M

MLOG

Latviešu

Iepazīstiet tērzēšanas botu izstrādes pasauli ar Node.js. Šis ceļvedis aptver visu, sākot no iestatīšanas līdz progresīvām funkcijām, sniedzot praktiskus piemērus un ieskatus inteliģentu sarunu saskarņu veidošanai.

Tērzēšanas boti: Visaptverošs ceļvedis implementācijai ar Node.js

Tērzēšanas boti revolucionizē veidu, kā uzņēmumi mijiedarbojas ar saviem klientiem. Šīs inteliģentās sarunu saskarnes nodrošina tūlītēju atbalstu, automatizē uzdevumus un uzlabo lietotāju pieredzi dažādās platformās. Šis visaptverošais ceļvedis jūs iepazīstinās ar tērzēšanas botu veidošanas procesu, izmantojot Node.js — jaudīgu un daudzpusīgu JavaScript izpildlaika vidi.

Kāpēc izvēlēties Node.js tērzēšanas botu izstrādei?

Node.js piedāvā vairākas priekšrocības tērzēšanas botu izstrādē:

Izstrādes vides iestatīšana

Pirms sākat, pārliecinieties, ka esat instalējis šādus rīkus:

Izveidojiet jaunu projekta direktoriju un inicializējiet Node.js projektu:

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

Tērzēšanas bota ietvara izvēle

Vairāki Node.js ietvari var vienkāršot tērzēšanas botu izstrādi. Šeit ir dažas populāras iespējas:

Šajā ceļvedī mēs izmantosim Dialogflow, jo tas ir viegli lietojams un piedāvā plašas funkcijas. Tomēr apspriestos principus var attiecināt arī uz citiem ietvariem.

Dialogflow integrēšana ar Node.js

1. solis: Izveidojiet Dialogflow aģentu

Dodieties uz Dialogflow konsoli (dialogflow.cloud.google.com) un izveidojiet jaunu aģentu. Piešķiriet tam nosaukumu un izvēlieties vēlamo valodu un reģionu. Lai to izdarītu, jums var būt nepieciešams Google Cloud projekts.

2. solis: Definējiet nodomus (Intents)

Nodomi atspoguļo lietotāja nolūkus. Izveidojiet nodomus biežākajiem lietotāju pieprasījumiem, piemēram, "sasveicināšanās", "rezervēt lidojumu" vai "saņemt laika ziņas". Katrs nodoms satur apmācības frāzes (piemērus tam, ko lietotājs varētu teikt) un darbības/parametrus (ko tērzēšanas botam vajadzētu darīt vai iegūt no lietotāja ievades).

Piemērs: "Sasveicināšanās" nodoms

3. solis: Iestatiet izpildi (Fulfillment)Izpilde ļauj jūsu Dialogflow aģentam izveidot savienojumu ar aizmugursistēmas servisu (jūsu Node.js serveri), lai veiktu darbības, kas prasa ārējus datus vai loģiku. Iespējojiet webhook integrāciju savā Dialogflow aģenta iestatījumos.

4. solis: Instalējiet Dialogflow klienta bibliotēku

Savā Node.js projektā instalējiet Dialogflow klienta bibliotēku:

npm install @google-cloud/dialogflow

5. solis: Izveidojiet Node.js serveri

Izveidojiet servera failu (piem., `index.js`) un iestatiet pamata Express serveri, lai apstrādātu Dialogflow webhook pieprasījumus:

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

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

app.use(express.json());

// Aizstājiet ar savu projekta ID un aģenta ceļu
const projectId = 'JŪSU_PROJEKTA_ID';
const agentPath = 'JŪSU_AĢENTA_CEĻŠ'; // piemēram, projects/JŪSU_PROJEKTA_ID/agent
const languageCode = 'en-US';

const sessionClient = new SessionsClient({ keyFilename: 'celš/uz/jūsu/servisa-konta-atslēgu.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(`  Vaicājums: ${result.queryText}`);
    console.log(`  Atbilde: ${result.fulfillmentText}`);

    res.json({
      fulfillmentText: result.fulfillmentText,
    });
  } catch (error) {
    console.error('KĻŪDA:', error);
    res.status(500).send('Kļūda, apstrādājot pieprasījumu');
  }
});


app.listen(port, () => {
  console.log(`Serveris darbojas uz porta ${port}`);
});

Svarīgi: Aizstājiet `JŪSU_PROJEKTA_ID` un `JŪSU_AĢENTA_CEĻŠ` ar savu faktisko Dialogflow projekta ID un aģenta ceļu. Tāpat aizstājiet `celš/uz/jūsu/servisa-konta-atslēgu.json` ar ceļu uz servisa konta atslēgas failu. Šo failu varat lejupielādēt no Google Cloud Console IAM & Admin sadaļas.

6. solis: Ieviesiet savu serveri

Ieviesiet savu Node.js serveri mitināšanas platformā, piemēram, Heroku, Google Cloud Functions vai AWS Lambda. Pārliecinieties, ka jūsu Dialogflow aģenta webhook ir konfigurēts, lai norādītu uz jūsu ieviestā servera URL.

Lietotāja ievades un atbilžu apstrāde

Iepriekš minētais kods parāda, kā saņemt lietotāja ievadi no Dialogflow, apstrādāt to, izmantojot Dialogflow API, un nosūtīt atbildi atpakaļ lietotājam. Jūs varat pielāgot atbildi, pamatojoties uz atpazīto nodomu un jebkuriem iegūtajiem parametriem.

Piemērs: Laika ziņu attēlošana

Pieņemsim, ka jums ir nodoms ar nosaukumu "get_weather", kas iegūst pilsētas nosaukumu kā parametru. Jūs varat izmantot laika ziņu API, lai iegūtu laika apstākļu datus un izveidotu dinamisku atbildi:

// Jūsu /dialogflow maršruta apstrādātājā

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

  if (weatherData) {
    const responseText = `Laiks pilsētā ${city} ir ${weatherData.temperature}°C un ${weatherData.condition}.`;
    res.json({ fulfillmentText: responseText });
  } else {
    res.json({ fulfillmentText: `Atvainojiet, es nevarēju iegūt laika ziņas par ${city}.` });
  }
}

Šajā piemērā `fetchWeatherData(city)` ir funkcija, kas izsauc laika ziņu API (piemēram, OpenWeatherMap), lai iegūtu laika apstākļu datus norādītajai pilsētai. Jums būs jāimplementē šī funkcija, izmantojot piemērotu HTTP klienta bibliotēku, piemēram, `axios` vai `node-fetch`.

Progresīvas tērzēšanas bota funkcijas

Kad jums ir izveidots un darbojas pamata tērzēšanas bots, varat izpētīt progresīvas funkcijas, lai uzlabotu tā funkcionalitāti un lietotāja pieredzi:

Labākās prakses tērzēšanas botu izstrādē

Šeit ir dažas labākās prakses, kas jāievēro, izstrādājot tērzēšanas botus:

Tērzēšanas botu piemēri dažādās nozarēs

Tērzēšanas boti tiek izmantoti plašā nozaru spektrā, lai automatizētu uzdevumus, uzlabotu klientu apkalpošanu un uzlabotu lietotāju pieredzi. Šeit ir daži piemēri:

Noslēgums

Tērzēšanas botu veidošana ar Node.js ir spēcīgs veids, kā automatizēt uzdevumus, uzlabot klientu apkalpošanu un uzlabot lietotāju pieredzi. Izmantojot Node.js un tērzēšanas botu ietvaru, piemēram, Dialogflow, funkcijas, jūs varat izveidot inteliģentas sarunu saskarnes, kas atbilst jūsu lietotāju vajadzībām. Atcerieties ievērot labākās prakses, nepārtraukti testēt un uzlabot savu tērzēšanas botu, kā arī prioritizēt lietotāju privātumu un pieejamību.

Mākslīgajam intelektam turpinot attīstīties, tērzēšanas boti kļūs vēl sarežģītāki un integrētāki mūsu ikdienas dzīvē. Apgūstot tērzēšanas botu izstrādi ar Node.js, jūs varat pozicionēt sevi šīs aizraujošās tehnoloģijas priekšgalā un radīt inovatīvus risinājumus, kas sniedz labumu uzņēmumiem un indivīdiem visā pasaulē.