《Dialogflow零基础入门教程》4 实践案例1-- 搭建简单聊天机器人

在这一章，我们将通过搭建一个简单的天气查询聊天机器人，帮助大家深入理解和掌握Dialogflow的实际使用方法。

本章完成后，你将掌握以下技能：

• 创建并管理意图（Intents）
• 识别并使用实体（Entities）
• 配置静态响应（Responses）
• 在Dialogflow模拟器中进行测试和优化

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4.1 创建基本的意图（Intents）

什么是意图（Intent）？

意图相当于用户向机器人提出的请求或问题，Dialogflow 通过识别用户输入的话来判断用户的目的是什么。

例如，用户说：

• “今天北京天气怎么样？”
• “明天上海会下雨吗？”

这些句子的“意图”都是“查询天气”。

实践步骤

我们以“天气查询”为例：

1. 打开Dialogflow控制台并进入你的项目。
2. 在左侧菜单中，点击 Intents（意图）。
3. 点击 CREATE INTENT（创建意图），并将其命名为 weather.query。
4. 在 Training phrases（训练短语）区域，输入一些示例语句，比如：
   • 今天北京天气如何？
   • 明天上海会下雨吗？
   • 广州的天气怎么样？
   • 后天杭州温度是多少？

提示：尽量提供多种不同的问法，帮助Dialogflow更准确地理解用户意图。

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4.2 设置实体（Entities）

什么是实体（Entity）？

实体是用户输入中关键的信息或参数。例如在“今天北京天气如何？”这句话里，“北京”就是实体，它代表用户要查询天气的地点。

Dialogflow可以自动识别一些常用实体（如日期、城市等），也可以定义自己的实体。

实践步骤

我们需要识别两个关键实体：

• 城市：用于识别用户想查询哪个地方的天气。
• 日期：用于识别用户想查询天气的具体日期。

步骤一：使用系统内置实体

• 在之前创建的意图weather.query的训练短语中，将城市和日期分别选中并关联到Dialogflow的内置实体：
  • 例如：“今天北京天气如何？”中，选中“今天”，Dialogflow自动识别为系统实体@sys.date；选中“北京”，自动识别为@sys.geo-city。

步骤二：检查实体识别结果

• 在训练短语下方的 Action and parameters（操作与参数）区域：
  • 应自动显示两个参数：
    • geo-city（城市）
    • date（日期）
  • 请确保Dialogflow正确识别了这两个参数，并正确标记了类型。
    

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4.3 配置简单的响应（Responses）

Dialogflow能根据用户意图自动返回静态或动态的响应。此处我们先学习如何配置静态文本响应。

实践步骤

继续在意图weather.query中操作：

1. 在页面底部找到 Responses（响应）区域。
2. 点击 ADD RESPONSE，添加静态文本回复。比如：
   • “您想查询的是$date的$geo-city的天气，对吗？”
   • “我暂时还无法查询天气数据，但我知道你想问$date在$geo-city的天气情况。”

解释说明：

• $date 和 $geo-city 是从用户的话里提取的参数值，在回应用户时自动插入。
  

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4.4 测试与改进（Dialogflow模拟器使用方法）

模拟器简介

Dialogflow 提供了一个内置的模拟器工具，方便我们随时测试对话效果。

实践步骤

1. 在Dialogflow控制台页面的右侧，有一个名为 Try it now（立即尝试）的区域。
2. 在输入框中输入测试语句，比如：“明天广州天气如何？”
3. Dialogflow会立刻分析出：
   • 识别到的意图（weather.query）。
   • 识别到的实体（如geo-city=广州, date=明天）。
   • 输出定义好的静态文本响应。
     

改进方法

• 测试多样化的输入
  尝试输入不同的问法，看看Dialogflow是否准确理解。例如：

  • “深圳下周二的天气？”
  • “成都明天温度是多少？”
  • “后天南京下雨吗？”

• 优化识别准确度
  如果Dialogflow识别出错或无法识别，可以回到“训练短语”中补充新的短语，帮助它更准确地学习。

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小结与延伸实践

本章我们学会了：

• 创建意图并定义训练短语。
• 使用内置实体识别关键参数。
• 设置静态文本响应。
• 通过模拟器测试和优化机器人。

延伸实践：

• 尝试自行扩展更多意图，如：“查询空气质量”、“查询温度”等。
• 尝试添加自定义实体，如定义“天气类型”（晴、雨、雪等）。

完成以上步骤后，你已经能初步掌握使用Dialogflow搭建聊天机器人的基础技能了。

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到此，第四章实践案例的详细内容已完成，后续章节将进一步介绍如何使用Webhook实现更智能的动态响应！