DialogflowとGoogle Cloud ML APIの統合方法

DialogflowとGoogle Cloud ML APIの統合方法

目次

1. ロンダイアログフローエージェントとML APIの統合方法を学びましょう
2. ユーザーの会話AIユースケースに応じた画像のアップロードと応答のガイド方法を学びましょう
3. ダイアログフローエージェントにGoogle Vision APIを呼び出す方法を学びましょう
4. Djangoフロントエンドアプリケーションに画像のアップロード機能を追加する方法を学びましょう
5. チャットアプリケーションのアーキテクチャ
6. Djangoフロントエンドアプリケーションのセットアップ手順
7. ダイアログフローコンソールの使い方
8. ウェルカムインテントの変更方法
9. インボイスに関するユーザーの入力をキャプチャする方法
10. ファイルの入力を受け取るためのインテントの作成方法
11. Vision APIリクエストの処理方法
12. バケットの作成とVision APIの呼び出し方法
13. テキストの検出結果の処理方法
14. レスポンスの送信方法
15. Vision APIとの統合の応用例
16. その他のML APIとの統合方法
17. ユーザーの利用例についてのフィードバック

【目次を作成後にこちらから文章作成】 ディアログフローエージェントをML APIと統合する方法について学びました。ユーザーがチャットアプリケーションに画像をアップロードし、その会話でさらに指示を受けることを期待する場合、今回学んだ方法を使用することができます。Google Vision APIを呼び出すことで、画像のリクエストを満たすディアログフローエージェントの作成方法を見ていきます。前回作成したDjangoフロントエンドアプリケーションに画像のアップロード機能を追加します。前回のエピソードをまだ見ていない場合は、まずそちらをご覧いただくことをお勧めします。

それでは、以下の手順に従って作業を進めましょう。

ダイアログフローの設定

まず、ダイアログフローのコンソールを見てみましょう。前回のエピソードで作成した予定スケジューラーエージェントを使用しています。まず、ウェルカムインテントを変更し、チャットボットが予約スケジューリングとインボイスに関する質問に対応できることをユーザーに明確に伝えましょう。

次に、インボイスに関するユーザーの入力をキャプチャするインテントを作成しましょう。ユーザーにファイルのアップロードを指示する静的なレスポンスを設定しましょう。次に、ファイルの入力を受け取るインテントを作成します。ユーザーがファイルを提供した後は、カスタムエンティティを使用してファイル名を抽出します。

レスポンスの設定でフルフィルメントを有効にしましょう。

フロントエンドのコードの追加

次に、フロントエンドのDjangoコードを確認し、フロントエンドからダイアログフローへの処理方法を見ていきましょう。

フルフィルメントの設定

次に、fulfillment.jsファイルを見てみましょう。ファイルのアップロードに関する新しいインテントマップを定義します。applyML関数でエージェントをパスし、ユーザーがアップロードしたファイル名を取得するための変数を宣言します。GCSバケットポッドを作成するためにバケット名とファイル名を渡し、Vision APIの呼び出し情報を作成します。検出されたテキストの結果を持つJSONが得られるので、興味があるのはテキストの説明だけです。テキストの説明を含むリストを作成し、ユーザーに応答として送信します。

今回の統合では、ラベル、ランドマーク、顔などの認識ラベルに加えて、NLP、ビジョン、翻訳、ジョブなどの他のML APIとも同様のコンセプトを利用できます。また、ご自身で作成したカスタムML APIもAutoMLを使用して統合することができます。

この統合をどのように適用しているか、ぜひコメントでお聞かせください。また、このチャンネルに興味を持ち、その他のコンテンツも見たい場合は、いいねやチャンネル登録をお願いします。

【FAQ】 Q: Vision APIの他にも利用できるML APIはありますか？ A: はい、Vision API以外にもNLP、翻訳、ジョブなど他のML APIも同様の統合が可能です。さらに、AutoMLを使用して独自のML APIを作成することもできます。

Q: 画像以外のファイルのアップロードも可能ですか？ A: はい、画像以外のファイルのアップロードも可能です。バケットポッドを作成する際に、ファイルの種類に応じて適切な処理を実行できます。

Q: チャットアプリケーションはどのようにしてデプロイされますか？ A: チャットアプリケーションはApp Engineで提供されます。App EngineはPythonを使用したDjangoに基づいた無料かつオープンソースのウェブフレームワークです。

【リソース】

• ソースコードのダウンロード
• セットアップ手順

このエピソードでは、Djangoフレームワークを使用してApp Engine上でカスタムのDialogflowフロントエンドを作成し、バックエンドでVision APIと統合する方法を学びました。次回のエピソードでお会いしましょう。いいねやチャンネル登録をしていただければ幸いです。