Чат-боты — это программные инструменты, созданные для взаимодействия с людьми посредством чата. Первые чат-боты умели создавать простые диалоги, основанные на сложной системе правил. Используя платформы Python и Dialogflow, вы сможете создавать интеллектуальных чат-ботов.
В этом посте мы узнаем, как добавить чат-бота Dialogflow в фреймворки Python, такие как Flask или Django.
Предпосылки:
Вам понадобится учетная запись Dialogflow и Kommunicate аккаунт для развертывания чат-бота. Также вам понадобится Питон и платформы Flask, установленные в вашей системе. Чтобы получить дополнительную информацию о платформе Flask, обратитесь к этому ссылке.
В этом уроке мы будем использовать Flask. Если вы хотите добавить чат-бот Dialogflow в среду Django, вы можете увидеть этот урок.
Шаги по добавлению чат-бота Dialogflow в платформы Python
Создать агента
Войти в Консоль Dialogflow. Агент — это всего лишь чат-бот. Вы можете обучить агента с помощью обучающих фраз и соответствующих ответов для обработки ожидаемых сценариев разговора с конечными пользователями.
Нажмите раскрывающийся список рядом с настройками агента, затем нажмите Создать нового агента, укажите имя агента (например, Python-Demo), затем нажмите СОЗДАТЬ.
Создайте намерение
Намерение классифицирует намерение конечных пользователей для одного хода разговора. Для каждого агента вы можете определить множество намерений. Когда конечный пользователь что-то пишет или говорит, это называется выражением конечного пользователя, Dialogflow сопоставляет выражение конечного пользователя с наилучшими намерениями вашего агента.
Нажмите СОЗДАТЬ НАМЕРЕНИЕ кнопку, укажите имя намерения (например, python-demo) и сохраните.
Добавьте обучающие фразы
Это примеры фраз, которые могут сказать конечные пользователи. Если выражение конечного пользователя напоминает одну из этих фраз, Dialogflow соответствует намерению.
Щелкните созданное намерение (python-demo) и добавьте пользовательские фразы в Обучающие фразы .
🚀 Вот вам видео о том, как создать чат-бота Dialogflow и узнать больше об агентах, намерениях и сущностях:
https://medium.com/media/1c5efb545eba2cf7ea535a0b5ab78909/href
Включить выполнение
После добавления намерения вам не нужно добавлять ответы агента в Ответы раздел. Поскольку мы используем Flask для того же, вам необходимо включить вебхук для этой цели. Вебхук поможет нам передавать данные и ответы между Dialogflow и Flask. Dialogflow предоставляет услуги веб-перехватчиков через Dialogflow Fulfillment.
Выполнение — это код, развернутый через веб-службу для предоставления данных пользователю. Вы можете включить вызовы веб-перехватчиков для всех тех намерений, которые требуют некоторой внутренней обработки, запроса к базе данных или интеграции стороннего API.
Под Выполнение В разделе «Включить веб-перехватчик для этого намерения» нажмите «Включить веб-перехватчик» и сохраните намерение.
Выполнение Dialogflow имеет два варианта — Webhook и Inline Editor. Встроенный редактор также является веб-перехватчиком, но размещается в облачных функциях Google. Мы собираемся использовать вебхук.
Перейдите в «Исполнение» раздел и включить webhook.
Использование Python с Flask и включение сервера веб-перехватчиков
Для веб-перехватчика требуется URL-адрес, и это должен быть протокол HTTPS. URL-адрес веб-перехватчика будет получать запрос POST от Dialogflow каждый раз, когда намерение запускает веб-перехватчик.
Для создания веб-перехватчика мы используем язык программирования Python и платформу Flask.
Создайте файл (например — app.py). Импортируйте все необходимые библиотеки (например: os, JSON, send_from_directory, request), необходимые для Python. Пожалуйста, проверьте, есть ли у вас Flask в вашей системе. Если нет, установите его с помощью pip, и вот документации для того же.
импортная колба
импорт JSON
импорт ОС
из фляги импорт send_from_directory, запрос
Чтобы обрабатывать все запросы веб-перехватчика агента, нам необходимо определить и добавить метод маршрута/веб-перехватчика с запросом POST. POST-запрос будет отправлен на этот URL-адрес /webhook. Он выполняет все методы внутри метода.
Кроме того, добавляется текст выполнения, возвращающий его при запуске обучающей фразы из Dialogflow.
Если вам нужно добавить дополнительные условия и ответы, вы можете определить их внутри метода веб-перехватчика.
# Приложение Flask должно запускаться в глобальной компоновке app = flask.Flask(__name__) @app.route('/favicon.ico') def favicon(): return send_from_directory(os.path.join(app.root_path, 'static') , 'favicon.ico', mimetype='image/favicon.png') @app.route('/') @app.route('/home') def home(): return "Hello World" @app.route ('/webhook', методы=['POST']) def webhook(): req = request.get_json(force=True) print(req) return { 'fulfillmentText': 'Привет из мира ботов' } if __name__ = = "__main__": app.secret_key = 'ItIsASecret' app.debug = True app.run()
После настройки процесса Python давайте воспользуемся Нгрок чтобы создать общедоступный URL-адрес для веб-перехватчика и прослушивать порт 3000 (в этом примере). Для выполнения Dialogflow вам понадобится сервер, защищенный HTTPS, поскольку локальный сервер (localhost) не будет работать. Вы также можете использовать сервер и указать на этот сервер домен с HTTPS.
Вы получите URL-адрес типа https://f3e3a29d7ae9.ngrok.io/webhook где перехватчик — это маршрут POST для Dialogflow, который мы упомянули в файле Python.
Скопируйте созданный вами URL-адрес (в этом примере — https://f3e3a29d7ae9.ngrok.io/webhook) и вставьте его в выполнение Dialogflow. URL поле.
После завершения настройки Dialogflow вы можете легко добавьте его на свой веб-сайт или в приложения с помощью Communicate и протестируйте работу чат-бота Python.
Подводя итог
Насколько это было легко? Выполнив несколько простых шагов, вы можете добавить чат-бота Dialogflow в свои платформы Python. Попробуйте это и дайте нам знать в комментариях. Мы хотели бы опробовать вашего чат-бота.
Первоначально опубликовано в https://www.kommunicate.io 25 июня 2021 г.
Создайте чат-бота на Python с помощью Flask Framework в 2022 году [шаг за шагом] Был первоначально опубликован в Чатботы Жизнь На Среднем, где люди продолжают разговор, выделяя и реагируя на эту историю.
- Коинсмарт. Лучшая в Европе биржа биткойнов и криптовалют.
- Платоблокчейн. Интеллект метавселенной Web3. Расширение знаний. БЕСПЛАТНЫЙ ДОСТУП.
- КриптоХок. Альткоин Радар. Бесплатная пробная версия.
- Source: https://chatbotslife.com/create-a-chatbot-in-python-using-flask-framework-in-2022-step-by-step-65f08a9325dc?source=rss—-a49517e4c30b—4
- "
- &
- 2021
- 2022
- О нас
- Учетная запись
- агенты
- Все
- API
- приложение
- Программы
- ЛУЧШЕЕ
- Бот
- строить
- облако
- код
- Комментарии
- комплекс
- Разговор
- Беседы
- соответствующий
- Создайте
- создали
- Создающий
- данным
- База данных
- развернуть
- развертывание
- домен
- легко
- редактор
- включить
- лиц
- пример
- ожидаемый
- First
- Рамки
- Глобальный
- будет
- помощь
- Как
- How To
- HTTPS
- Людей
- info
- устанавливать
- интеграции.
- Умный
- намерение
- Намерение
- IT
- язык
- УЧИТЬСЯ
- изучение
- локальным
- искать
- любят
- средний
- упомянутый
- БОЛЕЕ
- Возле
- необходимо
- Опции
- Люди
- фразы
- Точка
- процесс
- обработка
- Программирование
- протокол
- обеспечивать
- приводит
- что такое варган?
- Получать
- запросить
- Запросы
- обязательный
- возвращают
- дорога
- условиями,
- обслуживание
- Услуги
- установка
- установка
- просто
- Software
- некоторые
- удалось
- Начало
- система
- тестXNUMX
- сторонние
- Через
- время
- инструменты
- Обучение
- перевод
- us
- использование
- Видео
- Web
- Вебсайт
- Что
- Работа
- работает
- бы
- YouTube