Создание чат-ботов с Dialogflow, Watson, ChatterBot и Rasa - страница 11

И здесь вы также можете заметить, что отмечена опция «Список» для начинки, чтобы агент распознавал несколько начинок в запросе.

И мы создадим сущность размер size.

Далее вернемся в намерение и разметим его обучающие фразы этой сущностью.

Далее перейдем в раздел действия и параметры.

И здесь отметим параметр size и нажмем Define prompts.

И здесь введем уточняющий вопрос.

Таким образом, здесь мы добавим: «Хотите кусок или целый пирог?»

Это позволит агенту запросить информацию, если она не была захвачена.

Теперь, переключимся на выполнение.

И здесь мы видим встроенный редактор, который мы активируем.

И вы увидите, что здесь уже есть шаблон с некоторым кодом, написанным на nodeJS.

Этот код представляет собой веб-приложение nodeJS webhook, которое будет развернуто в Google сервисе Firebase.

Webhook – это механизм получения уведомлений об определённых событиях.

В нашем случае – это механизм уведомления об обнаружении определенного намерения чат-ботом.

И webhook в нашем примере будет развернут с помощью облачной функциональности Cloud Functions for Firebase, которая позволяет автоматически запускать код в ответ на события, вызванные HTTP-запросами.

Ваш код хранится в облаке Google и работает в управляемой среде.

После того, как вы напишите и развернете код, серверы Google сразу же начнут управлять этой облачной функцией.

И для нашего чат-бота бесплатного плана Spark Firebase будет достаточно.

И здесь во встроенном редакторе, у нас также есть файл package.json, и нам нужно изменить его.

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.