dfcx scrapi
v1.12.5
API การเขียนสคริปต์ระดับสูงสำหรับผู้สร้างบอท นักพัฒนา และผู้ดูแล
Python Dialogflow CX Scripting API (DFCX SCRAPI) เป็น API ระดับสูงที่ขยายไคลเอ็นต์ Google Python อย่างเป็นทางการสำหรับ Dialogflow CX SCRAPI ทำให้การใช้ DFCX ง่ายขึ้น เป็นมิตรมากขึ้น และมี pythonic มากขึ้นสำหรับผู้สร้างบอท นักพัฒนา และผู้ดูแล
SCRAPI --> Python Dialogflow CX
as
Keras --> Tensorflow
ด้วย DFCX SCRAPI คุณสามารถดำเนินการสร้างบอทและดำเนินการบำรุงรักษาได้มากมาย ซึ่งรวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง:
การรับรองความถูกต้องอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับว่าคุณโต้ตอบกับ SCRAPI อย่างไรและที่ไหน
หากคุณใช้ SCRAPI กับสมุดบันทึก Google Colab คุณสามารถเพิ่มสิ่งต่อไปนี้ที่ด้านบนของสมุดบันทึกเพื่อให้ตรวจสอบสิทธิ์ได้ง่าย:
project_id = '<YOUR_GCP_PROJECT_ID>'
# this will launch an interactive prompt that allows you to auth with GCP in a browser
!g cloud auth application - default login - - no - launch - browser
# this will set your active project to the `project_id` above
!g cloud auth application - default set - quota - project $ project_idหลังจากเรียกใช้ตามข้างต้น Colab จะรับข้อมูลรับรองของคุณจากสภาพแวดล้อมและส่งต่อไปยัง SCRAPI โดยตรง ไม่จำเป็นต้องใช้รหัสบัญชีบริการ! จากนั้นคุณสามารถใช้ SCRAPI ในลักษณะนี้:
from dfcx_scrapi . core . intents import Intents
agent_id = '<YOUR_AGENT_ID>'
i = Intents () # <-- Creds will be automatically picked up from the environment
intents_map = i . get_intents_map ( agent_id )หากคุณใช้ SCRAPI กับ Cloud Functions หรือ Cloud Run SCRAPI จะสามารถรับเครดิตสภาพแวดล้อมเริ่มต้นที่บริการเหล่านี้ใช้ได้โดยไม่ต้องมีการกำหนดค่าเพิ่มเติม!
dfcx-scrapi ลงในไฟล์ requirements.txt ของคุณเมื่อคุณตั้งค่าตามข้างต้นแล้ว คุณสามารถใช้งานโค้ดฟังก์ชันของคุณได้อย่างง่ายดายดังนี้:
from dfcx_scrapi . core . intents import Intents
agent_id = '<YOUR_AGENT_ID>'
i = Intents () # <-- Creds will be automatically picked up from the environment
intents_map = i . get_intents_map ( agent_id )เช่นเดียวกับฟังก์ชันคลาวด์ / Cloud Run SCRAPI สามารถรับเครดิตการตรวจสอบสิทธิ์ในเครื่องของคุณ ได้ หากคุณใช้ gcloud CLI
gcloud initgcloud auth logingcloud auth list เพื่อให้แน่ใจว่าบัญชีหลักของคุณใช้งานได้การดำเนินการนี้จะตรวจสอบสิทธิ์บัญชี GCP หลักของคุณด้วย gcloud CLI และ SCRAPI สามารถรับเครดิตได้จากที่นี่
มีคลาสบางคลาสใน SCRAPI ที่ยังคงใช้คีย์บัญชีบริการ โดยเฉพาะคลาส DataframeFunctions เนื่องจากวิธีการตรวจสอบสิทธิ์กับ Google ชีต
หากต้องการใช้ฟังก์ชันเหล่านี้ คุณจะต้องมีบัญชีบริการที่มีสิทธิ์เข้าถึงโปรเจ็กต์ GCP ของคุณได้อย่างเหมาะสม
หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมและดูเอกสารอย่างเป็นทางการสำหรับบัญชีบริการ โปรดไปที่การสร้างและการจัดการบัญชีบริการ GCP
เมื่อคุณได้รับรหัสบัญชีบริการที่มีสิทธิ์ที่เหมาะสมแล้ว คุณจะสามารถใช้งานได้ดังต่อไปนี้:
from dfcx_scrapi . core . intents import Intents
from dfcx_scrapi . tools . dataframe_functions import DataframeFunctions
agent_id = '<YOUR_AGENT_ID>'
creds_path = '<PATH_TO_YOUR_SERVICE_ACCOUNT_JSON_FILE>'
i = Intents ( creds_path = creds_path )
dffx = DataframeFunctions ( creds_path = creds_path )
df = i . bulk_intent_to_df ( agent_id )
dffx . dataframe_to_sheets ( 'GOOGLE_SHEET_NAME' , 'TAB_NAME' , df )ตั้งค่าข้อมูลรับรอง Google Cloud Platform และติดตั้งการอ้างอิง
gcloud auth login
gcloud auth application-default login
gcloud config set project < project name > python3 -m venv venv
source ./venv/bin/activate
pip install -r requirements.txtหากต้องการรันโค้ดง่ายๆ คุณสามารถทำสิ่งต่อไปนี้:
dfcx_scrapi.core from dfcx_scrapi . core . intents import Intents
creds_path = '<PATH_TO_YOUR_SERVICE_ACCOUNT_JSON_FILE>'
agent_path = '<FULL_DFCX_AGENT_ID_PATH>'
# DFCX Agent ID paths are in this format:
# 'projects/<project_id>/locations/<location_id>/agents/<agent_id>'
# Instantiate your class object and pass in your credentials
i = Intents ( creds_path , agent_id = agent_path )
# Retrieve all Intents and Training Phrases from an Agent and push to a Pandas DataFrame
df = i . bulk_intent_to_df ()ต่อไปนี้เป็นภาพรวมโดยย่อเกี่ยวกับโครงสร้างของห้องสมุด SCRAPI และแรงจูงใจเบื้องหลังโครงสร้างนั้น
โฟลเดอร์หลักมีความหมายเหมือนกันกับประเภททรัพยากรหลักในตัวแทน DFCX (ตัวแทน ความตั้งใจ โฟลว์ ฯลฯ)
โฟลเดอร์เครื่องมือประกอบด้วยชุดเครื่องมือแบบกำหนดเองต่างๆ ที่ช่วยให้คุณสามารถทำงานการจัดการบอทที่ซับซ้อนมากขึ้นได้ เช่น
โฟลเดอร์ Builders มีวิธีง่ายๆ สำหรับการสร้างโปรโตสที่ซ่อนอยู่ใน Dialogflow CX
เรายินดีรับการมีส่วนร่วมหรือคำขอคุณสมบัติที่คุณต้องการส่ง!
เผยแพร่ภายใต้ลิขสิทธิ์ Apache 2.0 ดูใบอนุญาตสำหรับข้อมูลเพิ่มเติม
แพทริค มาร์โลว์ - [email protected] - @kmaphoenix
มิลาด ทาบริซี - [email protected] - @MRyderOC
ลิงค์โครงการ: https://github.com/GoogleCloudPlatform/dfcx-scrapi
ไลบรารีไคลเอ็นต์ Dialogflow CX Python
กอดใบหน้า - ถอดความเพกาซัส
