M

MLOG

Lietuvių

Naršykite pokalbių robotų kūrimo pasaulį su Node.js. Šis vadovas apima viską – nuo sąrankos iki pažangių funkcijų, pateikiant praktinių pavyzdžių ir įžvalgų, kaip kurti intelektualias pokalbių sąsajas.

Pokalbių robotai: išsamus diegimo su Node.js vadovas

Pokalbių robotai iš esmės keičia verslo sąveiką su klientais. Šios intelektualios pokalbių sąsajos suteikia greitą pagalbą, automatizuoja užduotis ir pagerina vartotojų patirtį įvairiose platformose. Šis išsamus vadovas padės jums sukurti pokalbių robotus naudojant Node.js, galingą ir universalų JavaScript vykdymo aplinką.

Kodėl Node.js pokalbių robotų kūrimui?

Node.js siūlo keletą pranašumų pokalbių robotų kūrimui:

Kūrimo aplinkos nustatymas

Prieš pradėdami įsitikinkite, kad įdiegėte šiuos dalykus:

Sukurkite naują projekto katalogą ir inicializuokite Node.js projektą:

mkdir my-chatbot
cd my-chatbot
npm init -y

Pokalbių robotų sistemos pasirinkimas

Keletas Node.js sistemų gali supaprastinti pokalbių robotų kūrimą. Štai keletas populiarių variantų:

Šiame vadove mes naudosime Dialogflow dėl jo naudojimo paprastumo ir didelių funkcijų. Tačiau aptariami principai gali būti taikomi ir kitoms sistemoms.

Dialogflow integravimas su Node.js

1 žingsnis: sukurkite Dialogflow agentą

Eikite į Dialogflow konsolę (dialogflow.cloud.google.com) ir sukurkite naują agentą. Suteikite jam pavadinimą ir pasirinkite pageidaujamą kalbą ir regioną. Norėdami tai padaryti, jums gali prireikti Google Cloud projekto.

2 žingsnis: apibrėžkite ketinimus

Ketinimai atspindi vartotojo ketinimus. Sukurkite ketinimus įprastoms vartotojo užklausoms, tokioms kaip „pasveikinimas“, „užsakyti skrydį“ arba „gauti informaciją apie orą“. Kiekviename ketinime yra mokymo frazių (pavyzdžių, ką vartotojas gali pasakyti) ir veiksmų/parametrų (ką pokalbių robotas turėtų daryti arba išgauti iš vartotojo įvesties).

Pavyzdys: „Pasveikinimo“ ketinimas

3 žingsnis: nustatykite vykdymą

Vykdymas leidžia jūsų Dialogflow agentui prisijungti prie pagrindinio aptarnavimo (jūsų Node.js serverio), kad atliktų veiksmus, kuriems reikia išorinių duomenų ar logikos. Įgalinkite webhook integraciją savo Dialogflow agento nustatymuose.

4 žingsnis: įdiekite Dialogflow kliento biblioteką

Savo Node.js projekte įdiekite Dialogflow kliento biblioteką:

npm install @google-cloud/dialogflow

5 žingsnis: sukurkite Node.js serverį

Sukurkite serverio failą (pvz., `index.js`) ir nustatykite pagrindinį Express serverį, kad apdorotų Dialogflow webhook užklausas:

const express = require('express');
const { SessionsClient } = require('@google-cloud/dialogflow');

const app = express();
const port = process.env.PORT || 3000;

app.use(express.json());

// Pakeiskite savo projekto ID ir agento kelią
const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
const agentPath = 'YOUR_AGENT_PATH'; // pvz., projects/YOUR_PROJECT_ID/agent
const languageCode = 'en-US';

const sessionClient = new SessionsClient({ keyFilename: 'path/to/your/service-account-key.json' });

app.post('/dialogflow', async (req, res) => {
  const sessionPath = sessionClient.sessionPath(projectId, req.body.session);

  const request = {
    session: sessionPath,
    queryInput: {
      text: {
        text: req.body.queryResult.queryText,
        languageCode: languageCode,
      },
    },
  };

  try {
    const responses = await sessionClient.detectIntent(request);
    const result = responses[0].queryResult;

    console.log(`  Query: ${result.queryText}`);
    console.log(`  Response: ${result.fulfillmentText}`);

    res.json({
      fulfillmentText: result.fulfillmentText,
    });
  } catch (error) {
    console.error('ERROR:', error);
    res.status(500).send('Error processing request');
  }
});


app.listen(port, () => {
  console.log(`Server is running on port ${port}`);
});

Svarbu: Pakeiskite `YOUR_PROJECT_ID` ir `YOUR_AGENT_PATH` savo tikruoju Dialogflow projekto ID ir agento keliu. Taip pat pakeiskite `path/to/your/service-account-key.json` keliu į aptarnavimo paskyros rakto failą. Galite atsisiųsti šį failą iš Google Cloud Console IAM & Admin skyriaus.

6 žingsnis: įdiekite savo serverį

Įdiekite savo Node.js serverį į prieglobos platformą, pvz., Heroku, Google Cloud Functions arba AWS Lambda. Įsitikinkite, kad jūsų Dialogflow agento webhook yra sukonfigūruotas nurodyti į jūsų įdiegto serverio URL.

Vartotojo įvesties ir atsakymų apdorojimas

Aukščiau pateiktas kodas parodo, kaip gauti vartotojo įvestį iš Dialogflow, apdoroti ją naudojant Dialogflow API ir atsiųsti atsakymą atgal vartotojui. Galite tinkinti atsakymą pagal aptiktą ketinimą ir bet kokius išgautus parametrus.

Pavyzdys: oro informacijos rodymas

Tarkime, kad turite ketinimą, pavadintą „gauti_orą“, kuris ištraukia miesto pavadinimą kaip parametrą. Galite naudoti oro API, kad gautumėte oro duomenis ir sukurtumėte dinamišką atsakymą:

// Savo /dialogflow maršruto tvarkyklėje

if (result.intent.displayName === 'get_weather') {
  const city = result.parameters.fields.city.stringValue;
  const weatherData = await fetchWeatherData(city);

  if (weatherData) {
    const responseText = `The weather in ${city} is ${weatherData.temperature}°C and ${weatherData.condition}.`;
    res.json({ fulfillmentText: responseText });
  } else {
    res.json({ fulfillmentText: `Sorry, I couldn't retrieve the weather information for ${city}.` });
  }
}

Šiame pavyzdyje `fetchWeatherData(city)` yra funkcija, kuri iškviečia oro API (pvz., OpenWeatherMap), kad gautų oro duomenis apie nurodytą miestą. Jums reikės įdiegti šią funkciją naudojant tinkamą HTTP kliento biblioteką, pvz., `axios` arba `node-fetch`.

Išplėstinės pokalbių robotų funkcijos

Kai jau turėsite pagrindinį pokalbių robotą, galite ištirti išplėstines funkcijas, kad pagerintumėte jo funkcionalumą ir vartotojo patirtį:

Geriausia pokalbių robotų kūrimo praktika

Štai keletas geriausių praktikų, kurių reikia laikytis kuriant pokalbių robotus:

Pokalbių robotų pavyzdžiai įvairiose pramonės šakose

Pokalbių robotai naudojami įvairiose pramonės šakose, siekiant automatizuoti užduotis, pagerinti klientų aptarnavimą ir pagerinti vartotojų patirtį. Štai keletas pavyzdžių:

Išvada

Pokalbių robotų kūrimas su Node.js yra galingas būdas automatizuoti užduotis, pagerinti klientų aptarnavimą ir pagerinti vartotojų patirtį. Pasinaudodami Node.js funkcijomis ir pokalbių robotų sistemomis, tokiomis kaip Dialogflow, galite sukurti intelektualias pokalbių sąsajas, atitinkančias jūsų vartotojų poreikius. Nepamirškite laikytis geriausios praktikos, nuolat išbandyti ir tobulinti savo pokalbių robotą bei teikti pirmenybę vartotojo privatumui ir pritaikomumui.

Tobulėjant dirbtiniam intelektui, pokalbių robotai taps dar sudėtingesni ir labiau integruoti į mūsų kasdienį gyvenimą. Įvaldę pokalbių robotų kūrimą su Node.js, galite atsidurti šios įdomios technologijos priešakyje ir kurti novatoriškus sprendimus, kurie būtų naudingi įmonėms ir asmenims visame pasaulyje.