watson conversation 예제

OpenWhisk 함수는 입력 매개 변수 중 하나만 에코하는 간단한 hello world 함수입니다. 이 기능은 왓슨 대화 개발자의 IBM 클라우드 조직에 배포됩니다. 대화 상자에서 계산하려는 노드에 컨텍스트 변수를 만듭니다. 이 예제에서는 다른 노드에서 ”agentCounter”(아무 것도 이름을 지정할 수 있음) 변수를 추가했습니다. 왓슨 대화 서비스는 의도당 최소 5개의 예제를 요구합니다. 이것은 인상적으로 낮은, 기계 학습많은 데이터를 필요로 기억, 하지만 다섯 최소한의 테스트 모델을 훈련하기에 충분하다. (의도당 10개의 예는 시간 투자에 좋은 결과를 제공합니다 – 더 많은 예는 유용하지만 감소하는 수익을 제공합니다.) 학습 데이터를 입력한 후 테스트 인터페이스를 열고 교육이 완료될 때까지 몇 초 간 기다렸다가 모델 테스트를 시작했습니다. 바라건대, 이 짧은 예는 다음에 어디로 가야 할지에 대한 창의력을 촉발시킵니다! 다음은 Watson 대화 서비스를 사용하는 응용 프로그램의 몇 가지 추가 예입니다. Protip: 일반적으로 샘플 질문을 발명해서는 안되며, 이상적으로는 시스템의 실제 사용자 (로그, 모의 인터페이스 등)의 예제를 얻어야합니다. 교육 데이터는 런타임에 수신할 데이터를 대표해야 합니다. 응용 프로그램 폴더에서 .env.example 파일을 복사하고 .env라는 파일을 만들면 V1 API에 대한 자세한 정보가 필요한 경우 Watson Assistant V1 API 페이지로 이동하여 확인할 수 있습니다. 자세한 내용을 보려면 비디오를 시청하고 설명서를 확인하십시오. 왓슨 대화를 사용해 보고 싶다면 IBM 클라우드에서 계정을 얻고 서비스를 사용해 볼 수 있습니다.

나는 이 예제를 의도적으로 아주 작게 유지했다. 이것은 새로운 기술을 배울 수있는 좋은 방법이지만, 모든 기능을 갖춘 응용 프로그램의 부족을 떠난다. 다음은 다음에 고려할 수 있는 몇 가지 사항입니다. 지난 몇 단계에서는 의도 및 엔터티 검색만 확인했습니다. 좀 더 유용한 응답을 작성해 보겠습니다. 사용자가 두 가지 의도를 포함하는 질문이나 요청을 요청하는 경우(예: 배치 및 주문 및 반환) 봇(및 사용자)은 한 번에 하나씩 가져가야 합니다. 이렇게 하려면 봇이 여러 가지 를 말하고 있는지 감지한 다음 먼저 처리할 항목을 명확히 할 수 있기를 원합니다. IBM Cloud 콘솔에서 Watson Assistant 서비스 인스턴스 열기 대화 환경에서 일반적인 대화 흐름이 다음과 같습니다: 1. 사용자가 입력 구를 제공하여 특정 의도를 호출하려고 합니다(예: 날씨는 어떻습니까?` 2. 봇은 `어느 도시에서?` 와 같은 사용자로부터 필요한 입력을 누락한 채 수집합니다.

3. 모든 슬롯이 채워진 후 일부 비즈니스 논리(예: 기상 서비스 4에 대한 REST API 요청)가 실행됩니다. API 요청의 응답은 미국 동부 지역에서 호스팅되는 왓슨 어시스턴트 서비스 인스턴스의 apikey 및 URL을 구성하는 사용자 Example .env 파일로 전송되는 메시지로 래핑됩니다: IBM 클라우드 계정 설정, 왓슨 대화 추가 카탈로그, 대화 작업 영역을 만드는 것은 잘 다른 튜토리얼에 의해 덮여, 나는 내 예에서 생략하고 대신 좋은 왓슨 대화 튜토리얼에 연결합니다. 앱 URL에서 온라인으로 응용 프로그램을 봅니다. 예: https://my-app-name.mybluemix.net 이 예제에서는 확인 변수를 설정하여 봇이 흐름이 끝날 때 사용자와 확인할 수 있도록 했습니다. json 편집기를 열고 컨텍스트 변수를 ”null”로 설정합니다. 대화 서비스는 교육 예제와 직접 일치하지 않더라도 ”오늘 시간은 무엇입니까?”의 의도를 ”#store_hours” 의도로 올바르게 감지합니다. Watson 도우미 서비스 도구에서 작업 영역 가져오기 아이콘을 클릭합니다. 앱 프로젝트의 로컬 복사본에서 작업 영역 JSON 파일의 위치 지정: IBM Watson Conversation 서비스를 사용하면 사용자 구의 의도와 엔터티를 쉽게 인식할 수 있으며 선언적으로 대화 상자의 흐름을 정의할 수 있습니다.