На нашем сайте вы можете читать онлайн «Создание чат-ботов с Dialogflow, Watson, ChatterBot и Rasa». Эта электронная книга доступна бесплатно и представляет собой целую полную версию без сокращений. Кроме того, доступна возможность слушать аудиокнигу, скачать её через торрент в формате fb2 или ознакомиться с кратким содержанием. Жанр книги — Знания и навыки, Компьютерная литература, Интернет. Кроме того, ниже доступно описание произведения, предисловие и отзывы читателей. Регулярные обновления библиотеки и улучшения функционала делают наше сообщество идеальным местом для любителей книг.
Создание чат-ботов с Dialogflow, Watson, ChatterBot и Rasa

Автор
Дата выхода
25 ноября 2022
Краткое содержание книги Создание чат-ботов с Dialogflow, Watson, ChatterBot и Rasa, аннотация автора и описание
Прежде чем читать книгу целиком, ознакомьтесь с предисловием, аннотацией, описанием или кратким содержанием к произведению Создание чат-ботов с Dialogflow, Watson, ChatterBot и Rasa. Предисловие указано в том виде, в котором его написал автор (Тимур Машнин) в своем труде. Если нужная информация отсутствует, оставьте комментарий, и мы постараемся найти её для вас. Обратите внимание: Читатели могут делиться своими отзывами и обсуждениями, что поможет вам глубже понять книгу. Не забудьте и вы оставить свое впечатие о книге в комментариях внизу страницы.
Описание книги
С этой книгой Вы познакомитесь с чат-ботами и поймете как создавать чат-ботов без программирования с использованием таких облачных служб как Google Dialogflow и IBM Watson. Также Вы узнаете как реализовать для чат-бота Webhook - механизм получения уведомлений об определённых событиях, чтобы выполнять внешнюю бизнес-логику. Вы узнаете как можно интегрировать вашего чат-бота с другими платформами. Познакомитесь с библиотеками ChatterBot и Rasa и узнаете как создавать чат-ботов на языке Python.
Создание чат-ботов с Dialogflow, Watson, ChatterBot и Rasa читать онлайн полную книгу - весь текст целиком бесплатно
Перед вами текст книги, разбитый на страницы для удобства чтения. Благодаря системе сохранения последней прочитанной страницы, вы можете бесплатно читать онлайн книгу Создание чат-ботов с Dialogflow, Watson, ChatterBot и Rasa без необходимости искать место, на котором остановились. А еще, у нас можно настроить шрифт и фон для комфортного чтения. Наслаждайтесь любимыми книгами в любое время и в любом месте.
Текст книги
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 Dialogflow и нажмем Cloud Functions.
И здесь мы увидим нашу развернутую облачную функцию.
Теперь 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.











