Utwórz aplikację Google Chat Dialogflow CX, która rozumie język naturalny i odpowiednio na nie reaguje.

Z tej strony dowiesz się, jak za pomocą Dialogflow utworzyć aplikację Google Chat, która rozumie język naturalny i odpowiada na niego. W tym przewodniku użyto Dialogflow CX, który ma bezpośrednią integrację z Google Chat. Możesz też użyć Dialogflow ES, aby utworzyć aplikację Google Chat do Dialogflow ES, postępując zgodnie z przewodnikiem Dialogflow ES Google Chat.

Weźmy np. aplikację Google Chat, która pomaga wynajmować samochody. Użytkownik może napisać „Chcę wynająć samochód”. W odpowiedzi aplikacja Google Chat może na przykład odpowiedzieć na pytanie „Gdzie chcesz odebrać pojazd?”. W ten sposób rozpoczniesz ludzką rozmowę z użytkownikiem. Podczas rezerwacji samochodu aplikacja Google Chat będzie mogła zrozumieć ludzką mowę i na nie odpowiedzieć.

To tylko jeden przykład. Aplikacje Dialogflow Chat są przydatne we wszystkich rodzajach interakcji. Jeśli wymaga naturalnej mowy, używa aplikacji Dialogflow Chat. Gotowe agenty ułatwiają szybkie rozpoczęcie pracy i pokazują, co potrafi Dialogflow, na przykład:

  • Rezerwuj loty
  • Umawianie wizyt u lekarza
  • Zamów jedzenie z dostawą
  • Odpowiedz na pytania o katalog produktów dla branży handlu detalicznego, np. czy produkty są dostępne w innych kolorach
  • Przygotowana strona wyboru agenta Dialogflow.
    Rysunek 1. Wybieranie gotowego agenta dla aplikacji Dialogflow Chat.
  • Testuję agenta w Dialogflow CX.
    Rysunek 2. Przetestowanie agenta w Dialogflow CX w celu sprawdzenia, czy logika i konfiguracja agenta działają zgodnie z oczekiwaniami. Diagram przedstawia sekwencyjny zbiór stron tematycznych dotyczących określonych kroków w rozmowie, takich jak ustawienie miejsca odbioru i zwrotu w przypadku wypożyczenia samochodu, oraz konfiguruje logikę, która je łączy. Rozmowa jest testowana za pomocą symulatora.
  • Konfiguruję aplikację Dialogflow Chat.
    Rysunek 3. Konfigurowanie aplikacji Google Chat do przetwarzania odpowiedzi przy użyciu agenta Dialogflow CX na stronie konfiguracji interfejsu Chat API w konsoli Google Cloud.
  • Testowanie aplikacji Dialogflow CX Chat
    Rysunek 4. Rozmowa na temat rezerwacji samochodu z aplikacji Dialogflow Chat w Google Chat.

Cele

  • skonfigurować środowisko,
  • utworzyć i wdrożyć agenta Dialogflow CX,
  • Utwórz i wdróż aplikację Google Chat obsługiwaną przez agenta Dialogflow CX.
  • Przetestuj aplikację Google Chat.

Wymagania wstępne

Architektura

Poniższy diagram przedstawia architekturę aplikacji Google Chat utworzonej przy użyciu Dialogflow:

Architektura aplikacji do obsługi czatu wdrożonej przy użyciu Dialogflow.

Na poprzednim diagramie użytkownik wchodzący w interakcję z aplikacją Dialogflow Chat ma następujący przepływ informacji:

  1. Użytkownik wysyła wiadomość z Google Chat do aplikacji Google Chat na czacie lub w pokoju czatu.
  2. Agent wirtualny Dialogflow, który znajduje się w Google Cloud, odbiera i przetwarza wiadomość w celu wygenerowania odpowiedzi.
  3. Opcjonalnie za pomocą webhooka Dialogflow, agent Dialogflow może wchodzić w interakcje z zewnętrznymi usługami innych firm, takimi jak system zarządzania projektami lub narzędzie do obsługi zgłoszeń.
  4. Agent Dialogflow wysyła odpowiedź do usługi aplikacji Google Chat w Google Chat.
  5. Odpowiedź jest dostarczana do pokoju czatu.

Konfigurowanie środowiska

Zanim zaczniesz korzystać z interfejsów API Google, musisz je włączyć w projekcie Google Cloud. W jednym projekcie Google Cloud możesz włączyć 1 lub więcej interfejsów API.

  1. W konsoli Google Cloud włącz interfejsy Google Chat API i Dialogflow API.

    Włączanie interfejsów API

  2. Sprawdź, czy interfejsy API są włączone we właściwym projekcie Cloud, a potem kliknij Dalej.

  3. Sprawdź, czy włączasz odpowiednie interfejsy API, a następnie kliknij Włącz.

Tworzenie agenta Dialogflow CX

Agent Dialogflow CX to agent wirtualny, który obsługuje równoczesne rozmowy z użytkownikami. To moduł zrozumienia języka naturalnego, który rozumie niuanse ludzkiego języka. Dialogflow tłumaczy tekst użytkowników podczas rozmowy na uporządkowane dane, które aplikacje i usługi zrozumieją. Zaprojektujesz i tworzysz agenta Dialogflow do obsługi typów rozmów wymaganych przez Twój system.

Agent Dialogflow jest jak człowiek centrum obsługi telefonicznej. Szkolisz je, aby radziły sobie z oczekiwanymi scenariuszami rozmowy, a trenowanie nie musi być zbyt wulgarne.

Aby utworzyć agenta Dialogflow CX:

  1. W konsoli Dialogflow CX otwórz konsolę Dialogflow CX. Kliknij Menu > Dialogflow CX.

    Otwórz konsolę Dialogflow CX

  2. Wybierz projekt Google Cloud. Aby znaleźć projekt, konieczne może być kliknięcie Wszystkie i wyszukanie go.

  3. Możesz teraz wybrać gotowego agenta lub utworzyć własnego. Jeśli wolisz później szczegółowo omówić dostosowywanie agentów, wybierz jednego z gotowych agentów, dzięki którym dowiesz się też, co mogą robić agenty.

    Aby wybrać gotowego agenta, wykonaj te czynności:

    1. Kliknij Użyj gotowych agentów.

    2. Wybierz gotowego agenta. Na potrzeby tego przewodnika wybierz Podróże: wypożyczalnia samochodów.

      Agent jest oceniany jako początkujący, średnio średnio zaawansowany lub zaawansowany w zależności od liczby funkcji używanych przez agenta oraz stopnia zaawansowania logiki rozmowy. Wybór agenta pośredniego lub zaawansowanego może wymagać dostosowania i ustawień dla konkretnego agenta, w tym włączenia funkcji i interfejsów API w konsoli Google Cloud.

    3. Kliknij Importuj jako agent.

    Aby utworzyć własnego agenta, wykonaj te czynności:

    1. Kliknij Utwórz agenta.
    2. Kliknij Generuj automatycznie, aby utworzyć agenta magazynu danych, lub wybierz Utwórz własne, aby utworzyć inne rodzaje agentów.

    Szczegółową instrukcję tworzenia agenta znajdziesz w artykule Tworzenie agenta Dialogflow CX.

  4. Skonfiguruj podstawowe ustawienia agenta:

    1. W polu Wyświetlana nazwa wpisz wyświetlaną nazwę.
    2. Wybierz preferowaną lokalizację. Jeśli chcesz zmienić zaawansowane ustawienia lokalizacji, kliknij Edytuj.
    3. Wybierz preferowaną strefę czasową.
    4. Wybierz domyślny język agenta. Po utworzeniu agenta nie możesz zmienić domyślnego języka.

  5. Kliknij Utwórz. Dialogflow CX rozpoczyna tworzenie agenta, a następnie wyświetla domyślny proces uruchamiania agenta.

  6. Opcjonalnie dostosuj agenta. Szczegółową instrukcję dostosowywania agenta znajdziesz w artykule Tworzenie agenta Dialogflow CX.

  7. Sprawdzoną metodą jest przetestowanie agenta:

    1. Kliknij Testuj agenta.
    2. Wybierz Przetestuj agenta w środowisku.
    3. W sekcji Środowisko wybierz Wersja robocza.
    4. W sekcji Flow wybierz Default Start Flow (Domyślny przepływ uruchamiania).
    5. Na stronie Strona wybierz Strona początkowa.
    6. W pasku tworzenia wiadomości Porozmawiaj z pracownikiem obsługi klienta wpisz Hello i naciśnij Enter. Pracownik obsługi klienta przedstawia się, przedstawiając swoją odpowiedź.
    7. Przeprowadź przykładową rozmowę testową.

  8. Zostanie utworzony agent Dialogflow CX. Wróć do konsoli Dialogflow CX. Kliknij Menu > Dialogflow CX.

    Otwórz konsolę Dialogflow CX

  9. W sekcji Agenty kliknij > Kopiuj nazwę. Zapisz tę nazwę, ponieważ użyjesz jej podczas konfigurowania aplikacji Google Chat.

Tworzenie aplikacji do obsługi czatu i łączenie jej z agentem Dialogflow

Po utworzeniu agenta Dialogflow CX wykonaj te czynności, aby przekształcić go w aplikację Google Chat:

  1. W konsoli Google Cloud otwórz interfejs Google Chat API. Wyszukaj „Google Chat API”, kliknij Google Chat API, a następnie Zarządzaj.

    Przejdź do interfejsu Chat API

  2. Kliknij Konfiguracja i skonfiguruj aplikację Google Chat:

    1. W polu Nazwa aplikacji wpisz Dialogflow App.
    2. W polu URL awatara wpisz https://developers.google.com/workspace/chat/images/quickstart-app-avatar.png.
    3. W polu Opis wpisz Responds to real human conversation.
    4. W sekcji Funkcjonalność wybierz Odbieranie wiadomości 1:1 i Dołączanie do pokoi i rozmów grupowych.
    5. W sekcji Ustawienia połączenia wybierz Dialogflow.
    6. W sekcji Ustawienia Dialogflow wybierz Dialogflow CX.
    7. W polu Agent or Environment resource name (Nazwa zasobu agenta lub środowiska) wklej nazwę agenta Dialogflow CX skopiowaną na końcu strony Tworzenie agenta Dialogflow CX.
    8. Udostępnij tę aplikację Google Chat określonym osobom i grupom w domenie, a następnie wpisz swój adres e-mail.
    9. W sekcji Logi wybierz Rejestruj błędy w usłudze Logging.

  3. Kliknij Zapisz.

Aplikacja Google Chat jest gotowa do odbierania wiadomości i odpowiadania na nie w Google Chat.

Testowanie aplikacji Google Chat

Przetestuj aplikację Dialogflow CX Chat, wysyłając jej wiadomość w Google Chat.

  1. Otwórz Google Chat za pomocą konta Google Workspace podanego podczas dodawania Ciebie jako zaufanego testera.

    Otwórz Google Chat

  2. Kliknij Nowy czat.
  3. W polu Dodaj co najmniej 1 osobę wpisz nazwę aplikacji Google Chat.

  4. Z wyników wybierz aplikację Google Chat. Otworzy się czat.

  5. W nowym czacie z aplikacją wpisz Hello i naciśnij enter.

    Aplikacja Dialogflow Chat odpowiada, przedstawiając się.

  6. Przeprowadź przykładową rozmowę testową.

Przykładowa rozmowa testowa

Aby przetestować aplikację Dialogflow CX Chat w konsoli Dialogflow CX lub w Google Chat, przeprowadź następującą rozmowę. To wyjaśnienie pomaga zrozumieć, jak agent Dialogflow CX interpretuje język naturalny użytkownika i tworzy własną odpowiedź w tym języku na każdym etapie rozmowy. Ta przykładowa rozmowa opiera się na gotowym kliencie o nazwie Podróże: wypożyczalnia samochodów.

Dialog Wyjaśnienie
Użytkownik: Cześć
Agent: Cześć. Jestem wirtualnym agentem wynajmu samochodów. Mogę pomóc Ci rozpocząć nową rezerwację wynajmu samochodu. W czym mogę Ci dziś pomóc?
  1. W Default Start Flow wywoływana jest trasa Domyślna intencja powitalna.
  2. Realizacja tego modułu obsługi stanu („Cześć! Jestem...”). zostanie dodany do kolejki odpowiedzi.
  3. Agent wysyła kolejkę odpowiedzi do użytkownika.
Użytkownik: Chcę wynająć samochód.
Pracownik obsługi klienta: Skąd chcesz odebrać pojazd?
  1. Trasa intencji car_rental.reservation_create jest dopasowana na stronie początkowej.
  2. Sesja zostanie przeniesiona na stronę Miejsce odbioru.
  3. Formularz na stronie Miejsce odbioru jest niekompletny, więc agent używa parametru pickup_location, aby poinformować użytkownika o tym fakcie („Gdzie chcesz odebrać zamówienie...”), który jest dodawany do kolejki odpowiedzi.
  4. Agent wysyła kolejkę odpowiedzi do użytkownika.
Użytkownik: Las Vegas
Agent: OK, odbiór będzie w Las Vegas.
Pracownik obsługi klienta: Czy miejsce odbioru jest inne niż miejsce odbioru?
  1. Dane wejściowe użytkownika wypełniają parametr pickup_location wymagany przez agenta w poprzedniej turze rozmowy.
  2. Trasa intencji car_rental.return_different_location w domyślnym procesie początkowym jest zgodna.
  3. Trasa wypełnienia formularza na stronie Miejsce odbioru jest sprawdzana i wywoływana. Zawiera realizację („OK, Twój odbiór...”), która jest dodawana do kolejki odpowiedzi, a odwołania do parametrów są przedstawiane jako rzeczywiste wartości podane przez użytkownika.
  4. Sesja zostanie przeniesiona na stronę Potwierdź lokalizację.
  5. Na stronie Confirm Location (Potwierdź lokalizację) znajduje się realizacja wpisu („Czy lokalizacja zwrotu jest inna...”), który jest dodawany do kolejki odpowiedzi.
  6. Agent wysyła kolejkę odpowiedzi do użytkownika.
Użytkownik: tak. Oddam samochód w Los Angeles.
Pracownik obsługi klienta: Miejsce zwrotu będzie w Los Angeles.
Pracownik obsługi klienta: Kiedy chcesz odebrać pojazd?
  1. Trasa intencji car_rental.return_different_location w domyślnym procesie początkowym jest zgodna.
  2. Sesja zostanie przeniesiona na stronę Miejsce docelowe.
  3. Dane wejściowe użytkownika wypełniają parametr drop_off_location żądany przez agenta w poprzedniej turze rozmowy.
  4. Trasa wypełnienia formularza na stronie Miejsce zwrotu jest sprawdzana i wywoływana. Zawiera realizację („OK, rezygnacja...”), która została dodana do kolejki odpowiedzi.
  5. Sesja zostanie przeniesiona na stronę Czas trwania wypożyczenia.
  6. Strona Czas trwania wypożyczenia zawiera niepełne wartości formularza, dlatego użytkownik musi użyć parametru pickup_date_time („Jaka data i godzina chcesz odebrać...”), który jest dodawany do kolejki odpowiedzi.
  7. Agent wysyła kolejkę odpowiedzi do użytkownika.
Użytkownik: Chcę odebrać samochód 5 marca w południe.
Pracownik obsługi klienta: Kiedy chcesz zwrócić pojazd?
  1. Dane wejściowe użytkownika wypełniają parametr pickup_date_time żądany przez agenta w poprzedniej turze rozmowy.
  2. Na stronie Czas trwania wypożyczenia brakuje jeszcze jednej wartości formularza, dlatego użytkownik musi pobrać parametr drop_off_date_time („Jaka data i godzina chcesz zwrócić...”), który jest dodawany do kolejki odpowiedzi.
  3. Agent wysyła kolejkę odpowiedzi do użytkownika.
Użytkownik: 15 marca w południe.
Pracownik obsługi klienta: Aby potwierdzić:

Odbierzesz pojazd do Las Vegas 5 marca 2024 r. o 12:00:00 i oddasz go do Los Angeles 15 marca 2024 r. o 12:00:00

Zgadza się?
  1. Dane wejściowe użytkownika wypełniają parametr drop_off_date_time żądany przez agenta w poprzedniej turze rozmowy.
  2. Sesja zostanie przeniesiona na stronę Potwierdź czas wypożyczenia.
  3. Na stronie Potwierdź czas wypożyczenia znajduje się realizacja wpisu („Potwierdź...”), który jest dodawany do kolejki odpowiedzi.
  4. Agent wysyła kolejkę odpowiedzi do użytkownika.
Użytkownik: tak, dziękuję.
Pracownik obsługi klienta: Świetnie. Wybierzmy teraz pojazd.
Pracownik obsługi klienta: Czy interesuje Cię pojazd gospodarczy czy luksusowy?
  1. Trasa intencji small_talk.confirmation.yes na stronie Potwierdź czas trwania wypożyczenia jest zgodna.
  2. Agent potwierdza wybór użytkownika komunikatem („Świetnie! Wybierzmy...”). który jest dodawany do kolejki odpowiedzi.
  3. Sesja zostanie przeniesiona na stronę Wybór pojazdu.
  4. Formularz na stronie Ujednoznacznienie wyboru pojazdu nie jest pełny, więc agent używa parametru vehicle_type, aby wyświetlić użytkownikowi pytanie („Czy chcesz wybrać klasę ekonomiczną czy luksusową...”), który jest dodawany do kolejki odpowiedzi.
  5. Agent wysyła kolejkę odpowiedzi do użytkownika.
Użytkownik: Ekonomia.
Pracownik obsługi klienta: Wybierasz samochód Cymbal czy ciężarówkę z cymbalem?
  1. Trasa intencji $session.params.vehicle_type="economy_vehicle" jest dopasowywana.
  2. Sesja zostanie przeniesiona na stronę Opcje ekonomiczne.
  3. Na stronie Opcje ekonomiczne znajduje się realizacja wpisu („Czy chcesz...”) który jest dodawany do kolejki odpowiedzi.
  4. Agent wysyła kolejkę odpowiedzi do użytkownika.
Użytkownik: Cymbal truck.
Pracownik obsługi klienta: Cymbal truck kosztuje 50,33 USD dziennie. Może pomieścić do 4 osób i ma radio AM/FM. Czy chcesz przejść do płatności?
Użytkownik: tak, proszę.
  1. Trasa intencji $session.params.vehicle_type="Cymbal truck" jest dopasowana, a parametr vehicle_model jest wypełniany.
  2. Sesja zostanie przeniesiona na stronę Potwierdź usługę Cymbal truck.
  3. Na stronie Confirm Cymbal truck realizujemy realizację zamówienia („The Cymbal truck oferuje 50,33 USD dziennie...”), który jest dodawany do kolejki odpowiedzi.
  4. Agent wysyła kolejkę odpowiedzi do użytkownika.
  5. Odpowiedź użytkownika pasuje do trasy small_talk.confirmation.yes.
Pracownik obsługi klienta: Jakiego typu karty będziesz używać?
Użytkownik: Altostrat
Pracownik obsługi klienta: wpisz numer karty.
Użytkownik: 1234 1234 1234 1234
Pracownik obsługi klienta: jakie jest imię i nazwisko na karcie?
Użytkownik: Karol
Pracownik obsługi klienta: jaki jest adres na potrzeby rozliczeń?
Użytkownik: 1800 Amphibious Blvd. Mountain View, CA
Pracownik obsługi klienta: jaki jest kod pocztowy na potrzeby rozliczeń?
Użytkownik: 94045
Pracownik obsługi klienta: odbierzesz samochód Cymbal w Las Vegas o 12:00:00 3 marca 2024 r. i oddasz go 15 marca 2024 r. o godz. 12:00:00. Łączna kwota za tę podróż wyniesie 175,38 USD.
Pracownik obsługi klienta: Dziękuję za wypożyczenie i życzę miłego dnia.
  1. Sesja zostanie przeniesiona na stronę Płatność.
  2. Formularz płatności nie jest kompletny, dlatego agent poprosi użytkownika o podanie parametrów card_type, card_number, billing_name, billing_street_address i billing_zip_code („Jaki typ karty będzie...”), które są kolejno dodawane do kolejki odpowiedzi i wysyłane wraz z odpowiedzią użytkownika. Odpowiedzi użytkownika określają wartość poszczególnych parametrów.
  3. Sesja zostanie przeniesiona na stronę Potwierdzenie wypożyczenia.
  4. Na stronie Potwierdzenie wypożyczenia znajduje się informacja o realizacji wpisu („OK, odbiór będzie...”), który jest dodawany do kolejki odpowiedzi.
  5. Agent wysyła kolejkę odpowiedzi do użytkownika.
  6. Sesja zostanie przeniesiona na stronę Zakończ sesję.

Wysyłanie wiadomości z kart z Dialogflow

Dialogflow może odpowiadać przy użyciu wiadomości tekstowych lub kart. Aby odpowiedzieć za pomocą komunikatu karty, określ go jako ładunek niestandardowy w realizacji.

Poniższy kod JSON pokazuje, jak wysłać wiadomość z karty jako ładunek niestandardowy w ramach realizacji:

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'
                      }
                    }
                  }
                ]
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  }]
}

Ograniczenia i uwagi

  • Zdarzenia interakcji z Google Chat są obsługiwane w ograniczonym zakresie. Pamiętaj przy tym o kilku kwestiach:
    • Obsługiwane są te typy zdarzeń interakcji:
      • MESSAGE
      • ADDED_TO_SPACE
      • CARD_CLICKED
    • W przypadku zdarzeń MESSAGE lub ADDED_TO_SPACE dane wejściowe zapytania wysłane do agenta Dialogflow odpowiadają wartości pola argumentText w wiadomości Google Chat. Jeśli wiadomość zawiera polecenie po ukośniku, zamiast niej używana jest wartość pola text.
    • W przypadku zdarzeń CARD_CLICKED dane wejściowe zapytania wysyłane do agenta Dialogflow mają format CARD_CLICKED.functionName, gdzie functionName odpowiada wartości pola function obiektu Action przypisanego do interaktywnego elementu karty (np. przycisku).
    • Pełny ładunek JSON każdego zdarzenia interakcji z Google Chat jest wysyłany do Dialogflow jako ładunek niestandardowy w parametrze zapytania. Można uzyskać do niego dostęp za pomocą webhooka Dialogflow, aby uzyskać dostęp do wartości w polu WebhookRequest.payload.
  • Kwestie dotyczące reagowania na polecenia po ukośniku i otrzymywanie danych z kart lub okien:
    • Gdy aplikacje Dialogflow Chat otrzymają wiadomość z poleceniem po ukośniku, dane wejściowe zapytania będą zawierać tylko wartość pola text. Pole text zaczyna się od nazwy polecenia po ukośniku (np. /command). Możesz go użyć do skonfigurowania intencji agenta Dialogflow do wykrycia polecenia po ukośniku.
    • Jeśli agent Dialogflow musi przetworzyć ładunek JSON zdarzenia interakcji z Google Chat, może to zrobić, korzystając z webhooka Dialogflow, aby sprawdzić ładunek niestandardowy w parametrze zapytania.
    • Aby wyświetlić okno agenta Dialogflow, w odpowiedzi prześlij pojedynczy niestandardowy ładunek JSON zawierający wiadomość zawierającą DIALOG odpowiedź działania.
    • Aby przetworzyć dane wprowadzone z kart, agent Dialogflow może wykryć intencje zaczynające się od tekstu CARD_CLICKED i odpowiedzieć za pomocą jednego niestandardowego ładunku JSON zawierającego odpowiednie działanie.
  • Podgląd linków nie jest obsługiwany.
  • Jeśli agent Dialogflow odpowie tylko jedną wiadomością, zostanie ona wysłana synchronicznie do Google Chat. Jeśli agent Dialogflow odpowie wieloma wiadomościami, wszystkie wiadomości zostaną wysłane asynchronicznie do Google Chat przez wywołanie metody create w zasobie spaces.messages w Google Chat API po jednym razie dla każdej wiadomości.
  • Jeśli korzystasz z integracji Dialogflow CX z Google Chat, agent Dialogflow i aplikacja Chat muszą być skonfigurowane w tym samym projekcie Google Cloud. Jeśli musisz skonfigurować Dialogflow i czat w różnych projektach Cloud, możesz skonfigurować serwer pośredni, który ułatwi nawiązywanie połączenia. Aby dowiedzieć się, jak to zrobić, zapoznaj się z tym przykładem integracji czatu z Dialogflow CX na GitHubie.

Rozwiązywanie problemów

Gdy aplikacja lub karta w Google Chat zwróci błąd, w interfejsie Google Chat pojawi się komunikat „Coś poszło nie tak”. lub „Nie można przetworzyć żądania”. Czasami w UI Google Chat nie wyświetla się żaden komunikat o błędzie, ale aplikacja lub karta Google Chat zwraca nieoczekiwany wynik, na przykład wiadomość na karcie.

Mimo że komunikat o błędzie może nie być wyświetlany w interfejsie Google Chat, dostępne są opisowe komunikaty o błędach i dane logów, które pomogą Ci w naprawianiu błędów, gdy logowanie błędów w aplikacjach Google Chat jest włączone. Informacje o wyświetlaniu, debugowaniu i naprawianiu błędów znajdziesz w artykule Rozwiązywanie problemów z błędami w Google Chat.

Czyszczenie danych

Aby uniknąć obciążenia konta Google Cloud opłatami za zasoby zużyte w tym samouczku, zalecamy usunięcie projektu Cloud.

  1. W konsoli Google Cloud otwórz stronę Zarządzanie zasobami. Kliknij Menu > Administracja > Zarządzaj zasobami.

    Otwórz Menedżera zasobów

  2. Na liście projektów wybierz projekt do usunięcia, a następnie kliknij Usuń .
  3. W oknie wpisz identyfikator projektu i kliknij Wyłącz, aby usunąć projekt.
  • Dialogflow CX wykorzystuje maszynę stanową do projektowania agentów Dialogflow, co zapewnia wyraźną i jednoznaczną kontrolę nad rozmową, zapewnia większy komfort użytkowników i lepszy przepływ pracy podczas programowania. Podczas tworzenia aplikacji Dialogflow Chat zalecamy użycie Dialogflow CX.
  • Dialogflow ES to kolejny sposób korzystania z Dialogflow w aplikacji Google Chat.