Dialogflow CX Google Chat-App erstellen, die natürliche Sprache versteht und antwortet

Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie eine Google Chat-App erstellen, mit der Sie und antworten mit natürlicher Sprache, Dialogflow. In diesem Leitfaden werden Dialogflow CX, die mit eine direkte Integration in Google Chat. Sie können auch Dialogflow ES zum Erstellen eines Dialogflow ES Google Chat-Anwendung, indem Sie dieser Anleitung folgen die Dialogflow ES – Google Chat .

Stellen Sie sich z. B. eine Chat-App vor, mit der sich Mieter Autos. Ein Nutzer schreibt vielleicht: „Ich möchte ein Auto mieten“. Die Die Chat-App antwortet möglicherweise mit einer Frage wie „Wo möchten Sie das Fahrzeug abholen?“ das eine menschenähnliche mit dem Nutzer, in dem die Chat-App versteht und reagiert beim Buchen der Autovermietung mit menschlicher Sprache.

Dies ist nur ein Beispiel. Dialogflow Chat-Apps sind in allen Bereichen nützlich, Arten von Interaktionen. Wenn eine natürliche menschliche Sprache erforderlich ist, Dialogflow Chat-App Die vordefinierte Agents helfen Ihnen den schnellen Einstieg und zeigen Ihnen, was Dialogflow alles kann, zum Beispiel:

  • Flüge buchen
  • Arzttermine planen
  • Lebensmittel bestellen
  • Fragen zu einem Einzelhandelskatalog beantworten, z. B. ob Artikel sind in anderen Farben verfügbar.
  • <ph type="x-smartling-placeholder">
    </ph> Auswahlseite für vordefinierte Dialogflow-Agenten
    Abbildung 1: Vordefinierten Agent für eine Dialogflow Chat-Anwendung auswählen
  • Agent in Dialogflow CX testen
    Abbildung 2: Testen Sie den Agent in Dialogflow CX, um sicherzustellen, dass die Logik und die Konfiguration des Agents wie vorgesehen funktionieren. Das Diagramm zeigt eine Reihe von Themenseiten, die bestimmte Schritte der Unterhaltung betreffen, z. B. das Festlegen eines Abhol- und Rückgabeorts für einen Mietwagen und die Konfiguration der Logik für die Verknüpfung. Die Unterhaltung wird in einem Simulator getestet.
  • Dialogflow Chat-App konfigurieren
    Abbildung 3: Chat-App auf der Konfigurationsseite der Chat API in der Google Cloud Console konfigurieren, um Antworten mit dem Dialogflow CX-Agent zu verarbeiten
  • Dialogflow CX Chat-App testen
    Abbildung 4: Ein Gespräch über die Buchung eines Mietwagens mit der Dialogflow Chat App in Google Chat

Zielsetzungen

  • die Umgebung einrichten
  • Dialogflow CX-Agent erstellen und bereitstellen
  • Chat-App mit dem Dialogflow CX-Agent.
  • Chat-App testen

Vorbereitung

Architektur

Das folgende Diagramm zeigt die Architektur eines Mit Dialogflow erstellte Chat-App:

Architektur einer mit Dialogflow implementierten Chat-App

Im obigen Diagramm interagiert ein Nutzer mit einem Dialogflow-Konto Die Chat-App umfasst den folgenden Informationsfluss:

  1. Ein Nutzer sendet in Google Chat eine Nachricht an einen Chat-App, entweder in einer Direktnachricht oder in einer Chatbereich.
  2. Ein virtueller Dialogflow-Kundenservicemitarbeiter in Google Cloud empfängt und verarbeitet die Nachricht, um eine Antwort zu generieren.
  3. Optional können Sie mit einem Dialogflow-Webhook kann der Dialogflow-Agent mit externen Diensten von Drittanbietern interagieren, z. B. Projektmanagementsystem oder Ticketing-Tool ist.
  4. Der Dialogflow-Agent sendet eine Antwort an den Chat-App-Dienst in Google Chat.
  5. Die Antwort wird an den Chatbereich gesendet.

Umgebung einrichten

Bevor Sie Google APIs verwenden können, müssen Sie sie in einem Google Cloud-Projekt aktivieren. Sie können eine oder mehrere APIs in einem einzelnen Google Cloud-Projekt aktivieren.

  1. Aktivieren Sie in der Google Cloud Console die Google Chat API und die Dialogflow API.

    APIs aktivieren

  2. Aktivieren Sie die APIs in den richtigen Cloud-Projekt und klicken Sie dann auf Weiter.

  3. Aktivieren Sie die richtigen APIs und klicken Sie dann auf Aktivieren.

Dialogflow CX-Agent erstellen

A Dialogflow CX-Agent ist ein virtueller Kundenservicemitarbeiter, der gleichzeitige Unterhaltungen übernimmt mit Ihren Endnutzern. Es ist ein Modul zum Verständnis natürlicher Sprache, die Nuancen der menschlichen Sprache versteht. Dialogflow übersetzt den Text des Endnutzers mit strukturierten Daten, die Ihre Apps und Dienste verstehen können. Sie entwerfen und erstellen einen Dialogflow-Agent, der die Arten von Konversationen, die für Ihr System erforderlich sind.

Ein Dialogflow-Agent ist wie ein menschlicher Callcenter-Agent. Ihr schult beide erwartete Gesprächsszenarien durchspielen können. zu explizit sind.

So erstellen Sie den Dialogflow CX-Agent:

  1. Öffnen Sie in der Dialogflow CX-Konsole die Dialogflow CX-Konsole. Klicken Sie auf Menü &gt; Dialogflow CX.

    Zur Dialogflow CX-Konsole

  2. Wählen Sie ein Google Cloud-Projekt aus. Um Ihr Projekt zu finden, müssen Sie möglicherweise klicken Sie auf Alle und suchen Sie dann danach.

  3. Jetzt können Sie einen vordefinierten Agent oder und erstellen Sie Ihre eigenen. Wenn Sie den Kundenservicemitarbeiter später im Detail beschreiben möchten, wählen Sie eine der vordefinierte Agents die auch hilfreich sind, um zu erfahren, was Kundenservicemitarbeiter tun können.

    So wählen Sie einen vordefinierten Agent aus:

    1. Klicken Sie auf Use vorkonfigurierte Agents (Vordefinierte Agents verwenden).

    2. Wählen Sie einen vordefinierten Agent aus. Wählen Sie für diesen Leitfaden Reisen: Autovermietung

      Agents werden als "Anfänger" eingestuft, fortgeschritten oder fortgeschritten, je nachdem, wie viele Funktionen der Agent verwendet und der Ausgereiftheit der Gesprächslogik. Auswählen eines Agent für fortgeschrittene Nutzer oder fortgeschrittener Agent ist möglicherweise agent-spezifisch Anpassungen und Einstellungen vornehmen, einschließlich der Aktivierung von Funktionen und APIs in Google Cloud Console

    3. Klicken Sie auf Import as agent (Als Agent importieren).

    So erstellen Sie einen eigenen Agent:

    1. Klicken Sie auf Agent erstellen.
    2. Wählen Sie Automatisch generieren aus, um Datenspeicher-Agent Sie können auch Build your own (Eigene erstellen) auswählen, um andere Arten von Agents zu erstellen.

    Eine detaillierte Anleitung zum Erstellen von Agents finden Sie unter Dialogflow CX-Agent erstellen

  4. Konfigurieren Sie die grundlegenden Agent-Einstellungen:

    1. Geben Sie unter Anzeigename einen Anzeigenamen ein.
    2. Wählen Sie den bevorzugten Standort aus. Wenn Sie die erweiterten Einstellungen Standorteinstellungen Klicken Sie auf Bearbeiten.
    3. Wählen Sie Ihre bevorzugte Zeitzone aus.
    4. Wählen Sie die Standardsprache für Ihren Agent aus. Sie können die Standardsprache für einen Agent nach dem Erstellen nicht mehr ändern.

  5. Klicken Sie auf Erstellen. Dialogflow CX beginnt mit dem Erstellen des Agents und dann zeigt den standardmäßigen Startablauf des Agents an.

  6. Passen Sie den Agent bei Bedarf an. Für eine detaillierte Schritt-für-Schritt-Anleitung für den Agent finden Sie unter Dialogflow CX-Agent erstellen

  7. Testen Sie den Agent als Best Practice:

    1. Klicken Sie auf Test agent (Agent testen).
    2. Wählen Sie Test agent inenvironment (Agent in Umgebung testen) aus.
    3. Wählen Sie unter „Umgebung“ die Option Entwurf aus.
    4. Wählen Sie unter Ablauf die Option Standardstartablauf aus.
    5. Wählen Sie auf der Seite die Option Startseite aus.
    6. Geben Sie in der Eingabezeile Mit Kundenservicemitarbeiter sprechen den Text Hello ein und drücken Sie die Eingabetaste. Der Agent antwortet, indem er sich vorstellt.
    7. Schließen Sie den Test mit dem Beispiel-Testgespräch ab.

  8. Der Dialogflow CX-Agent wird erstellt. Kehren Sie zur Dialogflow CX-Konsole zurück. Klicke auf das Dreipunkt-Menü &gt; Dialogflow CX.

    Zur Dialogflow CX-Konsole

  9. Klicken Sie unter Agents auf . &gt; Namen kopieren. Diesen Namen speichern unter die Sie bei der Konfiguration der Chat App verwenden.

Chat-App erstellen und mit dem Dialogflow-Agent verbinden

Nachdem Sie einen Dialogflow CX-Agent erstellt haben, können Sie ihn mit den folgenden Schritten in einen Chat-App:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Google Chat API auf. Suchen Sie nach „Google Chat API“. und Klicken Sie auf Google Chat API und dann auf Verwalten.

    Zur Chat API

  2. Klicken Sie auf Konfiguration und richten Sie die Chat App ein:

    1. Geben Sie unter App-Name Dialogflow App ein.
    2. Geben Sie unter Avatar URL (Avatar-URL) Folgendes ein: https://developers.google.com/workspace/chat/images/quickstart-app-avatar.png
    3. Geben Sie unter Beschreibung den Wert Responds to real human conversation ein.
    4. Wählen Sie unter Funktionen die Option 1:1-Nachrichten empfangen und Gruppenbereichen und Gruppenunterhaltungen beitreten
    5. Wählen Sie unter Verbindungseinstellungen die Option Dialogflow aus.
    6. Wählen Sie unter Dialogflow-Einstellungen die Option Dialogflow CX aus.
    7. Fügen Sie in Agent or Environment resource name den Dialogflow CX-Agent ein. den Sie am Ende des Dialogflow CX-Agent erstellen
    8. Diese Chat-App bestimmten Personen und Gruppen zur Verfügung stellen in Ihrer Domain und geben Sie Ihre E-Mail-Adresse ein.
    9. Wählen Sie unter Logs die Option Fehler in Logging protokollieren aus.

  3. Klicken Sie auf Speichern.

Die Chat-App kann jetzt Nachrichten empfangen und beantworten. Nachrichten in Google Chat.

Chat App testen

Testen Sie die Chat-App Dialogflow CX, indem Sie sie in Google Chat

  1. Öffnen Sie Google Chat mit dem Google Workspace-Konto, das Sie wenn Sie sich als Trusted Tester hinzugefügt haben.

    Zu Google Chat

  2. Klicken Sie auf Neuer Chat.
  3. Geben Sie im Feld Eine oder mehrere Personen hinzufügen den Namen Ihres Chat-App.

  4. Wählen Sie aus den Ergebnissen Ihre Chat-App aus. Eine direkte wird die Nachricht geöffnet.

  5. Geben Sie in der neuen Direktnachricht an die App Hello ein und drücken Sie enter.

    Die Dialogflow Chat App antwortet mit einer selbst.

  6. Schließen Sie den Test ab, indem Sie Beispiel-Testgespräch.

Beispiel für eine Testunterhaltung

Testen Sie die Chat-App Dialogflow CX entweder in der Dialogflow CX-Konsole oder in Google Chat: Die Erläuterung hilft Ihnen zu verstehen, wie der Dialogflow CX-Agent die Sprache des Nutzers und erzeugt eine eigene Antwort in natürlicher Sprache, Schritt im Gespräch erklären können. Diese Beispielunterhaltung basiert auf dem vordefinierter Agent Reisen: Autovermietung.

Dialog Erklärung
Endnutzer:Hallo
Agent: Hallo! Ich bin die virtuelle Autovermietung. Ich kann Ihnen helfen, eine neue Autovermietung zu reservieren. Wie kann ich helfen? Sie heute?
  1. Die Route Standard-Begrüßungs-Intent im Standardstartablauf wird aufgerufen.
  2. Die Auftragsausführung für diesen Status-Handler („Hi! Ich bin...“ wird der Antwortwarteschlange hinzugefügt.
  3. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
Endnutzer:Ich möchte ein Auto mieten.
Agent: Wo möchten Sie das Fahrzeug abholen?
  1. Intent-Route car_rental.reservation_create auf der Startseite übereinstimmt.
  2. Die Sitzung wird zur Seite Abholort weitergeleitet.
  3. Das Formular auf der Seite Abholort ist nicht vollständig. Der Agent verwendet den Parameter pickup_location, um den Nutzer aufzufordern. („Wo möchten Sie die Bestellung abholen...“) das der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  4. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
Endnutzer:Las Vegas
Agent: Ok, die Abholung findet in Las Vegas statt.
Agent: Unterscheidet sich der Abgabeort von dem Abholort?
  1. Die Eingabe des Endnutzers füllt den Bereich pickup_location aus. Parameter, der vom Agent im vorherigen Gesprächsrunde.
  2. Intent car_rental.return_different_location im Standardstartablauf übereinstimmt.
  3. Route für das Ausfüllen des Formulars auf der Seite Abholort ausgewertet und aufgerufen wird. Sie enthält eine Auftragsausführung („Ok, deine Abholung...“), die hinzugefügt wird der Antwortwarteschlange hinzugefügt, wobei ihre Parameterverweise in tatsächliche Werte, die vom Endnutzer bereitgestellt werden.
  4. Die Sitzung wird zur Seite Standort bestätigen weitergeleitet.
  5. Auf der Seite Standort bestätigen wird ein Eintrag ausgeführt. („Ist der Abgabeort anders...“) das der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  6. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
Endnutzer:Ja. Ich gebe das Auto in Los Angeles ab.
Agent: Ok, die Rückgabe erfolgt in Los Angeles.
Agent: An welchem Datum und zu welcher Uhrzeit möchten Sie das Fahrzeug abholen?
  1. Intent car_rental.return_different_location im Standardstartablauf übereinstimmt.
  2. Die Sitzung wird zur Seite Abbruchort weitergeleitet.
  3. Die Endnutzereingabe füllt den Parameter drop_off_location aus. Parameter, der vom Agent im vorherigen Gesprächsrunde.
  4. Route zum Ausfüllen des Formulars auf der Seite Abgabeort ausgewertet und aufgerufen wird. Sie enthält eine Ausführung („Ok, ich möchte, dass...“), die hinzugefügt wird in die Antwortwarteschlange ein.
  5. Die Sitzung wird zur Seite Leihdauer weitergeleitet.
  6. Die Seite Leihdauer enthält unvollständige Formularwerte. fordert den Nutzer zur Eingabe des Parameters pickup_date_time auf. („An welchem Datum und zu welcher Uhrzeit möchten Sie abholen...“) das der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  7. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
Endnutzer: Ich möchte das Auto am 5. März um 12:00 Uhr abholen.
Agent: An welchem Datum und zu welcher Uhrzeit möchten Sie das Fahrzeug abgeben?
  1. Die Endnutzereingabe füllt pickup_date_time aus. Parameter, der vom Agent im vorherigen Gesprächsrunde.
  2. Auf der Seite Leihdauer fehlt ein weiterer Formularwert: Daher wird der Nutzer aufgefordert, den Parameter drop_off_date_time anzugeben. („An welchem Datum und zu welcher Uhrzeit möchten Sie aussteigen...“) das der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  3. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
Endnutzer: 15. März, 12:00 Uhr.
Agent: Zur Bestätigung:

Sie holen das Fahrzeug ab in Berlin 2024-03-05 12:00:00 und geben sie in Los Angeles 15.03.2024 12:00:00

Klingt das richtig?
  1. Die Endnutzereingabe füllt drop_off_date_time aus. Parameter, der vom Agent im vorherigen Gesprächsrunde.
  2. Die Sitzung wird zur Seite Verleihdauer bestätigen weitergeleitet.
  3. Auf der Seite Verleihdauer bestätigen ist ein Eintrag abgeschlossen. („Zur Bestätigung...“), das der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  4. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
Endnutzer:Ja, vielen Dank.
Agent: Sehr gut. Wählen wir nun ein Fahrzeug aus.
Agent: Möchten Sie eine Economy- oder eine Luxusklasse? Fahrzeug?
  1. Intent small_talk.confirmation.yes auf der Seite Verleihdauer bestätigen eine Übereinstimmung gefunden wird.
  2. Der Agent bestätigt die Auswahl des Nutzers mit einer Nachricht („Sehr gut! Jetzt wählen wir... das der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  3. Die Sitzung wird zur Seite Fahrzeugauswahl weitergeleitet.
  4. Das Formular auf der Seite Fahrzeugauswahl ist nicht vollständig ausgefüllt. Der Agent verwendet den Parameter vehicle_type, um den Nutzer aufzufordern, („Würden Sie eine Economy- oder Luxusklasse bevorzugen?“), das der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  5. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
Endnutzer:Die Wirtschaft.
Agent: Möchten Sie das Cymbal-Auto oder den Cymbal-Truck?
  1. Intent $session.params.vehicle_type=&quot;economy_vehicle&quot; mit denen die richtige Route übereinstimmt.
  2. Die Sitzung wird zur Seite Economy-Optionen weitergeleitet.
  3. Auf der Seite Economy Options (Ökonomieoptionen) ist ein Eintrag verfügbar. („Möchtest du...?“), das der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  4. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
Endnutzer:Cymbal Truck.
Agent: Der Cymbal Truck kostet 50,33 $pro Tag. Es bietet Platz für bis zu vier Personen und ist mit AM/FM-Radio ausgestattet. Möchten Sie mit der Zahlung fortfahren?
Endnutzer:Ja, bitte.
  1. Intent $session.params.vehicle_type="Cymbal Truck" wird die Route abgeglichen und der Parameter vehicle_model ausgefüllt.
  2. Die Sitzung wird zur Seite Cymbal Truck bestätigen weitergeleitet.
  3. Die Seite Confirm Cymbal Truck (Cymbal Truck bestätigen) enthält einen Eintrag als „Fulfillment“ (Fulfillment) ("Der Cymbal Truck kostet 50,33 $pro Tag..."), das der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  4. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
  5. Die Antwort des Nutzers stimmt mit small_talk.confirmation.yes überein. Route.
Agent: Welchen Kartentyp werden Sie verwenden?
Endnutzer:Altostrat
Agent: Geben Sie die Kartennummer ein.
Endnutzer:1234 1234 1234 1234
Kundenservicemitarbeiter:Wie lautet der Name auf der Karte?
Endnutzer:Charlie
Agent: Wie lautet die Rechnungsadresse?
Endnutzer:1800 Amphibious Blvd. Mountain View, Kalifornien
Agent: Wie lautet die Postleitzahl für die Abrechnung?
Endnutzer:94045
Agent: Sie wählen das Cymbal-Auto aus. in Las Vegas am 05.03.2024 um 12:00:00 Uhr 15.03.2024 12:00:00. Die Summe für diese Reise beträgt 175,38 $.
Kundenservicemitarbeiter: Vielen Dank, dass Sie sich für Google entschieden haben. Ich wünsche Ihnen noch einen schönen Tag!
  1. Die Sitzung wird zur Seite Zahlung weitergeleitet.
  2. Der Kundenservicemitarbeiter fordert von Ihnen auf, das Zahlungsformular nicht ausgefüllt zu haben. Nutzer für card_type, card_number billing_name, billing_street_address und billing_zip_code („Welcher Kartentyp...“) die sequenziell zur Antwortwarteschlange hinzugefügt und als wenn der Nutzer antwortet. Die einzelnen Parameterwerte werden durch die Antworten des Nutzers festgelegt.
  3. Die Sitzung wird zur Seite Verleihbestätigung weitergeleitet.
  4. Auf der Seite Ausleihbestätigung ist ein Eintrag für die Auftragserfüllung zu sehen. ("Ok, deine Abholung wird..."), das der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  5. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
  6. Die Sitzung wird zur Seite Sitzung beenden weitergeleitet.

Kartennachrichten von Dialogflow senden

<ph type="x-smartling-placeholder">

Dialogflow kann mit text oder card-Nachrichten. Mit einer Karte antworten Nachricht enthalten, geben Sie sie als benutzerdefinierte Nutzlast in Auftragsausführung.

Die folgende JSON zeigt, wie eine Kartennachricht als benutzerdefinierte Nutzlast in Auftragsausführung:

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

Einschränkungen und Hinweise

  • Chat-Interaktionsereignisse haben nur eingeschränkten Support. Daher sollten Sie Folgendes beachten: <ph type="x-smartling-placeholder">
      </ph>
    • Die folgenden Interaktionsereignistypen werden unterstützt: <ph type="x-smartling-placeholder">
        </ph>
      • MESSAGE
      • ADDED_TO_SPACE
      • CARD_CLICKED
    • Für MESSAGE- oder ADDED_TO_SPACE-Ereignisse wird die Abfrageeingabe an den Dialogflow-Agent entspricht dem Wert des Felds argumentText in in der Chat-Nachricht. Enthält die Nachricht ein Slash-Befehl, der Wert des Stattdessen wird das Feld text verwendet.
    • Bei CARD_CLICKED-Ereignissen die Abfrageeingabe, die an den Dialogflow-Agent gesendet wurde ist als CARD_CLICKED.functionName formatiert, wobei functionName entspricht dem Wert des Felds function des Objekt Action an das interaktive Kartenelement (z. B. eine Schaltfläche) angehängt ist.
    • Die vollständige JSON-Nutzlast jedes Chat-Interaktionsereignisses als benutzerdefinierte Nutzlast im Abfrageparameter an Dialogflow gesendet. kann mit einem Dialogflow-Webhook durch Abfragen des Werts des Felds WebhookRequest.payload
  • Überlegungen zum Reagieren auf Slash-Befehle und Daten von Karten oder Dialogfeldern empfangen:
    • Wenn Dialogflow Chat-Apps eine Nachricht mit einem Schrägstrich erhalten Befehl enthält, enthält die Abfrageeingabe nur den Wert des Felds text. Das Feld text beginnt mit dem Namen des Slash-Befehls (z. B. /command), mit dem Sie den Intent eines Dialogflow-Agents konfigurieren können um einen Slash-Befehl zu erkennen.
    • Wenn der Dialogflow-Agent JSON-Nutzlast für Chatinteraktionsereignisse kann er dazu ein Dialogflow-Webhook um die benutzerdefinierte Nutzlast im Abfrageparameter zu prüfen.
    • Ein Dialogfeld wird über das Dialogflow-Agent, antworten Sie mit einer einzelnen benutzerdefinierten JSON-Nutzlast, eine Nachricht enthält, die DIALOG enthält. Aktionsantwort.
    • Zur Verarbeitung von Daten, die von Karten eingegeben wurden, kann der Dialogflow-Agent erkennen, Intents, die mit dem Text CARD_CLICKED beginnen und mit einem benutzerdefinierte JSON-Nutzlast mit den entsprechenden action (Aktion).
  • Linkvorschauen werden nicht unterstützt.
  • Wenn der Dialogflow-Agent nur eine Nachricht antwortet, wird die Nachricht synchron an Google Chat gesendet. Wenn der Dialogflow-Agent antwortet mit mehreren Nachrichten gesendet, werden alle Nachrichten an Google Chat gesendet, asynchron durch Aufrufen der Methode create für die Ressource spaces.messages in der Chat API jeweils einmal pro angezeigt.
  • Wenn Sie Dialogflow CX in Google Chat einbinden, Der Dialogflow-Agent und die Chat-App müssen festgelegt sein. im selben Google Cloud-Projekt. Wenn Sie Dialogflow einrichten müssen und Google Chat in verschiedenen Cloud-Projekten verwenden, können Sie einen zwischengeschalteten Server für die Verbindung einrichten. Hier erfahren Sie, wie Siehe Beispiel für die Chatintegration in Dialogflow CX auf GitHub.

Fehlerbehebung

Wenn eine Google Chat App oder card gibt einen Fehler zurück. Der Parameter In der Chatoberfläche wird die Meldung „Ein Fehler ist aufgetreten“ angezeigt. oder „Ihre Anfrage kann nicht verarbeitet werden.“ Manchmal kann die Chat-UI Es wird zwar keine Fehlermeldung angezeigt, aber die Chat-App oder die Karte zu einem unerwarteten Ergebnis führt. z. B. wird eine Kartennachricht erscheinen.

Auch wenn in der Chat-Benutzeroberfläche möglicherweise keine Fehlermeldung angezeigt wird, beschreibende Fehlermeldungen und Protokolldaten stehen zur Fehlerbehebung zur Verfügung. wenn die Fehlerprotokollierung für Chat-Apps aktiviert ist. Hilfe bei der Anzeige: Debugging und Beheben von Fehlern finden Sie unter Google Chat-Fehler beheben

Bereinigen

Um zu vermeiden, dass Ihrem Google Cloud-Konto Gebühren für Ressourcen, die in dieser Anleitung verwendet werden, empfehlen wir, dass Sie den Cloud-Projekt

  1. Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Seite Ressourcen verwalten. Klicken Sie auf Menü &gt; IAM und Verwaltung &gt; Ressourcen verwalten.

    <ph type="x-smartling-placeholder"></ph> Zu Resource Manager

  2. Wählen Sie in der Projektliste das Projekt aus, das Sie löschen möchten, und klicken Sie auf löschen.
  3. Geben Sie im Dialogfeld die Projekt-ID ein und klicken Sie zum Löschen auf Beenden. für das Projekt.
  • Dialogflow CX verwendet eine Zustandsautomat für das Design des Dialogflow-Agents, mit dem Sie mehr Kontrolle über eine Unterhaltung, eine bessere User Experience und ein besseres des Entwicklungs-Workflows. Beim Erstellen eines Dialogflow Chat-App empfehlen wir die Verwendung von Dialogflow CX.
  • Dialogflow ES ist eine weitere Möglichkeit, Dialogflow mit einer Chat-App zu verwenden.