通过 API 进行互动

每轮对话会发生一次互动。在互动期间，最终用户向 Dialogflow 发送输入，而 Dialogflow 发送响应。实现系统以处理互动时，您可从两个选项中选择：使用 API 或使用集成。

使用 API 时，您的系统需要处理以下操作：

  • 构建代理。
  • 为最终用户提供界面。
  • 为每轮会话调用 Dialogflow API，以向 API 发送最终用户输入。
  • 除非您的代理响应是完全静态的（不常见），否则您需要托管网络钩子服务，才能处理启用了网络钩子的 fulfillment。

使用集成时，您的系统只需要处理以下操作：

  • 构建代理。
  • （可选）实现网络钩子服务。

下图显示了在会话的一轮对话中执行的步骤。

API 流图。

  1. 最终用户输入或说出某些内容（称为“最终用户输入”）。
  2. 您的界面或集成系统会收到输入，并在检测意图请求中将其转发到 Dialogflow API。
  3. Dialogflow API 会接收检测意图请求。它会将输入与意图或表单参数相匹配，根据需要设置参数，并更新会话状态。如果 Dialogflow API 需要调用启用了网络钩子的 fulfillment，它会向网络钩子服务发送网络钩子请求，否则将转到第 6 步。
  4. 您的网络钩子服务会收到网络钩子请求。您的服务会执行所有必要的操作，例如调用外部 API、查询或更新数据库等。
  5. 您的网络钩子服务构建一个响应，并将网络钩子响应发送回 Dialogflow。
  6. Dialogflow 会创建一个检测意图响应。如果调用了网络钩子，它将使用网络钩子响应中提供的响应。如果未调用网络钩子，则它将使用代理中定义的静态响应。Dialogflow 会向您的界面或集成系统发送检测意图响应。
  7. 您的界面或集成系统会收到检测意图响应，并将文本或音频响应转发给最终用户。
  8. 最终用户看到或听到响应。

指南用途

本指南介绍了如何针对未使用集成的代理在一轮对话中调用 API（上图中的第 2 步）。本指南不介绍如何为最终用户实现界面。

准备工作

在阅读本指南之前，请先完成以下事项：

  1. 阅读 Dialogflow CX 基础知识。
  2. 执行设置步骤。
  3. 创建新代理或继续使用您在构建代理中创建的代理。

收集 ID

以下示例需要多个 ID 作为输入。如需查找项目 ID、区域 ID 和代理 ID，请执行以下操作：

  1. 打开 Dialogflow CX 控制台。
  2. 选择您的 GCP 项目以打开代理选择器。
  3. 点击列表中代理的选项 菜单。
  4. 点击复制名称 按钮。
  5. 此操作将复制代理的完整标识名称，其中包含您的项目 ID、区域 ID 和代理 ID，格式如下：
    projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/agents/AGENT_ID

您还需要一个会话 ID。会话表示 Dialogflow 代理与最终用户之间的对话。您将在对话开始时创建唯一会话 ID，并在每轮对话中使用。为了试用 API，您可以使用任何最多 36 个字节的字符串 ID，如 test-session-123。

调用检测意图

以下示例会调用 Sessions 类型的 detectIntent 方法。

选择会话引用的协议和版本：

协议 V3 V3beta1
REST 会话资源 会话资源
RPC 会话接口 会话接口
C# 不可用 不可用
Go 不可用 不可用
Java SessionsClient SessionsClient
Node.js SessionsClient SessionsClient
PHP 不可用 不可用
Python SessionsClient SessionsClient
Ruby 不可用 不可用

REST 和命令行

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

  • PROJECT_ID：您的 GCP 项目 ID
  • AGENT_ID：您的代理 ID
  • REGION_ID：您的区域 ID
  • SESSION_ID：您的会话 ID
  • END_USER_INPUT：最终用户输入

HTTP 方法和网址：

POST https://REGION_ID-dialogflow.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/agents/AGENT_ID/sessions/SESSION_ID:detectIntent

请求 JSON 正文： 

{
  "queryInput": {
    "text": {
      "text": "END_USER_INPUT"
    },
    "languageCode": "en"
  },
  "queryParams": {
    "timeZone": "America/Los_Angeles"
  }
}

如需发送您的请求，请展开以下选项之一：

您应会收到如下所示的 JSON 响应：

{
  "responseId": "38e8f23d-eed2-445e-a3e7-149b242dd669",
  "queryResult": {
    "text": "I want to buy a shirt",
    "languageCode": "en",
    "responseMessages": [
      {
        "text": {
          "text": [
            "Ok, let's start a new order."
          ]
        }
      },
      {
        "text": {
          "text": [
            "I'd like to collect a bit more information from you."
          ]
        }
      },
      {
        "text": {
          "text": [
            "What color would you like?"
          ]
        }
      },
      {}
    ],
    "currentPage": {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/agents/133b0350-f2d2-4928-b0b3-5b332259d0f7/flows/00000000-0000-0000-0000-000000000000/pages/ce0b88c4-9292-455c-9c59-ec153dad94cc",
      "displayName": "New Order"
    },
    "intent": {
      "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/agents/133b0350-f2d2-4928-b0b3-5b332259d0f7/intents/0adebb70-a727-4687-b8bc-fbbc2ac0b665",
      "displayName": "order.new"
    },
    "intentDetectionConfidence": 1,
    "diagnosticInfo": { ... },
    "match": {
      "intent": {
        "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/agents/133b0350-f2d2-4928-b0b3-5b332259d0f7/intents/0adebb70-a727-4687-b8bc-fbbc2ac0b665",
        "displayName": "order.new"
      },
      "resolvedInput": "I want to buy a shirt",
      "matchType": "INTENT",
      "confidence": 1
    }
  }
}

Java


import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.dialogflow.cx.v3beta1.DetectIntentRequest;
import com.google.cloud.dialogflow.cx.v3beta1.DetectIntentResponse;
import com.google.cloud.dialogflow.cx.v3beta1.QueryInput;
import com.google.cloud.dialogflow.cx.v3beta1.QueryResult;
import com.google.cloud.dialogflow.cx.v3beta1.SessionName;
import com.google.cloud.dialogflow.cx.v3beta1.SessionsClient;
import com.google.cloud.dialogflow.cx.v3beta1.SessionsSettings;
import com.google.cloud.dialogflow.cx.v3beta1.TextInput;
import com.google.common.collect.Maps;
import java.io.IOException;
import java.util.List;
import java.util.Map;

public class DetectIntent {

  // DialogFlow API Detect Intent sample with text inputs.
  public static Map<String, QueryResult> detectIntent(
      String projectId,
      String locationId,
      String agentId,
      String sessionId,
      List<String> texts,
      String languageCode)
      throws IOException, ApiException {
    SessionsSettings.Builder sessionsSettingsBuilder = SessionsSettings.newBuilder();
    if (locationId.equals("global")) {
      sessionsSettingsBuilder.setEndpoint("dialogflow.googleapis.com:443");
    } else {
      sessionsSettingsBuilder.setEndpoint(locationId + "-dialogflow.googleapis.com:443");
    }
    SessionsSettings sessionsSettings = sessionsSettingsBuilder.build();

    Map<String, QueryResult> queryResults = Maps.newHashMap();
    // Instantiates a client
    try (SessionsClient sessionsClient = SessionsClient.create(sessionsSettings)) {
      // Set the session name using the projectID (my-project-id), locationID (global), agentID
      // (UUID), and sessionId (UUID).
      SessionName session = SessionName.of(projectId, locationId, agentId, sessionId);
      System.out.println("Session Path: " + session.toString());

      // Detect intents for each text input.
      for (String text : texts) {
        // Set the text (hello) for the query.
        TextInput.Builder textInput = TextInput.newBuilder().setText(text);

        // Build the query with the TextInput and language code (en-US).
        QueryInput queryInput =
            QueryInput.newBuilder().setText(textInput).setLanguageCode(languageCode).build();

        // Build the DetectIntentRequest with the SessionName and QueryInput.
        DetectIntentRequest request =
            DetectIntentRequest.newBuilder()
                .setSession(session.toString())
                .setQueryInput(queryInput)
                .build();

        // Performs the detect intent request.
        DetectIntentResponse response = sessionsClient.detectIntent(request);

        // Display the query result.
        QueryResult queryResult = response.getQueryResult();

        System.out.println("====================");
        System.out.format("Query Text: '%s'\n", queryResult.getText());
        System.out.format(
            "Detected Intent: %s (confidence: %f)\n",
            queryResult.getIntent().getDisplayName(), queryResult.getIntentDetectionConfidence());

        queryResults.put(text, queryResult);
      }
    }
    return queryResults;
  }
}

Node.js

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'my-project';
// const location = 'global';
// const agentId = 'my-agent';
// const query = 'Hello';
// const languageCode = 'en'

// Imports the Google Cloud Some API library
const {SessionsClient} = require('@google-cloud/dialogflow-cx');
/**
 * Example for regional endpoint:
 *   const location = 'us-central1'
 *   const client = new SessionsClient({apiEndpoint: 'us-central1-dialogflow.googleapis.com'})
 */
const client = new SessionsClient();

async function detectIntentText() {
  const sessionId = Math.random().toString(36).substring(7);
  const sessionPath = client.projectLocationAgentSessionPath(
    projectId,
    location,
    agentId,
    sessionId
  );
  console.info(sessionPath);

  const request = {
    session: sessionPath,
    queryInput: {
      text: {
        text: query,
      },
      languageCode,
    },
  };
  const [response] = await client.detectIntent(request);
  console.log(`User Query: ${query}`);
  for (const message of response.queryResult.responseMessages) {
    if (message.text) {
      console.log(`Agent Response: ${message.text.text}`);
    }
  }
  if (response.queryResult.match.intent) {
    console.log(
      `Matched Intent: ${response.queryResult.match.intent.displayName}`
    );
  }
  console.log(
    `Current Page: ${response.queryResult.currentPage.displayName}`
  );
}

detectIntentText();

Python

def run_sample():
    # TODO(developer): Replace these values when running the function
    project_id = "YOUR-PROJECT-ID"
    # For more information about regionalization see https://cloud.google.com/dialogflow/cx/docs/how/region
    location_id = "YOUR-LOCATION-ID"
    # For more info on agents see https://cloud.google.com/dialogflow/cx/docs/concept/agent
    agent_id = "YOUR-AGENT-ID"
    agent = f"projects/{project_id}/locations/{location_id}/agents/{agent_id}"
    # For more information on sessions see https://cloud.google.com/dialogflow/cx/docs/concept/session
    session_id = uuid.uuid4()
    texts = ["Hello"]
    # For more supported languages see https://cloud.google.com/dialogflow/es/docs/reference/language
    language_code = "en-us"

    detect_intent_texts(agent, session_id, texts, language_code)

def detect_intent_texts(agent, session_id, texts, language_code):
    """Returns the result of detect intent with texts as inputs.

    Using the same `session_id` between requests allows continuation
    of the conversation."""
    session_path = f"{agent}/sessions/{session_id}"
    print(f"Session path: {session_path}\n")
    client_options = None
    agent_components = AgentsClient.parse_agent_path(agent)
    location_id = agent_components["location"]
    if location_id != "global":
        api_endpoint = f"{location_id}-dialogflow.googleapis.com:443"
        print(f"API Endpoint: {api_endpoint}\n")
        client_options = {"api_endpoint": api_endpoint}
    session_client = SessionsClient(client_options=client_options)

    for text in texts:
        text_input = session.TextInput(text=text)
        query_input = session.QueryInput(text=text_input, language_code=language_code)
        request = session.DetectIntentRequest(
            session=session_path, query_input=query_input
        )
        response = session_client.detect_intent(request=request)

        print("=" * 20)
        print(f"Query text: {response.query_result.text}")
        response_messages = [
            " ".join(msg.text.text) for msg in response.query_result.response_messages
        ]
        print(f"Response text: {' '.join(response_messages)}\n")

生产化

在生产环境中运行代理之前，请务必实施生产化最佳做法。

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