Esto es una continuación de mi anterior para mostrar capacidades de contextos en DialogFlow, cubriré la implementación para configurar contextos en el proyecto de Dialogflow y los cambios de cumplimiento de backend usando DialogFlow SDK y NodeJS.

La implementación completa está disponible esta página.

Configurar proyecto de Dialogflow

1. Descargue el zip exportado de DialogFlow de muestra de este liga.
2. Crear un nuevo proyecto dialogFlow siguiendo los pasos anteriores post.
3. Una vez hecho esto, vaya a la consola de DialogFlow

3. Haga clic en la sección de configuración

4. Seleccione "Exportar e importar”Enlace de la sección derecha.

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5. A continuación, haga clic en "Restaurar desde zip”De la sección derecha y busque el zip descargado anteriormente y cárguelo. Esto sobrescribirá el proyecto existente y restaurará el proyecto de ejemplo de contexto de muestra.

6. El siguiente paso es configurar la API de cumplimiento y configurarla en el proyecto DailogFlow Seleccione "Exportar e importar”Enlace de la sección derecha.

7. Sigue github liga para el proyecto NodeJS y clonarlo

7. Abra el terminal, vaya a la carpeta clonada y ejecute el comando npm i (suponiendo que npm ya esté instalado)

8. Inicie la aplicación usando el nodo app.js y el servidor estará escuchando en el puerto 4000

9. Pruebe ejecutar el navegador y presionar el enlace http://localhost:4000/google

{"Error": "No se proporcionó ninguna intención y el controlador de reserva no está definido".}

Esto significa que la configuración está funcionando bien.

Los siguientes pasos son exponer la API de ejecución local a través de Internet para que se pueda configurar en la sección de cumplimiento de Dialogflow.

Descargue ngrok install y ejecútelo con el mismo puerto de aplicación

por ejemplo, ./ngrok http 4000

10. Vaya a la consola de Dialogflow y actualice el enlace de cumplimiento.

Ahora vaya a la consola de acción en Google y pruebe la aplicación. A continuación se muestra un ejemplo de ejecución de muestra: -

Esto muestra que los contextos son esenciales para el motor DialogFlow NLP y proporcionan los controles de navegación necesarios en el viaje del usuario en el flujo.

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Source: https://chatbotslife.com/building-conversational-bot-with-custom-workflows-using-google-dialogflow-contexts-part-2-4c4b2bc2f71f?source=rss—-a49517e4c30b—4