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DialogFlow

輕鬆建立屬於你的聊天機器人！

科技趨勢

【技術文章】DialogFlow輕鬆建立屬於你的聊天機器人！

Dialogflow Documentation  |  Google Cloud 

Virtual agents for bots, applications, services, and devices. 

cloud.google.com 

什麼是 DialogFlow?  

下面是google doc 的簡單介紹 ：

Dialogflow 是一個自然語言理解平台，可讓您輕鬆地設計出對話式界面並將其集成到您的移動應用、網頁應用、設備、聊天機器人、交互式語音響應系統等等中。借助 Dialogflow，您可以提供新穎且引人入勝的交互方式，供用戶與您的產品交互。 

‌Dialogflow 可以分析來自客戶的多種輸入，包括來自電話或錄音等的文本或音頻輸入。它還可以通過文本或合成語音等多種方式響應您的客戶。 

‌透過diagflow來建立聊天機器人，你需要先知道兩個重要的 terms ：

  1. intent (意圖)，這個代表的是你的用戶想要做的事情，是一種行為。舉例來說：可以幫我預約嗎？ 可以幫我連接客服嗎？ 

  2. entities (形體)，這裡因為跟語言相關，我就稱它作關鍵字吧！ 如果我們當 intert是動詞的話，那 entities 就是名詞的聚集。舉例來說：語言的entities可以包含 German, French, English, Chinese, etc.. 

‌ 

這邊我來舉個混合 intent 跟 entity 的例子如下 ：

  • 這個例子是客戶想要預約酒店 

    可以幫我預約威斯丁酒店嗎？ 

    這裡的預約就是 intent, 而威斯丁酒店就是 entity 

    到這裡，你知道要使用dialogflow 做聊天機器人的兩個重要的 terms是什麼嗎？ 答案是 intent and entity 

‌ 

在我們正式做我們的lab之前，讓我們再多聊一些完成 intent 需要的內容跟步驟 。

Intent 意圖 

基本意圖包含以下內容： (我這邊用google dialogflow 的 terms, 也方便後面操作DialogFlow UI) 

  • Training Pharase：這些是最終用戶可能會說的示例短語。當最終用戶的表述與其中某一短語類似時，Dialogflow 會匹配意圖。因為 Dialogflow 的內置機器學習功能可使用其他相似的短語擴展您的列表，所以您無需定義所有可能出現的示例。  

  • Action：您可以為每個意圖定義一個操作。當匹配了相應意圖時，Dialogflow 會向系統提供該操作，您可以使用該操作觸發系統中定義的特定操作。 

  • Parameters：在運行時中匹配了某個意圖時，Dialogflow 會將從最終用戶表述中提取的值作為“參數”提供。每個參數都有一個類型，稱為實體類型，用於確切規定提取該數據的方式。與原始的最終用戶輸入不同，參數是結構化數據，可以輕鬆用於執行某些邏輯或生成響應。  

  • Response：您可以定義要返回給最終用戶的文本、語音或視覺響應。這些響應可能是為最終用戶提供解答、向最終用戶詢問更多信息或終止對話 

GetImage.png

  • intent 包含的內容有哪些？ training phrase, action, parameters, response 

Entity （關鍵字/語體） 

每個意圖參數都有一個類型，稱為實體類型，該類型確切規定從最終用戶表述中提取數據的方式。 

‌Dialogflow 提供預定義的系統實體，這些系統實體可以匹配許多常見數據類型。例如，有用於匹配日期、時間、顏色、電子郵件地址等類型的系統實體。您還可以自行創建自定義實體來匹配自定義數據。例如，您可以定義一個 vegetable 實體，來匹配雜貨店代理出售的蔬菜類型。 

Context (上下文) 

‌Dialogflow 上下文類似於自然語言上下文。如果有人告訴您“they are orange”，您需要通過上下文才能理解“they”指的是什麼。同樣，為了讓 Dialogflow 處理類似的最終用戶表述，您需要為其提供上下文以正確地與意圖匹配。 

‌您可以使用上下文來控制對話流。您可以為意圖配置上下文，方法是設置由字符串名稱標識的輸入和輸出上下文。匹配了某個意圖時，為該意圖配置的所有輸出上下文都將變為活躍狀態。當所有上下文處於活躍狀態時，Dialogflow 更可能匹配配置了輸入上下文，且該上下文與當前活躍上下文匹配的意圖。 

‌Google dialogflow 文件舉了一個 Bank user 的例子, 用戶問了第一個問題：

what's my checking account? -- user asked 

‌checking account 包含的內容很多, 到底客戶想要知道的是什麼？ 所以context (上下文)在這個時候就幫得上忙拉, 你可以定義context, 然後再問更深入的問題.  

what's the information do you need for your checking account? -- chatbot replied 

my balance - user replied. 

所以我們的Dialogflow 透過follow-up intent, 終於知道客戶其實想知道他帳戶目前的結餘. 回覆如下 

you balance is 1000 

Dialogflow ES basics  |  Google Cloud 

cloud.google.com 

Follow-up Intent 後續意圖 

‌您可以使用後續意圖自動設置意圖對的上下文。後續意圖是相關父意圖下的子意圖。創建後續意圖時，系統會將輸出上下文添加到父意圖中，並將同名的輸入上下文添加到子意圖中。只有父意圖在上一輪對話中匹配時，系統才會匹配後續意圖。您還可以創建多個級別的嵌套後續意圖。 

‌Dialogflow 提供多個預定義後續意圖，旨在處理“是”、“否”或“取消”等常見的最終用戶回复。您還可以創建自己的後續意圖來處理自定義回复。 

  • context 上下文是用來做什麼的？ 

  • context 上下文的對應跟配置要透過什麼機制？ Follow-up Intent 

接著，我們看看DialogFlow 的版本差異 - Standard and Enterprise，當然，Enterprise 的功能會多一些囉！還有遇到無法處理的狀況，想要開ticket 詢問的話，需要啟動 DialogFlow Enterprise，請各位看官牢記呀！ 

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現在，我們可以來了解一下 Dialogflow 的服務區域，先到DialogFlow 的介面，在左上角，點一下倒三角形(如圖所示)，目前有支援 US, Asia, Australia, EU2。其實，小編有個機器人是建立在US, 但是台灣用戶端響應速度飛快！ 

目前DialogFlow 的服務區域有哪些地方

目前DialogFlow 的服務區域有哪些地方

Create Agent 

前面廢話了那麼多，終於可以開始創建 Agent 囉，我們現在就手把手給它做起來！

‌DialogFlow 控制台 - https://dialogflow.cloud.google.com/ 

  1. 選擇你將要運行的DialogFlow 的區域 - US, Asia, Au, EU-2, 選擇後會跳轉頁面喔！ (不要怕, 沒事...) 

  2. 幫你的Agent 命名 

  3. 選擇語言 

  4. 選擇 timezone 

  5. 選擇你的 gcp project, 這邊小編有遇到一個小問題, 就是選不到自己的project. 懷疑人生的同時, 也發了張 ticket 問了gcp support, 不過, 目前得到的資訊是一個gcp project 似乎只能建立一個Agent在一個區域, 有更新的話, 小編在同步一下大家！  

  6. 按下 "create" 按鈕, 創建完成 

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大家是不是建立好自己的Agent了？ 我的設定如下 ：

當你創建完agent後，因為小編沒有使用到audio，所以在speech 那邊有disable speech api，如果你有其他團員也要一起調校Agent，可以在Share裡面把email 跟role 加進來。其他的部分，我們這次不做任何的更動。後面如果要刪除Agent，按鈕在general 頁面的最下面，按下"DELETE THIS AGENT"，然後手打字 "DELETE"，就可以刪除囉！ 

  • General - 刪除的按鈕在這裡 

  • Language - 小編選擇的是 繁體中文-台灣 

  • ML Settings - 機器學習的設定 

  • Export and Import - 你可以匯入或匯出Agent 的設定 

  • Environment - 你可以為你的Agent 做版空 

  • Speech - 語音設定在這裡 

  • Share - 隊員設定在這裡喔！ 

  • Advanced - 這裡有個功能是判定客戶的心情 sentiment, 這邊並沒有使用到 

‌你已經建立了自己的Agent 了嗎？  有了自己的Agent後, 我們接著來設定 intent 跟 entity吧！ 大家還記得什麼是 intent 什麼是 entity吧？ 

 首先 我們來設定 intent 

  • Default Welcome Intent 

    • training phrases - 我加了幾個大家常用的英文 

    • responses - 我改了單純的問好，把它變成問句，是不是覺得有熟悉感？ 沒錯，這裡我想做的事就是釐清客戶想問的問題，當客戶再次問問題，我們可以在其他的intent 處理！

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完成設定後，記得按一下 "SAVE" 儲存，我們來試試看剛剛的修改是否已經被套用，response 小編設定了三個，它會隨機挑選做回覆(CURL 的例子也可以試試看喔！) 

User Says: hi 

Response: 安安，飯店小幫手在此為您服務，有什麼可以幫忙嗎？ 

你的welcome intent 是否也改好測試好了呢？

你的welcome intent 是否也改好測試好了呢？

小編在創建新的intent 前，請讓我先跳到 entities 的設定，因為我們要下training phrases 的時候，會用到的，嘿嘿... 

設定Entities 

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  1. 按下 CREATE ENTITY 

  2. 下面的兩個簡圖是我的 Hotel 跟ROOM entities 

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你設定好了 room 跟 hotel 的 entities 嗎？

你設定好了 room 跟 hotel 的 entities 嗎？

接著，我們回到intent，我們準備創建 新的 intent囉 ！

創建新的intent - booking_room 

‌ 要完成訂房的intent 需要 ：

  • 日期 

  • 人數 

‌ 也因為我們需要這兩個資訊才能完成這個 intent。

1. 建立第一個intent - booking_room 

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2. 建立 follow-up intent，點一下黃色箭頭處, 建立一個新的booking_room-date 的intent 

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training phrases and response 如下 ：

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若我們想要在回覆的訊息(response)中，回應日期的話，可以透過呼叫變數達成 ($date-time) 

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3. 最後一個intent - booking_room-date-people，讓我們確定同行的人數，呼應上一個intent，設定如下：

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  • 到此為止, 我們除了welcome intent, 另外自己設定了三個intent, 你完成了嗎？ 

  • training phrase 裡面會抓取 entities, 你有發現了嗎？ 

  • response 可以透過提取變數的方式, 來加在回應裡面, 該如何呼叫變數？ 

進行chatbot 測試  

‌我們將利用不同的方式來測試我們剛剛設定的agent，包含修改/新增的intent，entities。在上一個篇幅裡面有提到，客戶訂房是一個連續性的問題，所以我們的flow 如下: 

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在DialogFlow 上面，進行測試，試著將客戶要問的phrases 打進去，看看Agent 會如何回答：

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在 web 上面測試，這時候小編發現了一件會GG爆裂的surprise，就是Asia 的DialogFlow 竟然跟US的不一樣，沒辦法直接使用web，有沒有很驚奇很開心？ 好加在，我們可以試試export/import zip 的方式在其他 region 回復如下圖所示：

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Web demo，需要在左邊side menu，選擇integration，然後在右邊的主選單，你會看到web-demo，別懷疑，給他選下去，如下圖所示，你可以embedded 到你的web 頁面，沒有網頁也沒關係，你可以用上方的連結，進行測試。

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利用curl 來發問跟接收 response，可以透過copy CURL來進行測試 

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Line的測試 - 這裡需要你有 註冊 line developer才能使用的功能，這邊小編就不提供line developer 申請的細節囉，跟剛剛web demo 一樣，點擊 integration，然後找 line，如下圖：

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總結 

‌DialogFlow 確實是一個很便捷很聰明的服務，簡化了不少開發的工，在設計intent，follow-up intent其實蘊藏了很多細節，希望這個文件可以幫到大家，也歡迎大家可以給我反饋！ 

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