent — запускается в том случае, если ни одно из других назначений не подходит. Отправит сообщение, что пользователя не поняли («Вот эта последняя фраза мне не ясна», «Попробуй, пожалуйста, выразить свою мысль по-другому» и т.д.).

Далее мы реализуем следующее: когда пользователь приветствует бота, тот спрашивает у него его имя и адрес проживания, чтобы использовать это в дальнейшем.

Добавим в приветствие вопрос о пользователе

Открываем «Default Welcome Intent». Здесь есть несколько секций:

  • Contexts
  • User says
  • Events
  • Action
  • Response

Обратите внимание на секцию «Events»: здесь указано одно служебное событие «WELCOME».
Назначение можно запустить двумя способами: как реакцию на текст пользователя или по событию.

В нашем случае назначение «Default Welcome Intent» реагирует не на какой-то текст от пользователя, а на служебное событие WELCOME. Например, для Telegram это запуск бота командой /start. Подробнее про события.

Итак, рассмотрим секцию «Response». Здесь перечислены сообщения, которые будут отправлены в ответ пользователю. Каждое сообщение может состоять из нескольких строк. Каждая строка — отдельные варианты сообщения. Для ответа будет выбран один из этих вариантов. И чем их больше, тем реже ваш бот будет повторяться.

Добавим сюда сообщение с просьбой рассказать о себе.

Чат-бот понимающий человеческую речь на Dialogflow - 4

Реакция на ответ

Теперь создадим назначение, которое будет реагировать на последующее сообщение.
На вкладке «Intents» наводим курсор на «Default Welcome Intent» и нажимаем «Add follow-up intent». В выпадающем списке, нам предложат несколько предустановленных вариантов. Нас они не интересуют — выбираем «Custom»

Перейдём к секции «User says» и добавим несколько вариантов сообщений от пользователя.

Теперь нужно указать, какие данные в этих сообщениях нам нужны. Для этого следует выбрать фрагмент текста и в выпадающем меню выбрать тип данных. В Dialogflow есть ряд предустановленных типов, в частности для имён и адресов. Но вы можете создавать и собственные. Подробнее.
Чат-бот понимающий человеческую речь на Dialogflow - 5
Теперь обратите внимание на секцию «Action». Здесь перечислены все параметры, которые собирает это назначение. Параметры, которыми мы размечали текстовые сообщения, автоматически импортировались.

Чат-бот понимающий человеческую речь на Dialogflow - 6
Обозначим имя пользователя как обязательный параметр. Изменим название параметра с «given-name» на «name» для большего удобства. И в колонке «Prompts» укажем вопрос «Как вас зовут?». Теперь, так как «name» это обязательный параметр, в случае если в сообщении не будет этого параметра, пользователю будет отправлен один из вопросов в «Prompts» для получения имени.

И, наконец, добавим ответ пользователю в секцию «Response».

Чат-бот понимающий человеческую речь на Dialogflow - 7

Работа с контекстом

Каждое назначение может работать с входящим контекстом и создавать исходящий контекст.

Если у назначения есть входящий контекст, то назначение будет запускаться только в том случае, если этот контекст существует. Если у назначения есть исходящий контекст, то он будет создан и все собранные данные будут записаны в него.

Рассмотрим по порядку:

Default Welcome Intent — входящего контекста нет. Поэтому назначение может запуститься для любого запроса. Назначение создаёт новый пустой контекст «DefaultWelcomeIntent-followup» (добавится автоматически).

Default Welcome Intent — custom — имеет входящий контекст «DefaultWelcomeIntent-followup» (добавился автоматически). Это назначение может запустится только в тех случаях, когда этот контекст существует (когда пользователь поприветствовался). Исходящего контекста здесь пока-что нет.

Добавим исходящий контекст для «Default Welcome Intent — custom» с названием «UserData». Теперь, когда после приветствия пользователь представится, информация о нем будет записана в новый контекст «UserData».

Оформление заказа пользователем

Создадим новое назначение «Order» с исходящим контекстом «UserData». Это назначение может запускаться в любое время, и оно может изменять контекст «UserData».
В тексте заказа нам нужно Имя, Город и Адрес.

Добавим фразы и разметим их. Дублируем все параметры, но в этот раз отметим все как обязательные.

Чат-бот понимающий человеческую речь на Dialogflow - 8

Использование уже известных данных

Наше назначение может работать как в случае отсутствия контекста «UserData», так и при его наличии. В первом случае бот спросит у пользователя все недостающие данные. А во втором он должен использовать уже известные.

Для этого:

  • Для параметра name устанавливаем значение по умолчанию #UserData.name
  • Для параметра address устанавливаем значение по умолчанию #UserData.address
  • Для параметра city устанавливаем значение по умолчанию #UserData.city

Теперь, если пользователь ранее представился (его имя хранится в контексте UserData), то при оформлении заказа его имя подставится автоматически. Если нет — то бот спросит у пользователя имя.

Добавляем ответ с подтверждением заказа. В ответе вы можете использовать ваши параметры. Подробнее.

Чат-бот понимающий человеческую речь на Dialogflow - 9

Результат работы

Результат работы бота приведен на скрине ниже. Пообщаться с ним самостоятельно можно в Telegram: @sample_ShopBot или Web Demo

Чат-бот понимающий человеческую речь на Dialogflow - 10

Спустя время контекст будет сброшен. После первого обращения бот будет спрашивать у вас имя и адрес доставки. И заново установит контекст.

Чат-бот понимающий человеческую речь на Dialogflow - 11

Заключение

Таким образом, Dialogflow берёт на себя сбор информации о пользователе, заказе и отправляет на вашу службу только готовый результат. Осталось настроить отправку WebHook на ваш сервер, который отреагирует и реализует доставку. Подробнее.

Ссылки

Веб-демо
Чат бот
Документация

Автор: Kozack

Источник

Поделиться

* - обязательные к заполнению поля