Dialogflow 15天学习计划

Dialogflow更适合作为新学习的工程师进行语言理解和对话管理系统的开发工具。虽然 GPT-3 机器学习能力更强,但对初学者来说 Dialogflow会更为实用。 这是一份Dialogflow 15天学习计划： 第1天:理解Dialogflow的核心概念及应用场景 Dialogflow:无需编程的AI助手平台,用于对话机器人、消息机器人场景。支持定制体系、提供定制体验。 第2天:在Dialogflow中创建并配置代理来建立业务场景 在Dialogflow中创建代理来代表业务场景;配置代理信息(语言支持等)适应场景特点。 第3天:在代理中添加意图来识别用户输入意图 在代理中添加意图来识别用户输入意图;配置意图名、训练utterances、entities提高识别准确率。 第4天:在代理中配置实体来提供更丰富的理解 在代理中配置实体来扩展意图理解;实体包含文本、数字、 dates、times、locations等信息,为准确理解用户输入意图提供重要支持。 第5天:在代理中添加参数来获取用户输入的相关数据 在意图中添加参数来获取用户输入相关实体信息;参数封管获取到的实体信息供后续使用,准确获取用户输入数据支持后续业务处理。 第6天:在代理中添加事件来扩展机能 在代理中添加事件来扩展基础理解功能;事件被触发条件激活时执行相应操作,扩展了Dialogflow默认提供的功能。 第7天:配置多轮回复来支持实际对话场景的多轮互动 在意图中配置多轮回复来支持用户继续对话;多轮回复包括follow-up意图、follow-up参数等,指导用户如何在对话中继续进行。 第8天:配置回复规则来提供完整体系 配置回复规则(Fallback Intent)来处理不匹配输入;回复规则包含恰当回复解释原因、明确机制等,保证用户体验有序进行。 第9天:学习并实践在代理中配置回复机制 配置回复机制应对特定输入无法匹配情况;回复机制包括可再次查询回复、人工处理回复等,确保用户体验流畅友好。 第10日 继续理解配置更为复杂的代理及构建完整对话体系。 第11日 扩展代理应用领域及跨域集成。 第12日 提高代理识别准确性及回复改进。 第13日 学习Dialogflow更高级功能。 第14日 测试并排错代理。 第15日 总结学习体会,并准备参加Dialogflow认证考试。