Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Передача предоставленного пользователем значения из одного намерения в другое намерение в Dialogflow

Команда, в DialogFlow я получаю значение от пользователя в намерении A; (допустим, это идентификатор сотрудника). В следующем намерении B я хочу использовать идентификатор сотрудника (собранный в предыдущем намерении A), предоставить ответ и выполнить веб-перехватчик.

Я могу собрать значение в Intent A и отобразить в том же намерении. Когда я попытался передать его другому намерению, я с треском провалился.

Оцените любую помощь в этом отношении.

Tnx Сатья

13.09.2018

Ответы:


1

Вам нужно будет использовать контексты для хранения параметров и доступа к этим параметрам через контекст в другом намерении.

Ознакомьтесь с моим полным ответом здесь

{  
  "fulfillmentText":"This is a text response",
  "fulfillmentMessages":[  ],
  "source":"example.com",
  "payload":{  
    "google":{  },
    "facebook":{  },
    "slack":{  }
  },
  "outputContexts":[  
    {  
      "name":"<Context Name>",
      "lifespanCount":5,
      "parameters":{  
        "<param name>":"<param value>"
      }
    }
  ],
  "followupEventInput":{  }
}

из кода NodeJS
сохранить в первом намерении

let param1 = [];
let param2 = {};
let ctx = {'name': '<context name>', 'lifespan': 5, 'parameters': {'param1':param1, 'param2': param2}};
agent.setContext(ctx);

Доступ в другом намерении как

let params = agent.getContext("<context name>").parameters;
let param1 = params.param1;
let param2 = params.param2; 
13.09.2018
  • удалось сделать это с выполнением/кодом. но как это сделать, используя только интерфейс диалогового потока? Я использую контекстный вывод/ввод (то же имя), но значения не были переданы 14.09.2020
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..