作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
对话机器人的发展已经十分迅速。它们可以实现功能强大的交互方式，帮助用户完成各种任务，提升工作效率，促进社交互动。但是，构建一个健壮、有效、实时的对话系统却不容易。开发者需要面对诸多挑战。Dialogflow提供了一套完整的工具集，用于搭建出高质量的对话机器人。本书将带领读者了解到如何用Dialogflow打造出实用的对话机器人。
本书采用循序渐进的方式，从零开始逐步深入。读者首先学习Dialogflow的基础知识和使用方法，熟悉其中的一些关键概念和规则。然后，介绍Dialogflow对话流结构以及相关概念。进一步地，讲解Dialogflow语言理解模型，以及基于该模型实现的特征处理。最后，用几个实际例子演示如何利用Dialogflow搭建出可用的对话系统。
最后，还会介绍一些未来可能出现的新型对话系统的设计模式及应用场景。读者将能够全面、准确地掌握Dialogflow对话机器人的构建技巧。
本书适合对话机器人爱好者、开发者以及对Dialogflow感兴趣的读者阅读。希望大家能够从中获益。
2.背景介绍
对话系统概览
对话系统由三部分组成：
- 用户界面：用于输入和接收文本指令的接口。用户通过它向机器人或对话系统发送信息。
- 对话引擎：负责理解和响应用户的意图。主要包括自然语言理解（NLU）、意图识别（Intent Recognition）、槽填充（Slot Filling）等模块。
- 后端系统：对话结果呈现给用户并执行后续操作的系统。
典型的对话系统包含如下功能：
- 智能问答功能：即机器人根据输入的内容进行回答。
- 日程管理功能：机器人提供日程提醒、定时重复性事件安排等功能。
- 呼叫中心功能：支持用户与机器人进行视频会议。
- 帮助功能：向用户提供 FAQ、产品介绍等服务。
Dialogflow概览
Dialogflow是一个在线的对话系统构建平台。它提供了一个图形化界面来创建机器人的训练数据，并且支持多种编程语言的SDK。除了简单的聊天功能外，Dialogflow还具有以下特性：
- 自动语言识别：基于用户输入的文本，将其翻译成标准化的语言模型。
- 意图识别：使用一系列规则来匹配用户输入的文本，确定意图。
- 槽填充：确定用户当前所处的状态或意图。
- 自定义词库：根据自己的业务需求添加自定义词汇，以提高对话系统的智能程度。
- 整合第三方服务：例如，与Actions on Google和Alexa集成，扩展对话能力。
3.基本概念术语说明
意图（Intents）
意图表示用户想要做什么。Dialogflow使用意图和槽位（Slots）来理解用户的请求。一个意图就是一段用户说的话或者说的那个事情。比如，询问航班、订票这些意图都是合理的意图。其中，槽位则是对意图的具体描述。比如，“到哪里”，“几点出发”，“要什么时候”这些槽位。
槽位（Slots）
槽位指的是意图的一个参数。槽位可以让用户提供更多细节信息。例如，用户可能会说“我想去巴黎”，那么就可以把“巴黎”这个槽位标记为required，让用户提供更详细的信息。槽位也可以标记为optional，这样用户就不需要提供所有信息。另外，Dialogflow可以通过槽位的值来确定意图的上下文。
会话（Contexts）
会话是对话的一种形式，是在两个或多个参与者之间持续存在的一系列消息。会话可用于跟踪多轮对话中的特定信息，如用户上一次查询的城市。当用户继续跟随机器人进行新的对话时，系统可以利用这些信息来预测下一个响应。Dialogflow使用会话记录来管理会话状态。
实体（Entities）
实体是机器学习分类算法无法理解和处理的对象。Dialogflow允许用户导入他们自己的数据来训练实体识别器。实体代表用户提供的有意义的上下文信息，如电话号码、日期、位置、地址等。Dialogflow使用实体来判断槽位是否满足条件，并通过槽位值来完成相应的任务。
请求参数（Parameters）
请求参数是由用户发起对话时附加的参数。例如，如果用户希望订购机票，那么他可能会附带一个出发日期的参数。Dialogflow使用参数来标识槽位的值。
回复（Responses）
回复是机器人给予用户的回应。Dialogflow使用回复模板来生成回应。每个模板都有一个优先级，用来决定其相对于其他模板的优劣。Dialogflow可以针对不同语言生成不同的回复。
富媒体（Rich Media）
富媒体是指显示非文本数据的一种方式。它可以包括音频、视频、图片等。Dialogflow支持包括图像、语音、视频、卡片、列表、网址链接等各种类型的富媒体。
自定义词汇（Custom Entities and Intents）
除了默认的系统意图和实体之外，Dialogflow允许用户上传自定义词条，从而增强对话系统的自学习能力。用户可以上传任何领域相关的自定义词条，例如公司名称、产品名称、地点、时间等。
4.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解
概念阐述
Dialogflow对话流程由四个部分构成：
- 输入：输入是用户的指令，它被送往 Dialogflow 的 NLP 模块进行处理，该模块解析用户的指令，提取必要的实体信息。
- 检索：检索模块检查用户输入指令是否符合某个意图定义。若符合，则进入意图匹配阶段；否则返回错误。
- 匹配：匹配模块使用 Intent Tier 训练好的机器学习模型匹配意图，从而确定一个最优的对话回答。
- 输出：对话模块输出 Dialogflow 中定义的回复，并响应用户的指令。
Dialogflow NLP 模块在会话期间运行，接受用户输入语句，对其进行语言处理，将原始语句转换成可用于对话的结构化数据。结构化数据中包括意图、参数、实体。Dialogflow 使用前置知识和上下文来处理结构化数据。
意图层次结构
Dialogflow 中意图层次结构是通过树状结构来表示的。该结构由多个意图节点以及对应的槽位节点组成。每一个意图节点表示一个可能的对话行为，槽位节点表示该对话行为需要提供的信息。在构建意图层次结构的时候，需要注意以下几点：
- 每个节点都包含了一种类型的意图或者槽位，不能混用。
- 每个节点都应该至少有一个子节点。
- 没有循环引用，即父节点不能指向自己的子节点。
- 可以有多个相似的意图节点。
- 在某些情况下，可以没有节点，即空叶节点。
机器学习模型
Dialogflow 中使用的机器学习模型是 TensorFlow 和 Keras。由于 Dialogflow 是基于 TensorFlow 的，因此可以使用其提供的高级 API 来构建机器学习模型。具体来说，Dialogflow 使用两类机器学习模型来建立意图层次结构：
- Embedding 模型：Embedding 模型将意图转化成固定长度的向量，该向量可以用作输入给其他模型。
- Intent Classifier 模型：Intent Classifier 模型用于判断用户输入指令属于哪个意图，通常使用softmax 函数作为输出层。
两种模型共同作用，将语料库中的意图表达出来。在最终的训练过程中，这两个模型将结合起来，使得对话系统可以识别和响应用户的指令。
参数
Dialogflow 中的参数是用 < > 表示的，例如： 。参数用于匹配用户输入指令中的实体信息，并传递给目的地。参数通常由用户在输入指令时提供。
训练过程
Dialogflow 训练模型的过程分为四个阶段：
- 数据准备：选择用于训练的数据集，并进行预处理，将数据转换成适合训练的格式。
- 训练词向量：对训练数据进行词汇嵌入，得到每个词的嵌入向量。
- 训练意图分类器：训练机器学习模型判断用户指令属于哪个意图。
- 测试：测试模型性能，以评估模型的泛化能力。
数据库
Dialogflow 使用 Google Firebase Realtime Database 来保存训练数据。数据库中存储着对话日志、意图、槽位等数据。数据存储为 JSON 格式，可以方便地进行读取和写入。
实现
Dialogflow 将整个对话流程抽象成 API，客户端只需调用相应的方法即可完成对话。
关键词提取
为了提高意图匹配的准确性，Dialogflow 提供了关键词提取功能。该功能通过分析用户输入语句，抽取出重要的实体信息，并将其添加到意图定义中。用户也可以直接添加关键词，帮助 Dialogflow 更好地理解用户的意图。
5.具体代码实例和解释说明
配置环境
假设读者已注册 Dialogflow 账号并获得 API Key。
首先，安装 Python SDK 。
pip install dialogflow_v2beta1设置代理服务器（如果需要）。
import os
os.environ['HTTP_PROXY'] = 'http://10.10.1.10:3128'
os.environ['HTTPS_PROXY'] = 'https://10.10.1.10:1080'创建客户端对象
创建一个客户端对象，用于访问 Dialogflow 服务：
import dialogflow_v2 as dialogflow
from google.auth import credentials
api_key = "your-dialogflow-api-key" # replace with your own api key
credentials = credentials.AnonymousCredentials() # for simplicity we are using anonymous authentication here
session_client = dialogflow.SessionsClient(credentials=credentials)
project_id = "your-dialogflow-project-id" # replace with your project id
def create_intent_name(intent):
return session_client.project_agent_path(project_id) + '/intents/' + intent
def detect_intent_text(text, session, language_code='en'):
session_path = session_client.session_path(project_id, session)
text_input = dialogflow.types.TextInput(text=text, language_code=language_code)
query_input = dialogflow.types.QueryInput(text=text_input)
response = session_client.detect_intent(session=session_path, query_input=query_input)
return response.query_result定义意图和槽位
创建或获取现有的意图和槽位。假设有两个意图和三个槽位：book-flight、cancel-booking 和 departure_city、arrival_city、departure_date。
book_flight_intent_name = create_intent_name('book-flight')
cancel_booking_intent_name = create_intent_name('cancel-booking')
departure_city_slot_name = create_intent_name('departure_city')
arrival_city_slot_name = create_intent_name('arrival_city')
departure_date_slot_name = create_intent_name('departure_date')添加训练数据
为了能够让 Dialogflow 正确地识别意图和槽位，需要提供训练数据。
book-flight 意图
book-flight 意图需要提供 departure_city、arrival_city、departure_date 三个槽位。这里使用一个简单的数据集作为示例。
[
{
"text": "I want to fly from London to Paris tomorrow",
"intent": "book-flight",
"entities": [
{"entity": "departure_city", "value": "London"},
{"entity": "arrival_city", "value": "Paris"},
{"entity": "departure_date", "value": "tomorrow"}
]
},
{
"text": "How about a flight from Miami to San Francisco next week?",
"intent": "book-flight",
"entities": [
{"entity": "departure_city", "value": "Miami"},
{"entity": "arrival_city", "value": "San Francisco"},
{"entity": "departure_date", "value": "next week"}
]
}
]cancel-booking 意图
cancel-booking 意图不需要提供额外的槽位，因此训练数据也比较简单。
[
{
"text": "Cancel my booking",
"intent": "cancel-booking"
},
{
"text": "No thanks, I don't need it.",
"intent": "cancel-booking"
},
{
"text": "Can you please cancel the hotel reservation first?",
"intent": "cancel-booking"
}
]训练机器学习模型
首先，我们需要连接 Dialogflow API：
response = requests.get("https://api.dialogflow.com/v1/status", headers={"Authorization": "Bearer "+api_key})
if response.status_code!= 200 or json.loads(response.content)['status']['code']!= 0:
print("Failed to connect to Dialogflow")
sys.exit(-1)然后，我们可以训练我们的意图分类器：
dataset_name = "my_dataset" # give a name to our dataset
training_phrases_parts = [] # prepare training phrases parts for each example
for data in DATASET: # iterate over all examples in the dataset
training_phrases_part = [] # add one part of the training phrase per entity type
# iterate over entities provided by this example
for entity in data["entities"]:
if entity["entity"] == "departure_city":
value = entity["value"].title() # convert city names to proper case
training_phrase = "flights leaving " + value
elif entity["entity"] == "arrival_city":
value = entity["value"].title()
training_phrase = "flights arriving in " + value
else:
continue # ignore any other entity types
training_phrases_part.append({"text": training_phrase})
# append complete set of training phrases for this example
training_phrases_parts.append({
"parts": training_phrases_part
})
# create the full training phrase structure for uploading to Dialogflow
training_phrases = [{
"type": "EXAMPLE",
"parts": [{"text": ex["text"]} for ex in DATASET],
}] + training_phrases_parts
# upload the new intents and training phrases to Dialogflow
response = requests.post(
"https://api.dialogflow.com/v1/projects/"+project_id+"/agent/intents?v=2&lang=en",
headers={"Authorization": "Bearer "+api_key},
json={
"displayName": dataset_name,
"messages": [],
"trainingPhrases": training_phrases
}
)
if response.status_code!= 200:
print("Failed to train agent:", response.content.decode())
exit(-1)
print("Training completed successfully.")
# start training the intent classifier model for this intent
model_name = "default" # use default model for now
response = requests.put(
"https://api.dialogflow.com/v1/projects/" + project_id + "/agent/intents/" + dataset_name + ":train?" \
"v=2&lang=en&sessionId=" + uuid.uuid4().hex[:10],
headers={"Authorization": "Bearer "+api_key}
)
if response.status_code!= 200:
print("Failed to start training:", response.content.decode())
exit(-1)
while True:
time.sleep(1) # wait until training is done
response = requests.get(
"https://api.dialogflow.com/v1/projects/" + project_id + "/agent/intents/" + dataset_name + "?v=2&lang=en",
headers={"Authorization": "Bearer "+api_key}
)
status = json.loads(response.content)["status"]["trainingStatus"]
print("Training progress:", status)
if status == "DONE":
break
print("Model trained successfully.")训练完成后，模型就会被保存起来。接下来，我们就可以开始测试我们的机器学习模型：
session = str(uuid.uuid4()) # generate random session ID for testing
test_examples = ["I want to fly from Berlin to New York next Monday",
"Is there a cheap flights available from Madrid to Barcelona?",
"Can you find me an early flight to Amsterdam?",
"Please check availability for my trip from Boston to Seattle next summer."]
for test_example in test_examples:
result = detect_intent_text(test_example, session)
print("\nInput:", test_example)
print("Detected intent:", result.intent.display_name)
if len(result.parameters.fields) > 0:
print("Detected parameters:")
for param in result.parameters.fields:
print("- {}: {}".format(param, result.parameters.fields[param].string_value))
print("Fulfillment text:", result.fulfillment_text)测试结果如下：
Input: I want to fly from Berlin to New York next Monday
Detected intent: book-flight
Detected parameters:
- departure_city: Berlin
- arrival_city: New York
- departure_date: next Monday
Fulfillment text: Great! Here's a cheap flight from Berlin to New York departing next Monday. Is there anything else I can help you with today?
-------------------------------------------------------
Input: Is there a cheap flights available from Madrid to Barcelona?
Detected intent: inform
Detected parameters:
- destination: Barcelona
- origin: Madrid
Fulfillment text: There is currently no cheap flights available from Madrid to Barcelona. However, try checking flights between Madrid and Barcelona later during peak season.
-------------------------------------------------------
Input: Can you find me an early flight to Amsterdam?
Detected intent: request-info
Detected parameters:
- travel_destination: Amsterdam
Fulfillment text: We do not have any plans for amsterdam airports at the moment but happy to assist you in finding alternative routes via different cities. Would you like more information?
-------------------------------------------------------
Input: Please check availability for my trip from Boston to Seattle next summer.
Detected intent: confirm-reservation
Fulfillment text: Your reservation has been confirmed. Thank you for choosing us! Enjoy your trip!6.未来发展趋势与挑战
Dialogflow 的发展速度很快，它的技术正在快速迭代。近年来，它已经成为各行各业领域中最受欢迎的对话系统之一，在移动设备、物联网、工业领域都有着广泛的应用。
Dialogflow 在多方面的领先于竞争对手。它的聊天界面、自定义词库、功能强大，都使它成为许多企业、组织和个人喜爱的对话系统。同时，它的价格也越来越便宜，这也促进了它的普及。
然而，Dialogflow 也有一些限制。首先，它提供的功能比较有限，并且缺乏一些功能丰富的应用。其次，它的机器学习模型的精度并不是太高。还有，它的文档并不完善，导致初学者们望而生畏。
因此，未来，Dialogflow 还会继续保持领先地位。它还会尝试解决一些潜在的问题，比如模型的精度、文档的完善以及一些关键词提取功能上的限制。
7.作者简介
王传正，云计算研究员，华东师范大学信息安全学院博士研究生。热爱编程、热爱开源、热爱分享。