Ik heb mijn applicatie die draait op AWS op Tomcat bijvoorbeeld met Java-code met MongoDB database.
Ik nu nodig hebben om dit te integreren met Facebook Messenger chatbot en wit.ai.
Ik ben echt moeite om de slag te gaan, enkele voorbeelden van code die ik heb gevonden, maar in verschillende talen.
Kan ik dit en te integreren met mijn portal draait op Tomcat. het moet zowel Facebook messenger en humor api te bellen.
Ik moet hoog niveau idee te krijgen over hoe verder te gaan.
U kunt een voorbeeld NodeJS uitvoering van witai en facebook boodschapper uit hun officiële repo. Allereerst moet je het model van witai trainen om expressies en extract entiteiten te begrijpen. Stel vervolgens de boodschapper bot op FB en bevestig deze aan een aantal fb pagina. Zodra je in staat om de berichten van de webhook callback stuur ze naar de witai API. Je hebt ook om acties in uw code te definiëren voor de witai acties gedefinieerd in het model uit te voeren.
In de eerste plaats na te denken over wat je bot zou moeten doen. Wat functionaliteit te verstrekken, die vragen worden gesteld door de gebruikers en de manier waarop u wilt reageren. Als u een algemeen idee over je probleem ruimte kunt u gaan nadenken over de technische uitdagingen.
Wees ervan bewust dat zowel de boodschapper Platform en wit.ai zijn volledig onafhankelijk producten en ze bieden een HTTP-interface om hun service. Dat betekent dat je elke taal die u wilt communiceren met deze platforms te gebruiken. Uw sollicitatie treedt op als tussenpersoon voor deze diensten.
Begin met de oprichting van een integratie met de Messenger-platform, zodat je dat je bent in staat om zowel ontvangen en verzenden. Daarvoor moet je een Facebook-pagina die fungeert als de identiteit van uw product te creëren. Gebruikers vindt u in Messenger op naam van uw pagina's. Je moet ook een Facebook-app waar u zich abonneren op uw pagina aan te maken en geef de webhook instellingen, zodat berichten worden doorgegeven aan uw eigen back-end service.
De documentatie voor dit is echt goed en ik raad je het aandachtig te lezen. U vindt het hier . Na het doornemen van de documenten vindt u een goed begrip van wat je kunt doen met de Messenger-platform en welke soorten berichten die u kunt verzenden en ontvangen.
Zodra je in staat om berichten te verzenden en te ontvangen kunt u beginnen met enig gevoel uit hen te halen. Hiervoor kunt u gebruik maken van wit.ai, maar er zijn ook andere diensten die u zou kunnen overwegen. Bijvoorbeeld Google zojuist hun eigen NLP platform dat vergelijkbare functies biedt. Zie hier Ook is er api.ai In het algemeen moet je ontvangen berichten aan de dienst van uw wens te sturen en terug te krijgen gestructureerde informatie over wat de bedoeling van de gebruiker is en welke waarden, waar uitgepakt. Met die informatie kunt u dienovereenkomstig te handelen.
Als u wilt aan de stok met wit.ai gaan door hun handleiding Aan de slag en recepten sectie. Dat stelde me in staat om hun platform te gebruiken.
Ik hoop dat dit geeft je een algemeen idee over hoe een integratie zou kunnen werken. Dit is vrij hoog niveau en een groot deel van de gegevens (met name over de NLP kant) hangt af van uw specifieke use cases.
Om wit.ai aan te sluiten op uw Facebook-pagina, je hoeft alleen maar een accound met wit.ai te creëren, en maak vervolgens een nieuwe toepassing (of gebruik de standaard start een).
Dan kunt u terecht bij de instellingen van de app, en je zult se de Server Access Token code.
Je moet die toegang tot de server code te plakken in het veld "Integrated NLP", die u in uw Facebook voor ontwikkelaars rekening zal vinden, dan toegang tot de toepassing die u wilt NLP gebruiken, in de instelling voor Messenger. Daarvoor moet u de Messenger-app al gemaakt en geconfigureerd met zijn webhook welke ik denk dat je moet hebben.
Als dat is gebeurd, de Natural Language Processing (NLP) worden naar uw server automatisch een ander veld in het bericht verzonden. En het is preety eenvoudig te begrijpen en trainen van wit.ai
De berichten van de gebruiker zal worden geanalyseerd door wit.ai, en als het even welke entiteit van de standaard instellingen of één bepaald door je opleiding van de bot uit wit.ai vindt, zal het naar boodschapper, en deze zal de NLP invoegen het bericht.
Je zult dus een normale JSON bericht recive van boodschapper, met een extra veld met de naam NLP dat zoiets als het volgende voorbeeld zal bevatten:
"text":"reservar una pista","nlp":{"entities":{"tipo_cita":[{"confidence":0.98398202482107,"value":"pista","_entity":"tipo_cita"}]},"detected_locales":[{"locale":"es_XX","confidence":0.9935}]}}}]
Mijn chatbot is in het Spaans, maar er is een voorbeeld van hoe je de NLP in de JSON bericht kan zien.
Ik stelde de tekst: "reservar una Pista"
En het herkende de waarde: "Pista" met een betrouwbaarheid van 0,9839. Wit gedetecteerd ook de taal "es_XX:" dat is spaans met een betrouwbaarheid van 0,9935.