Frases de treinamento são frases de exemplo que os usuários finais podem digitar ou dizer, conhecidas como expressões de usuário final. Você cria várias frases de treinamento para cada intent. Quando uma expressão de usuário final se assemelhar a uma dessas frases, o Dialogflow corresponderá à intent.
Por exemplo, a frase de treinamento "Quero pizza" treina seu agente a reconhecer expressões de usuário final semelhantes a essa frase, como "Compre uma pizza" ou "Peça pizza".
Você não precisa definir todos os exemplos possíveis, porque o machine learning integrado do Dialogflow expande sua lista com outras frases semelhantes. Crie pelo menos 10 a 20 frases (dependendo da complexidade da intent) para que o agente reconheça uma variedade de expressões de usuário final. Por exemplo, se você quer que sua intent reconheça a expressão de um usuário final sobre sua cor favorita, defina as seguintes frases de treinamento:
- “Gosto de vermelho”
- “Minha cor favorita é amarelo”
- “preto”
- "Azul é a minha favorita"
- ...
Onde encontrar esses dados
Ao criar um agente, o mais comum é usar o Console do Dialogflow ES. Acesse a documentação e abra o Console (em inglês). As instruções abaixo referem-se ao uso do Console. Para acessar os dados da frase de treinamento:
- Acesse o Console do Dialogflow ES.
- Selecione um agente.
- Selecione Intents no menu da barra lateral à esquerda.
- Selecione uma intent.
- Role para baixo até a seção Training phrases.
Se você estiver usando a API em vez do Console para criar um agente, consulte a referência de intents. Os nomes de campo da API são semelhantes aos nomes de campo do Console. As instruções abaixo destacam as diferenças importantes entre o Console e a API.
Adicionar frases de treinamento
Para adicionar frases de treinamento a um intent:
- Clique no campo de texto "Add user expression".
- Digite suas frases de treinamento e pressione a tecla
Enter
após cada uma delas.
Anotar frases de treinamento
Quando há correspondência de uma intent no ambiente de execução, o Dialogflow fornece os valores extraídos da expressão do usuário final como parâmetros. Cada parâmetro tem um tipo, chamado de tipo de entidade, que dita exatamente como os dados são extraídos. Ao contrário da entrada bruta do usuário final, os parâmetros são dados estruturados que podem ser facilmente usados para executar uma lógica ou gerar respostas.Ao criar um agente, você controla como os dados são extraídos anotando partes das frases de treinamento e configurando os parâmetros associados.
Por exemplo, considere uma frase de treinamento como "Qual é a previsão amanhã para Tóquio?"
Anote "amanhã" com um parâmetro date
e "Tóquio" com um parâmetro location
.
Quando você anota partes de uma frase de treinamento, o Dialogflow reconhece que essas partes são apenas exemplos de valores reais que serão fornecidos pelos usuários finais no ambiente de execução.
Para uma expressão de usuário final, como "Qual é a previsão para Sydney na sexta-feira?",
o Dialogflow extrairia o parâmetro date
de "Sexta-feira" e o parâmetro location
de "Sydney".
Ao criar um agente com o Console, a maioria das anotações é criada automaticamente quando você adiciona frases de treinamento que contêm partes que podem ser correspondidas a um tipo de entidade atual. Essas partes são destacadas no Console. Edite essas anotações e parâmetros conforme necessário.
Para anotar manualmente uma frase de treinamento com o Console, faça o seguinte:
- Selecione a parte da frase de treinamento que você quer anotar.
- Selecione o tipo de entidade desejado na lista.
- Um parâmetro é criado para você na tabela de parâmetros abaixo.
- Clique no botão Save e aguarde até que a caixa de diálogo Agent Training indica que o treinamento foi concluído.
Quando um agente é criado com a API, é necessário anotar as frases de treinamento e configurar os parâmetros manualmente.
Veja os tipos TrainingPhrase
e Parameter
na referência de intents.
O campo Part.alias
associa anotações de frases de treinamento a parâmetros específicos.
Entidades implícitas criadas por frases de treinamento
A maioria das entidades personalizadas é definida explicitamente com a criação de tipos e a adição de entradas de entidade. No entanto, as entidades personalizadas também podem conter valores implícitos. Isso acontece quando você anota o texto de uma frase de treinamento, em que o texto anotado não é um valor definido pelo tipo de entidade selecionado. O texto anotado se torna um valor de referência de entidade para a entrada de entidade adicionada implicitamente. Se o tipo de entidade for de mapa, o texto também se tornará um sinônimo para a entrada de entidade.
Modos de exemplo e modelo
Cada frase de treinamento pode ter um dos dois modos:
- Modo de exemplo: indicado por format_quote à esquerda da frase de treinamento. As frases de treinamento no modo de exemplo são escritas no idioma natural e são anotadas para extração do parâmetro.
- Modo de modelo: indicado por alternate_email à esquerda da frase de treinamento. As frases de treinamento no modo de modelo contêm referências diretas a tipos de entidade.