Платформа DialogFlow — это популярная условно-бесплатная платформа для создания чат-ботов, которая предоставляет возможность создания виртуальных ассистентов пользователям, не имеющим навыков программирования.
Введение
Dialogflow является платформой от Google, предназначенной для понимания естественного языка, которая может быть использована для формирования чат-ботов. Dialogflow осуществляет распознавание намерений пользователя на базе обучающих фраз, которые были ей заданы на этапах проектирования. Опираясь на этот набор обучающих фраз, Dialogflow определяет, какой тип ответа предоставить на конкретные вопросы пользователя.
Платформа DialogFlow
Dialogflow обладает следующими версиями:
- Версия Dialogflow Essentials (ES).
- Версия Dialogflow Customer Experience (CX).
Эти версии выпускаются с разными интерфейсами и их можно использовать для различных целей. По существу, они представляют собой два разных программных продукта, которые развиваются в параллельных направлениях.
Dialogflow Essentials является стандартной версией Dialogflow и практически все пользователи начинают знакомство именно с нее. Принцип действия достаточно несложный, пользователь должен задать тренировочные фразы для каждого из намерений. Dialogflow ES по данным фразам должен определить, к какому именно намерению следует отнести пользовательский вопрос.
После того как обработка вопроса завершена, Dialogflow должен выдать пользователю заранее подготовленный ответ. А, для того чтобы более точно осуществить распознание, могут использоваться так называемые сущности (Entities). Бот можно удобно протестировать, не выходя из Dialogflow, для этого имеется специальная консоль.
Dialogflow (CX) является сравнительно новой версией Dialogflow, которая совсем недавно смогла выйти из статуса «beta». Преимуществом Dialogflow CX может считаться тот факт, что у пользователя в распоряжении появляется, по сути, визуальный конструктор потоков, при помощи которого можно легко поддерживать сложные структуры.
Но, однако, новичкам не рекомендуется использовать Dialogflow CX, так как, интерфейс Dialogflow ES является более простым в использовании и в нем легче выполнить настройку чат-бота. Dialogflow CX способен обеспечить лучший обзор, но предполагает наличие более затратного обучения.
Dialogflow способен поддерживать далеко не все компоненты, требуемые для проектирования чат-бота. К примеру, отсутствует поддержка таких важных компонентов как задержка ответа, видео или вложенные файлы. Помимо этого, отдельные компоненты чат-бота не являются встроенными в визуальный интерфейс, и пользователь должен кодировать их самостоятельно, применяя функцию Custom Payload.
В Dialogflow также отсутствует возможность просмотра списка всех пользователей, которые взаимодействовали с чат-ботом. Если необходимо сохранять информацию о пользователях, то следует создать собственную интеграцию с хранилищем данных Google или любой иной базой данных. В этом случает надо или программировать, или применять возможности стороннего сервиса автоматизации задач. К недостаткам следует отнести и отсутствие таких привычных для других сервисов функций, как кастомные поля и теги. Выходом из этой ситуации может быть реализация этих функций в ручном режиме в серверной части чат-бота.
В Dialogflow не предусматриваются рассылки и цепочки сообщений. Dialogflow никогда не инициирует начало диалога, а только выдает ответы на запросы пользователя. Кроме того, нет возможности создания условия, по которому можно осуществить разделение потока на различные ветки. Правда рассылка может быть организована и в ручном режиме путем сохранения данных о пользователях в базе данных и отправки сообщений средствами API мессенджеров. А по проблеме разветвлений следует заметить, что вполне можно обойтись контекстом. Контекстом является встроенный инструмент Dialogflow. При помощи контекстов имеется возможность передачи данных между намерениями (интентами).
К числу достоинств Dialogflow следует отнести возможность построения мульти язычного бота, который способен понять несколько языков одновременно. Как было указано выше, имеется возможность обучения агента Dialogflow пониманию намерений пользователя при помощи обучающих фраз. А при помощи сущностей можно извлечь необходимые параметры из фраз пользователей и формировать ответы.
Dialogflow способен поддерживать интеграцию со следующими текстовыми каналами:
- каналы Web-сайтов,
- Facebook Messenger,
- WhatsApp (через Twilio),
- Telegram,
- Twitter,
- SMS (через Twilio),
- Slack,
- Skype,
- Viber,
- Workplace from Facebook,
- Hangouts,
- Line,
- Kik,
- Spark.
Имеется возможность настройки Dialogflow для обработки телефонных звонков. Пользователь может сформировать универсального агента, который будет работать на всех каналах одновременно. Естественно, для этого потребуется выполнить ряд настроек, потому что все мессенджеры разные и имеют отличия по своим требования и возможностям.
К числу недостатков следует отнести отсутствие в Dialogflow опции live chat (живой чат), то есть, выполнить переключение бота на живого менеджера не получится, причем ни в программном режиме, ни в ручном. Если пользователю все-таки необходима такая возможность, то ему следует использовать сторонние проверенные сервисы, например, Botcopy. В ручном режиме можно выполнить интеграцию фактически с любым сервисом, который имеет открытый API. Для этого существует специальный раздел Fulfillment и документация. Следует также отметить, что маркетинговые возможности Dialogflow являются достаточно ограниченными.
