Créer une application Google Chat Dialogflow CX qui comprend le langage naturel et y répond

Cette page explique comment créer une application Google Chat capable de comprendre le langage naturel et d'y répondre à l'aide de Dialogflow. Ce guide utilise Dialogflow CX, qui s'intègre directement à Google Chat. Vous pouvez également utiliser Dialogflow ES pour créer une application Google Chat Dialogflow ES en suivant le guide Dialogflow ES Google Chat.

Prenons l'exemple d'une application Chat qui aide les utilisateurs à louer une voiture. Un utilisateur peut écrire : "Je voudrais louer une voiture". L'application Chat peut répondre par une question telle que "Où souhaitez-vous récupérer le véhicule ?", qui démarre une conversation semblable à celle d'un humain avec l'utilisateur. L'application Chat comprend et répond par des propos humains lors de la réservation de la location de voiture.

Ceci n'est qu'un exemple. Les applications de chat Dialogflow sont utiles dans tous les types d'interactions. S'il nécessite une voix humaine naturelle, elle appelle une application Dialogflow Chat. Les agents prédéfinis vous aident à démarrer rapidement et vous montrent ce que Dialogflow peut faire, par exemple:

  • Réserver des vols
  • Prendre rendez-vous chez le médecin
  • Commander un service de livraison de repas
  • répondre à des questions sur un catalogue de produits Retail (par exemple, si les articles sont disponibles dans d'autres couleurs) ;
  • Page de sélection de l'agent Dialogflow prédéfini.
    Figure 1. Sélection d'un agent prédéfini pour une application de chat Dialogflow
  • Tester l'agent dans Dialogflow CX
    Figure 2 : Tester l'agent dans Dialogflow CX pour s'assurer que sa logique et sa configuration fonctionnent comme prévu Le schéma présente un ensemble séquentiel de pages thématiques qui portent sur des étapes spécifiques de la conversation, comme définir un lieu de prise en charge et de retour pour une voiture de location, et configure la logique qui les relie. La conversation est testée dans un simulateur.
  • Configurer une application Chat Dialogflow
    Figure 3 : Configurer une application Chat pour traiter les réponses à l'aide de l'agent Dialogflow CX sur la page de configuration de l'API Chat dans la console Google Cloud
  • Tester l'application Chat Dialogflow CX
    Figure 4 : Discuter de la réservation d'une voiture de location avec l'application Dialogflow Chat dans Google Chat

Objectifs

  • configurer votre environnement ;
  • Créer et déployer un agent Dialogflow CX
  • Créer et déployer une application de chat fournie par l'agent Dialogflow CX
  • Testez l'application Chat.

Conditions préalables

Architecture

Le schéma suivant illustre l'architecture d'une application Chat créée avec Dialogflow:

Architecture d'une application Chat implémentée avec Dialogflow.

Dans le schéma précédent, un utilisateur interagissant avec une application Dialogflow Chat présente le flux d'informations suivant:

  1. Un utilisateur envoie un message dans Chat à une application Chat, soit dans un message privé, soit dans un espace Chat.
  2. Un agent virtuel Dialogflow, qui réside dans Google Cloud, reçoit et traite le message pour produire une réponse.
  3. À l'aide d'un webhook Dialogflow, l'agent Dialogflow peut éventuellement interagir avec des services tiers externes, tels qu'un système de gestion de projets ou un outil de billetterie.
  4. L'agent Dialogflow renvoie une réponse au service de l'application Chat dans Chat.
  5. La réponse est envoyée à l'espace Chat.

Configurer l'environnement

Avant d'utiliser les API Google, vous devez les activer dans un projet Google Cloud. Vous pouvez activer une ou plusieurs API dans un même projet Google Cloud.

  1. Dans la console Google Cloud, activez l'API Google Chat et l'API Dialogflow.

    Activer les API

  2. Vérifiez que vous activez les API dans le projet Cloud approprié, puis cliquez sur Suivant.

  3. Vérifiez que vous activez les API appropriées, puis cliquez sur Activer.

Créer un agent Dialogflow CX

Un agent Dialogflow CX est un agent virtuel qui gère les conversations simultanées avec vos utilisateurs finaux. Ce module de compréhension du langage naturel comprend les nuances du langage humain. Dialogflow traduit le texte de l'utilisateur final au cours d'une conversation en données structurées compréhensibles par vos applications et services. Vous concevez et créez un agent Dialogflow pour gérer les types de conversations requis pour votre système.

Un agent Dialogflow est comme un agent humain de centre d'appels. Vous les entraînez tous les deux à gérer les scénarios de conversation attendus, et votre entraînement n'a pas besoin d'être trop explicite.

Voici comment créer l'agent Dialogflow CX:

  1. Dans la console Dialogflow CX, ouvrez la console Dialogflow CX. Cliquez sur Menu > Dialogflow CX.

    Accéder à la console Dialogflow CX

  2. Choisissez un projet Google Cloud. Pour trouver votre projet, vous devrez peut-être cliquer sur All (Tous), puis le rechercher.

  3. Vous pouvez maintenant choisir un agent prédéfini ou créer le vôtre. Si vous préférez explorer la personnalisation des agents plus en détail ultérieurement, choisissez l'un des agents prédéfinis. Ils vous seront également utiles pour découvrir ce que les agents peuvent faire.

    Pour choisir un agent prédéfini, procédez comme suit:

    1. Cliquez sur Utiliser des agents prédéfinis.

    2. Sélectionnez un agent prédéfini. Pour ce guide, sélectionnez Voyages: location de voitures.

      Les agents sont classés comme débutant, intermédiaire ou avancé en fonction du nombre de fonctionnalités qu'ils utilisent et de la sophistication de sa logique de conversation. Le choix d'un agent intermédiaire ou avancé peut nécessiter des personnalisations et des paramètres spécifiques à l'agent, y compris l'activation de fonctionnalités et d'API dans la console Google Cloud.

    3. Cliquez sur Import as agent (Importer en tant qu'agent).

    Pour créer votre propre agent, procédez comme suit:

    1. Cliquez sur Create Agent (Créer un agent).
    2. Sélectionnez Générer automatiquement pour créer un agent de data store ou sélectionnez Créer le vôtre pour créer d'autres types d'agents.

    Pour un tutoriel détaillé sur le processus de création d'un agent, consultez la section Créer un agent Dialogflow CX.

  4. Configurez les paramètres de base de l'agent:

    1. Dans Nom à afficher, saisissez un nom à afficher.
    2. Sélectionnez votre lieu préféré. Si vous souhaitez modifier les paramètres de localisation avancés, cliquez sur Modifier.
    3. Sélectionnez le fuseau horaire de votre choix.
    4. Sélectionnez la langue par défaut de votre agent. Vous ne pouvez pas modifier la langue par défaut d'un agent après sa création.

  5. Cliquez sur Créer. Dialogflow CX commence à créer l'agent, puis affiche le flux de démarrage par défaut de l'agent.

  6. Vous pouvez également personnaliser l'agent. Pour découvrir en détail le processus de personnalisation de l'agent, consultez la page Créer un agent Dialogflow CX.

  7. Nous vous recommandons de tester l'agent:

    1. Cliquez sur Tester l'agent.
    2. Sélectionnez Tester l'agent dans l'environnement.
    3. Dans "Environnement", sélectionnez Brouillon.
    4. Dans "Flow", sélectionnez Default Start Flow (Flux de démarrage par défaut).
    5. Dans "Page", sélectionnez Page d'accueil.
    6. Dans la barre de rédaction Parler à l'agent, saisissez Hello, puis appuyez sur Entrée. L'agent répond en se présentant.
    7. Terminez le test en suivant cet exemple de conversation test.

  8. L'agent Dialogflow CX est créé. Revenez à la console Dialogflow CX. Cliquez sur Menu > Dialogflow CX.

    Accéder à la console Dialogflow CX

  9. Sous Agents, cliquez sur > Copy name (Copier le nom). Enregistrez ce nom, tel que vous l'utilisez pour configurer l'application Chat.

Créer une application Chat et la connecter à l'agent Dialogflow

Après avoir créé un agent Dialogflow CX, procédez comme suit pour le transformer en application Chat:

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à l'API Google Chat. Recherchez "API Google Chat" et cliquez sur API Google Chat, puis sur Gérer.

    Accéder à l'API Chat

  2. Cliquez sur Configuration et configurez l'application Chat:

    1. Dans Nom de l'application, saisissez Dialogflow App.
    2. Dans le champ URL de l'avatar, saisissez https://developers.google.com/workspace/chat/images/quickstart-app-avatar.png.
    3. Dans Description, saisissez Responds to real human conversation.
    4. Sous Fonctionnalité, sélectionnez Recevoir des messages privés et Rejoindre des espaces et des conversations de groupe.
    5. Sous Paramètres de connexion, sélectionnez Dialogflow.
    6. Sous Paramètres Dialogflow, sélectionnez Dialogflow CX.
    7. Dans Nom de l'agent ou de la ressource d'environnement, collez le nom de l'agent Dialogflow CX que vous avez copié à la fin de la section Créer un agent Dialogflow CX.
    8. Rendez cette application de chat disponible pour des personnes et des groupes spécifiques de votre domaine, puis saisissez votre adresse e-mail.
    9. Sous Journaux, sélectionnez Consigner les erreurs dans Logging.

  3. Cliquez sur Enregistrer.

L'application Chat est prête à recevoir des messages et à y répondre dans Chat.

Tester l'application Chat

Testez l'application Chat Dialogflow CX en l'envoyant dans Google Chat.

  1. Ouvrez Google Chat à l'aide du compte Google Workspace que vous avez indiqué lorsque vous vous êtes ajouté en tant que testeur de confiance.

    Accéder à Google Chat

  2. Cliquez sur Nouveau chat.
  3. Dans le champ Ajouter une ou plusieurs personnes, saisissez le nom de votre application Chat.

  4. Sélectionnez votre application Chat dans les résultats. Un message privé s'affiche.

  5. Dans le nouveau message privé avec l'application, saisissez Hello et appuyez sur enter.

    L'application Dialogflow Chat répond en se présentant.

  6. Terminez le test en vous servant de l'exemple de conversation test.

Exemple de conversation test

Pour tester l'application de chat Dialogflow CX dans la console Dialogflow CX ou dans Google Chat, engagez la conversation suivante. Cette explication vous aide à comprendre comment l'agent Dialogflow CX interprète le langage naturel de l'utilisateur et produit sa propre réponse en langage naturel à chaque étape de la conversation. Cet exemple de conversation est basé sur l'agent prédéfini Travel: car Rental.

Destination de boîte de dialogue Explication
Utilisateur final:Bonjour
Agent:Bonjour ! Je suis l'agent de location de voitures virtuel. Je peux vous aider à réserver une nouvelle voiture de location. Que puis-je faire pour vous aujourd'hui ?
  1. La route Default Welcome Intent (Intent d'accueil par défaut) dans le Default Start Flow (Flux de démarrage par défaut) est appelée.
  2. Le fulfillment pour ce gestionnaire d'état ("Hi! Je suis...") est ajouté à la file d'attente de réponses.
  3. L'agent envoie la file d'attente de réponses à l'utilisateur final.
Utilisateur final:Je souhaite louer une voiture.
Agent:Où souhaitez-vous récupérer le véhicule ?
  1. La route d'intent car_rental.reservation_create de la page d'accueil est mise en correspondance.
  2. La session effectue une transition vers la page Lieu de retrait.
  3. Le formulaire de la page Pickup Location (Lieu de retrait en magasin) n'est pas rempli. L'agent utilise donc le paramètre pickup_location pour inviter l'utilisateur ("Où souhaitez-vous retirer votre commande..."). qui est ajoutée à la file d'attente de réponses.
  4. L'agent envoie la file d'attente de réponses à l'utilisateur final.
Utilisateur final:Las Vegas
Agent:D'accord, votre prise en charge aura lieu à Las Vegas.
Agent:Votre lieu de dépôt est-il différent de votre lieu de prise en charge ?
  1. L'entrée de l'utilisateur final remplit le paramètre pickup_location demandé par l'agent lors du tour de la conversation précédente.
  2. La route d'intent car_rental.return_different_location dans le flux de démarrage par défaut est mise en correspondance.
  3. Le parcours rempli sur la page Lieu de retrait est évalué et appelé. Il comporte un traitement ("Ok, your pickup...") qui est ajouté à la file d'attente de réponses avec ses références de paramètres résolues en valeurs réelles fournies par l'utilisateur final.
  4. La session effectue une transition vers la page Confirmer la localisation.
  5. La page Confirmer l'emplacement contient un traitement d'entrée ("Votre lieu de dépose est-il différent ?"). qui est ajoutée à la file d'attente de réponses.
  6. L'agent envoie la file d'attente de réponses à l'utilisateur final.
Utilisateur final:oui. Je déposerai la voiture à Los Angeles.
Agent:D'accord, vous allez descendre à Los Angeles.
Agent:À quelles date et heure souhaitez-vous récupérer le véhicule ?
  1. La route d'intent car_rental.return_different_location dans le flux de démarrage par défaut est mise en correspondance.
  2. La session effectue une transition vers la page Drop off Location (Lieu de dépôt).
  3. L'entrée de l'utilisateur final remplit le paramètre drop_off_location demandé par l'agent lors du tour de conversation précédent.
  4. Le parcours de remplissage du formulaire de la page Lieu de dépôt est évalué et appelé. Il comporte un traitement ("OK, votre dépôt..."), qui est ajouté à la file d'attente de réponses.
  5. La session effectue une transition vers la page Durée de location.
  6. Le formulaire de la page Durée de location est incomplet. L'utilisateur est donc invité à renseigner le paramètre pickup_date_time ("À quelle date et à quelle heure souhaitez-vous récupérer votre véhicule..."). qui est ajoutée à la file d'attente de réponses.
  7. L'agent envoie la file d'attente de réponses à l'utilisateur final.
Utilisateur final:J'aimerais récupérer la voiture le 5 mars à midi.
Agent:À quelles date et heure souhaitez-vous déposer le véhicule ?
  1. L'entrée de l'utilisateur final remplit le paramètre pickup_date_time demandé par l'agent lors du tour de la conversation précédente.
  2. Il manque une autre valeur dans le formulaire de la page Rental Duration. Elle invite donc l'utilisateur à renseigner le paramètre drop_off_date_time ("À quelle date et à quelle heure souhaitez-vous vous déposer ?"). qui est ajoutée à la file d'attente de réponses.
  3. L'agent envoie la file d'attente de réponses à l'utilisateur final.
Utilisateur final:15 mars à midi.
Agent:Pour confirmation :

Vous allez récupérer le véhicule à Las Vegas 2024-03-05 12:00:00 et le déposer à Los Angeles 2024-03-15 12:00:00

C'est bien cela ?
  1. L'entrée de l'utilisateur final remplit le paramètre drop_off_date_time demandé par l'agent lors du tour de conversation précédent.
  2. La session effectue une transition vers la page Confirmer la durée de location.
  3. La page Confirmer la durée de location contient un traitement d'entrée ("Donc pour confirmer..."). qui est ajoutée à la file d'attente de réponses.
  4. L'agent envoie la file d'attente de réponses à l'utilisateur final.
Utilisateur final:Oui, merci.
Agent:Parfait ! Choisissons maintenant un véhicule.
Agent:Aimeriez-vous un véhicule économique ou de luxe ?
  1. La route d'intent small_talk.confirmation.yes sur la page Confirmer la durée de location est mise en correspondance.
  2. L'agent confirme le choix de l'utilisateur avec un message ("Parfait ! Maintenant, choisissons..."), qui est ajoutée à la file d'attente de réponses.
  3. La session effectue une transition vers la page de clarification de véhicule.
  4. Le formulaire de la page Identification de véhicule n'est pas rempli. L'agent utilise donc le paramètre vehicle_type pour demander à l'utilisateur ("Voulez-vous une classe économique ou un luxe ?"). qui est ajoutée à la file d'attente de réponses.
  5. L'agent envoie la file d'attente de réponses à l'utilisateur final.
Utilisateur final:Des économies, s'il vous plaît.
Agent:Préférez-vous la voiture Cymbal ou le camion Cymbal ?
  1. L'itinéraire d'intent $session.params.vehicle_type="economy_vehicle" est mis en correspondance.
  2. La session effectue une transition vers la page Options économiques.
  3. La page Options économiques contient un fulfillment d'entrée ("Souhaitez-vous voir..."), qui est ajoutée à la file d'attente de réponses.
  4. L'agent envoie la file d'attente de réponses à l'utilisateur final.
Utilisateur final:Cymbal Truck.
Agent:Le camion Cymbal coûte 50,33 $par jour. Il peut accueillir jusqu'à quatre personnes et est équipé d'une radio AM/FM. Souhaitez-vous procéder au paiement ?
Utilisateur final:Oui, s'il vous plaît.
  1. L'itinéraire d'intent $session.params.vehicle_type="Cymbal Truck" est mis en correspondance et le paramètre vehicle_model est renseigné.
  2. La session effectue une transition vers la page Confirm Cymbal Truck (Confirmer le camion Cymbal).
  3. La page Confirm Cymbal Truck (Confirmer le camion Cymbal) contient un traitement d'entrée ("The Cymbal Truck coûte 50,33 $par jour"). qui est ajoutée à la file d'attente de réponses.
  4. L'agent envoie la file d'attente de réponses à l'utilisateur final.
  5. La réponse de l'utilisateur correspond à la route small_talk.confirmation.yes.
Agent: Quel type de carte utiliserez-vous ?
Utilisateur final:Altostrat
Agent:Veuillez saisir le numéro de carte.
Utilisateur final:1234 1234 1234 1234
Agent:Quel est le nom sur la carte ?
Utilisateur final:Charlie
Agent:Quelle est l'adresse postale pour la facturation ?
Utilisateur final:1800 Amphibious Blvd. Mountain View, CA
Agent:Quel est le code postal de facturation ?
Utilisateur final:94045
Agent:Vous allez récupérer la voiture Cymbal à Las Vegas le 05/03/2024 à 12:00:00 et la déposer le 15/03/2024 à 12:00:00. Le total de ce trajet sera de 175,38 $.
Agent:Merci d'avoir loué notre service et bonne journée !
  1. La session effectue une transition vers la page Paiement.
  2. Le formulaire de paiement n'est pas rempli. L'agent invite donc l'utilisateur à saisir les paramètres card_type, card_number, billing_name, billing_street_address et billing_zip_code ("Quel type de carte va..."), qui sont ajoutés de manière séquentielle à la file d'attente de réponses et envoyés à mesure que l'utilisateur répond. Les réponses de l'utilisateur définissent chaque valeur de paramètre.
  3. La session effectue une transition vers la page de confirmation de location.
  4. La page Confirmation de la location contient un traitement d'entrée ("OK, votre retrait sera..."). qui est ajoutée à la file d'attente de réponses.
  5. L'agent envoie la file d'attente de réponses à l'utilisateur final.
  6. La session effectue une transition vers la page End Session (Terminer la session).

Envoyer des messages de cartes depuis Dialogflow

Dialogflow peut répondre par des messages texte ou carte. Pour répondre avec un message de carte, spécifiez-le en tant que charge utile personnalisée dans le fulfillment.

Le code JSON suivant montre comment envoyer un message de carte en tant que charge utile personnalisée dans le fulfillment:

json

{
  'cardsV2': [{
    'cardId': 'createCardMessage',
    'card': {
      'header': {
        'title': 'A card message!',
        'subtitle': 'Sent from Dialogflow',
        'imageUrl': 'https://developers.google.com/chat/images/chat-product-icon.png',
        'imageType': 'CIRCLE'
      },
      'sections': [
        {
          'widgets': [
            {
              'buttonList': {
                'buttons': [
                  {
                    'text': 'Read the docs!',
                    'onClick': {
                      'openLink': {
                        'url': 'https://developers.google.com/workspace/chat'
                      }
                    }
                  }
                ]
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  }]
}

Limites et considérations

  • Les événements d'interaction avec le chat bénéficient d'une compatibilité limitée. Voici quelques points à prendre en compte :
    • Les types d'événements d'interaction suivants sont acceptés :
      • MESSAGE
      • ADDED_TO_SPACE
      • CARD_CLICKED
    • Pour les événements MESSAGE ou ADDED_TO_SPACE, l'entrée de requête envoyée à l'agent Dialogflow correspond à la valeur du champ argumentText dans le message Chat. Si le message inclut une commande à barre oblique, la valeur du champ text est utilisée à la place.
    • Pour les événements CARD_CLICKED, l'entrée de la requête envoyée à l'agent Dialogflow est au format CARD_CLICKED.functionName, où functionName correspond à la valeur du champ function de l'objet Action associé à l'élément interactif de la fiche (comme un bouton).
    • La charge utile JSON complète de chaque événement d'interaction Chat est envoyée à Dialogflow en tant que charge utile personnalisée dans le paramètre de requête et est accessible avec un webhook Dialogflow en interrogeant la valeur du champ WebhookRequest.payload.
  • Éléments à prendre en compte pour répondre aux commandes à barre oblique et recevoir des données à partir de cartes ou de boîtes de dialogue :
    • Lorsque les applications Chat Dialogflow reçoivent un message contenant une commande à barre oblique, l'entrée de la requête ne contient que la valeur du champ text. Le champ text commence par le nom de la commande à barre oblique (par exemple, /command), que vous pouvez utiliser pour configurer l'intent d'un agent Dialogflow permettant de détecter une commande à barre oblique.
    • Si l'agent Dialogflow doit traiter la charge utile JSON d'événement d'interaction Chat, il peut le faire à l'aide d'un webhook Dialogflow pour inspecter la charge utile personnalisée dans le paramètre de requête.
    • Pour afficher une boîte de dialogue de l'agent Dialogflow, répondez avec une seule charge utile JSON personnalisée qui inclut un message contenant une réponse d'action DIALOG.
    • Pour traiter les données provenant des cartes, l'agent Dialogflow peut détecter les intents qui commencent par le texte CARD_CLICKED et répondre avec une seule charge utile JSON personnalisée contenant l'action appropriée.
  • Les aperçus de liens ne sont pas disponibles.
  • Si l'agent Dialogflow répond par un seul message, celui-ci est envoyé à Google Chat de manière synchrone. Si l'agent Dialogflow répond par plusieurs messages, tous les messages sont envoyés à Chat de manière asynchrone en appelant la méthode create sur la ressource spaces.messages dans l'API Chat une fois pour chaque message.
  • Lorsque vous utilisez l'intégration Dialogflow CX avec Chat, l'agent Dialogflow et l'application Chat doivent être configurés dans le même projet Google Cloud. Si vous devez configurer Dialogflow et Chat dans des projets Cloud différents, vous pouvez configurer un serveur intermédiaire pour faciliter la connexion. Pour savoir comment procéder, consultez cet exemple d'intégration de Chat pour Dialogflow CX sur GitHub.

Résoudre les problèmes

Lorsqu'une application ou une fiche Google Chat renvoie une erreur, l'interface Chat affiche le message "Une erreur s'est produite". ou "Impossible de traiter votre demande." Parfois, l'UI Chat n'affiche aucun message d'erreur, mais que l'application ou la fiche Chat produit un résultat inattendu (par exemple, un message de fiche ne s'affiche pas).

Même s'il est possible qu'un message d'erreur ne s'affiche pas dans l'interface utilisateur de Chat, des messages d'erreur descriptifs et des données de journaux sont disponibles pour vous aider à corriger les erreurs lorsque la journalisation des erreurs est activée pour les applications Chat. Pour obtenir de l'aide concernant l'affichage, le débogage et la correction des erreurs, consultez Dépanner et corriger les erreurs dans Google Chat.

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées dans ce tutoriel soient facturées sur votre compte Google Cloud, nous vous recommandons de supprimer le projet Cloud.

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Gérer les ressources. Cliquez sur Menu > IAM et administration > Gérer les ressources.

    Accéder à Resource Manager

  2. Dans la liste des projets, sélectionnez celui que vous souhaitez supprimer, puis cliquez sur Supprimer .
  3. Dans la boîte de dialogue, saisissez l'ID du projet, puis cliquez sur Arrêter pour supprimer le projet.
  • Dialogflow CX adopte une approche de machine à états pour la conception de l'agent Dialogflow, qui vous offre un contrôle clair et explicite sur une conversation, une meilleure expérience utilisateur et un workflow de développement optimisé. Lorsque vous créez une application Dialogflow Chat, nous vous recommandons d'utiliser Dialogflow CX.
  • Dialogflow ES est un autre moyen d'utiliser Dialogflow avec une application Chat.