Ott van a futó alkalmazás AWS Tomcat például a Java kód MongoDB tárol.
Most kell integrálni ezt a Facebook messenger Chatbot és wit.ai.
Én igazán küzd az induláshoz, néhány példakód én találtam, de a különböző nyelveken.
Futathatok ezt, és integrálja az én portálon futó Tomcat. meg kell hívni mind a Facebook Messenger és szellemes api.
Azt kell, hogy a magas szintű ötlet, hogy hogyan kell eljárni.
Használhatja a minta nodejs végrehajtását witai és facebook hírnök hivatalos repo. Először is, van, hogy a vonat a modell witai megérteni kifejezéseket és kivonat szervezetek. Ezután állítsa be a messenger bot az fb, és csatolja néhány fb oldalt. Ha tudja, hogy az üzeneteket a webhook visszahívási küldje el a witai API. Azt is meg kell határoznunk fellépések a kódot az witai végrehajtani meghatározott tevékenységek a modellben.
Először is gondolja meg, hogy mit kell tennie bot. Mi alkalmassága fog biztosítani, amely kérdések szerepelnek a felhasználók és hogyan szeretne reagálni erre. Ha van egy általános képet a probléma tér akkor elkezd gondolkodni a szakmai kihívásokra.
Légy tudatában annak, hogy mind a Messenger Platform és wit.ai teljesen független termékek és adnak egy HTTP felületen a szolgáltatás. Ez azt jelenti, hogy használhatunk bármilyen nyelvet szeretne lépni ezeken a platformokon. Az alkalmazás működik, mint a közvetítőt, hogy ezeket a szolgáltatásokat.
Elindul létrehozásáról integráció a Messenger Platform úgy, hogy meg tudja-e fogadni és küldeni üzeneteket. Az, hogy létre kell hozni egy Facebook oldalt, amely egyfajta azonosságát a terméket. A felhasználók megtalálják a Messenger által az oldalak nevét. Azt is meg kell hozzon létre egy Facebook app ha előfizet az oldalra, és adja meg a beállításokat, hogy webhook üzeneteket közvetített a saját backend szolgáltatást.
Ez a dokumentáció az igazán jó és azt tanácsolom, hogy olvassa el figyelmesen. Megtalálható itt . Után megy át a docs akkor van egy jó megértése, hogy mit lehet csinálni a Messenger Platform és milyen típusú üzeneteket küldhetünk és fogadhatunk.
Miután képes üzeneteket küldeni és fogadni tudja indítani a kivonat bizonyos értelemben ki őket. Ehhez használhatja wit.ai, de vannak még egyéb szolgáltatások érdemes megfontolni. Pl Google most megjelent saját NLP platform, amely hasonló funkciókat. Lásd itt is, ott is api.ai Általában meg kell küldeni a fogadott üzeneteket a szolgáltató kedvedre, és kap vissza strukturált információt arról, hogy mi a szándék a felhasználó és milyen értékek, ha kivonják. Ezzel az információval tud megfelelően járnak el.
Ha azt szeretnénk, hogy kibír wit.ai megy keresztül Első lépések útmutató és receptek listájában. Ez lehetővé tette, hogy használják a platformot.
Remélem, ez ad egy általános képet arról, hogyan integrációs működhet. Ez meglehetősen magas szintű, és sok a részleteket (főleg a NLP oldalon) függ a konkrét használati eseteket.
Ha csatlakozni wit.ai a facebook oldalon, akkor csak meg kell, hogy hozzon létre egy accound a wit.ai, majd hozzon létre egy új alkalmazást (vagy az alapértelmezett kezdő is).
Akkor menj a beállítások az alkalmazás, és akkor se a Server Access Token kód.
Be kell illeszteni a kiszolgáló hozzáférési kódot a területen „Integrált NLP”, hogy megtalálja a Facebook for Developers számla, akkor az alkalmazás eléréséhez, hogy a használni kívánt NLP, a beállítás Messenger. Az, hogy meg kell adnunk a messenger app már létrehozott és beállított vele webhook wich azt hiszem ezt.
Miután ez megtörtént, a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) fog küldeni a szerver automatikusan egy másik területen az üzenetben. És ez preety egyszerű megérteni, és a vonat származó wit.ai
Az üzenetek a felhasználó elemezni fogják wit.ai, és ha talál ilyet egység a gyáriak, vagy egy Ön által meghatározott képzés a botot wit.ai, majd küldje el a követ, és ez lesz, illessze be a NLP a az üzenet.
Tehát akkor kapni normális JSON üzenetet messenger, extra nevű mezőt NLP, amely tartalmazni fogja valami hasonló a következő példa:
"text":"reservar una pista","nlp":{"entities":{"tipo_cita":[{"confidence":0.98398202482107,"value":"pista","_entity":"tipo_cita"}]},"detected_locales":[{"locale":"es_XX","confidence":0.9935}]}}}]
Saját chatbot például spanyol, de van egy példa arra, hogyan lehet látni a NLP JSON üzenetet.
Bemutattam a szöveg: „reservar una pista”
És elismerte értékét: „Pista” egy bizalmát 0,9839. Wit is kimutatható a nyelvet „es_XX”, ez egy spanyol bizalmát 0,9935.