Ein Dialogflow CX-Add-on erstellen, das Google Chat erweitert und natürliche Sprache versteht und darauf reagiert

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie eine Google Chat-App erstellen, die mithilfe von Dialogflow natürliche Sprache verstehen und darauf reagieren kann. In dieser Anleitung wird Dialogflow CX verwendet, das direkt in Google Chat eingebunden werden kann. Sie können auch Dialogflow ES verwenden, um eine Dialogflow ES Google Chat-App zu erstellen. Folgen Sie dazu der Anleitung für Dialogflow ES Google Chat.

Stellen Sie sich z. B. eine Chat-App vor, mit der Nutzer Autos mieten können. Ein Nutzer könnte beispielsweise schreiben: „Ich möchte ein Auto mieten.“ Die Chatanwendung antwortet möglicherweise mit einer Frage wie „Wo möchten Sie das Fahrzeug abholen?“. So wird ein menschenähnlicher Dialog mit dem Nutzer gestartet, in dem die Chatanwendung sowohl menschliche Sprache versteht als auch mit menschlicher Sprache antwortet, während sie die Autovermietung bucht.

Dies ist nur ein Beispiel. Dialogflow-Chat-Apps sind für alle Arten von Interaktionen nützlich. Wenn natürliche menschliche Sprache erforderlich ist, ist eine Dialogflow Chat-App die richtige Wahl. Mit den vordefinierten Agents können Sie schnell loslegen und sehen, was Dialogflow alles kann, z. B.:

  • Flüge buchen
  • Arzttermine vereinbaren
  • Lebensmittel bestellen
  • Fragen zu einem Einzelhandelsproduktkatalog beantworten, z. B. ob Artikel in anderen Farben verfügbar sind
  • Die Seite mit der Auswahl der vordefinierten Dialogflow-Agents.
    Abbildung 1: Vordefinierten Agenten für eine Dialogflow Chat-App auswählen
  • Agent in Dialogflow CX testen
    Abbildung 2: Testen Sie den Agent in Dialogflow CX, um sicherzustellen, dass die Logik und Konfiguration des Agents wie vorgesehen funktionieren. Das Diagramm zeigt eine Reihe von thematischen Seiten, die sich auf bestimmte Schritte im Gespräch beziehen, z. B. das Festlegen eines Abhol- und Rückgabeorts für einen Mietwagen, und konfiguriert die Logik, die sie verbindet. Die Unterhaltung wird in einem Simulator getestet.
  • Dialogflow Chat-App konfigurieren
    Abbildung 3: Konfigurieren einer Chat-App zur Verarbeitung von Antworten mit dem Dialogflow CX-Agent auf der Seite zur Chat API-Konfiguration in der Google Cloud Console.
  • Dialogflow CX Chat-App testen
    Abbildung 4: Sie unterhalten sich mit der Dialogflow Chat-App in Google Chat über die Buchung eines Mietwagens.

Ziele

  • die Umgebung einrichten
  • Erstellen und stellen Sie einen Dialogflow CX-Agent bereit.
  • Erstellen und Bereitstellen einer Chat-App, die vom Dialogflow CX-Agent unterstützt wird.
  • Chat App testen

Vorbereitung

Architektur

Das folgende Diagramm zeigt die Architektur einer Chat-App, die mit Dialogflow erstellt wurde:

Architektur einer mit Dialogflow implementierten Chat-App.

Im vorherigen Diagramm sieht der Informationsfluss bei der Interaktion eines Nutzers mit einer Dialogflow-Chat-App so aus:

  1. Ein Nutzer sendet eine Nachricht in Google Chat an eine Chat-App, entweder in einer Direktnachricht oder in einem Chatbereich.
  2. Ein virtueller Dialogflow-Agent, der sich in Google Cloud befindet, empfängt und verarbeitet die Nachricht, um eine Antwort zu generieren.
  3. Optional kann der Dialogflow-Agent über einen Dialogflow-Webhook mit externen Drittanbieterdiensten wie einem Projektmanagementsystem oder einem Ticketing-Tool interagieren.
  4. Der Dialogflow-Agent sendet eine Antwort an den Chat App-Dienst in Chat zurück.
  5. Die Antwort wird an den Chatbereich gesendet.

Umgebung einrichten

Bevor Sie Google APIs verwenden können, müssen Sie sie in einem Google Cloud-Projekt aktivieren. Sie können eine oder mehrere APIs in einem einzelnen Google Cloud-Projekt aktivieren.

  1. Aktivieren Sie in der Google Cloud Console die Google Chat API und die Dialogflow API.

    APIs aktivieren

  2. Bestätigen Sie, dass Sie die APIs im richtigen Cloud-Projekt aktivieren, und klicken Sie auf Weiter.

  3. Prüfen Sie, ob Sie die richtigen APIs aktivieren, und klicken Sie dann auf Aktivieren.

Dialogflow CX-Agent erstellen

Ein Dialogflow CX-Agent ist ein virtueller Agent, der nebenläufige Unterhaltungen mit Ihren Endnutzern abwickelt. Mithilfe von Natural Language Understanding (NLU) versteht der Agent die Nuancen der menschlichen Sprache. Im Laufe der Unterhaltung übersetzt Dialogflow Nutzereingaben in Textform in strukturierte Daten, die Ihre Anwendungen und Dienste verstehen können. Sie entwerfen und erstellen einen Dialogflow-Agent, der die für Ihr System erforderlichen verschiedenen Typen von Unterhaltungen verarbeitet.

Ein Dialogflow-Agent ähnelt einem menschlichen Callcenter-Agent. Beide werden für die Bearbeitung erwarteter Szenarien trainiert. Dabei sind keine übermäßig genauen Vorgaben nötig.

So erstellen Sie den Dialogflow CX-Agent:

  1. Öffnen Sie die Dialogflow CX Console. Klicken Sie auf das Menü > Dialogflow CX.

    Zur Dialogflow CX Console

  2. Wählen Sie ein Google Cloud-Projekt aus. Möglicherweise müssen Sie auf Alle klicken und dann nach dem Projekt suchen.

  3. Sie haben jetzt die Möglichkeit, einen vorgefertigten Agent auszuwählen oder einen eigenen zu erstellen. Wenn Sie die Anpassung von Agents lieber später im Detail untersuchen möchten, wählen Sie einen der vorgefertigten Agents aus. Diese sind auch hilfreich, um zu erfahren, was Agents leisten können.

    So wählen Sie einen vordefinierten Agent aus:

    1. Klicken Sie auf Vordefinierte Agents verwenden.

    2. Wählen Sie einen vordefinierten Agent aus. Wählen Sie für diese Anleitung Reisen: Autovermietung aus.

      Agents werden je nach Anzahl der verwendeten Funktionen und der Komplexität ihrer Konversationslogik als Anfänger, Fortgeschrittene oder Experten eingestuft. Für die Auswahl eines Agenten mit mittlerem oder hohem Schwierigkeitsgrad sind möglicherweise agentspezifische Anpassungen und Einstellungen erforderlich, z. B. das Aktivieren von Funktionen und APIs in der Google Cloud Console.

    3. Klicken Sie auf Als Agent importieren.

    So erstellen Sie einen eigenen Agent:

    1. Klicken Sie auf Agent erstellen.
    2. Wählen Sie Automatisch generieren aus, um einen Datenspeicher-Agent zu erstellen, oder Selbst erstellen, um andere Arten von Agents zu erstellen.

    Eine detaillierte Anleitung zum Erstellen von Agents finden Sie unter Dialogflow CX-Agent erstellen.

  4. Grundlegende Agent-Einstellungen konfigurieren:

    1. Geben Sie unter Anzeigename einen Anzeigenamen ein.
    2. Wählen Sie den bevorzugten Standort aus. Wenn Sie die erweiterten Standorteinstellungen ändern möchten, klicken Sie auf Bearbeiten.
    3. Wählen Sie Ihre bevorzugte Zeitzone aus.
    4. Wählen Sie die Standardsprache für Ihren Agent aus. Sie können die Standardsprache für einen Agent nicht mehr ändern, nachdem er erstellt wurde.

  5. Klicken Sie auf Erstellen. Dialogflow CX beginnt mit der Erstellung des Agents und zeigt dann den standardmäßigen Startablauf des Agents an.

  6. Optional können Sie den Agent anpassen. Eine detaillierte Anleitung zum Anpassen von Agents finden Sie unter Dialogflow CX-Agent erstellen.

  7. Als Best Practice sollten Sie den Agenten testen:

    1. Klicken Sie auf Agent testen.
    2. Wählen Sie Agent in Umgebung testen aus.
    3. Wählen Sie unter „Umgebung“ die Option Entwurf aus.
    4. Wählen Sie in Flow den Standardstartablauf aus.
    5. Wählen Sie unter „Seite“ die Option Startseite aus.
    6. Geben Sie in der Leiste zum Verfassen von Nachrichten Mit Agent sprechen Hello ein und drücken Sie die Eingabetaste. Der Agent stellt sich vor.
    7. Führen Sie den Test durch, indem Sie die Beispiel-Testunterhaltung verwenden.

  8. Der Dialogflow CX-Agent wird erstellt. Kehren Sie zur Dialogflow CX Console zurück. Klicken Sie auf das Menü > Dialogflow CX.

    Zur Dialogflow CX Console

  9. Klicken Sie unter Agents (Agenten) auf  > Copy name (Name kopieren). Speichern Sie diesen Namen, da Sie ihn bei der Konfiguration der Chat-App verwenden.

Chat-App erstellen und mit dem Dialogflow-Agent verbinden

Nachdem Sie einen Dialogflow CX-Agent erstellt haben, gehen Sie so vor, um ihn in eine Chat-App umzuwandeln:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Google Chat API auf. Suchen Sie nach „Google Chat API“, klicken Sie auf Google Chat API und dann auf Verwalten.

    Zur Chat API

  2. Klicken Sie auf Konfiguration und richten Sie die Chat App ein:

    1. Geben Sie unter App-Name Dialogflow App ein.
    2. Geben Sie unter Avatar URL (Avatar-URL) https://developers.google.com/workspace/chat/images/quickstart-app-avatar.png ein.
    3. Geben Sie unter Beschreibung Responds to real human conversation ein.
    4. Wählen Sie unter Funktionsweise die Option Gruppenbereichen und Gruppenunterhaltungen beitreten aus.
    5. Wählen Sie unter Verbindungseinstellungen die Option Dialogflow aus.
    6. Wählen Sie unter Dialogflow-Einstellungen die Option Dialogflow CX aus.
    7. Fügen Sie in Agent or Environment resource name (Name der Agent- oder Umgebungsressource) den Namen des Dialogflow CX-Agents ein, den Sie am Ende von Dialogflow CX-Agent erstellen kopiert haben.
    8. Diese Chat-App bestimmten Personen und Gruppen zur Verfügung stellen: Wählen Sie diese Option aus und geben Sie Ihre E-Mail-Adresse ein.
    9. Wählen Sie unter Logs die Option Fehler in Logging protokollieren aus.

  3. Klicken Sie auf Speichern.

Die Chat-App ist bereit, Nachrichten in Google Chat zu empfangen und darauf zu antworten.

Chat App testen

Testen Sie die Dialogflow CX Chat App, indem Sie ihr in Google Chat Nachrichten senden.

  1. Öffnen Sie Google Chat mit dem Google Workspace-Konto, das Sie angegeben haben, als Sie sich als vertrauenswürdiger Tester hinzugefügt haben.

    Zu Google Chat wechseln

  2. Klicken Sie auf  Neuer Chat.
  3. Geben Sie im Feld Eine oder mehrere Personen hinzufügen den Namen Ihrer Chat-App ein.

  4. Wählen Sie Ihre Chat-App aus den Ergebnissen aus. Eine Direktnachricht wird geöffnet.

  5. Geben Sie in der neuen Direktnachricht mit der App Hello ein und drücken Sie enter.

    Die Dialogflow Chat-App antwortet, indem sie sich vorstellt.

  6. Führen Sie den Test mit der Beispielunterhaltung durch.

Beispiel für eine Testunterhaltung

Wenn Sie die Dialogflow CX Chat-App in der Dialogflow CX-Konsole oder in Google Chat testen möchten, führen Sie die folgende Unterhaltung. Die Erläuterung hilft Ihnen zu verstehen, wie der Dialogflow CX-Agent die natürliche Sprache des Nutzers interpretiert und in jedem Schritt der Unterhaltung eine eigene Antwort in natürlicher Sprache generiert. Dieses Beispiel für eine Unterhaltung basiert auf dem vorgefertigten Agenten Reise: Autovermietung.

Dialog Erklärung
Endnutzer:Hallo
Agent:Hallo! Ich bin der virtuelle Kundenservicemitarbeiter der Autovermietung. Ich kann Ihnen helfen, eine neue Mietwagenreservierung zu starten. Wie kann ich dir heute helfen?
  1. Die Route Standard-Begrüßungs-Intent im Standardstartablauf wird aufgerufen.
  2. Die Auftragsausführung für diesen Status-Handler („Hallo! Ich bin…“) wird der Antwortwarteschlange hinzugefügt.
  3. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
Endnutzer:Ich möchte ein Auto mieten.
Agent:Wo möchten Sie das Fahrzeug abholen?
  1. Die Intent-Route car_rental.reservation_create auf der Startseite wird zugeordnet.
  2. Die Sitzung wird zur Seite Abholort weitergeleitet.
  3. Das Seitenformular Abholort ist nicht vollständig. Der Agent verwendet daher den Parameter pickup_location, um den Nutzer aufzufordern, den Abholort anzugeben („Wo möchten Sie... abholen?“). die der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  4. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
Endnutzer:Las Vegas
Agent:Ok, your pickup will be in Las Vegas.
Kundenservicemitarbeiter:Weicht Ihr Absetzort von Ihrem Abholort ab?
  1. Der Parameter pickup_location wird mit der Endnutzereingabe ausgefüllt, die der Agent in der vorherigen Unterhaltungsrunde angefordert hat.
  2. Die Intent-Route car_rental.return_different_location im Standardstartablauf wird zugeordnet.
  3. Die Formularausführungsroute auf der Seite Abholort wird ausgewertet und aufgerufen. Sie enthält eine Auftragsausführung („Ok, deine Abholung…“), die der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird, wobei Parameterverweise in tatsächliche vom Endnutzer bereitgestellte Werte aufgelöst werden.
  4. Die Sitzung wechselt zur Seite Standort bestätigen.
  5. Die Seite Standort bestätigen enthält eine Eingabeauftragsausführung („Ist Ihr Abgabeort ein anderer…“), die der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  6. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
Endnutzer:Ja. Ich gebe das Auto in Los Angeles ab.
Agent:Ok, your drop off will be in Los Angeles.
Agent:An welchem Datum und zu welcher Uhrzeit möchten Sie das Fahrzeug abholen?
  1. Die Intent-Route car_rental.return_different_location im Standardstartablauf wird zugeordnet.
  2. Die Sitzung wird zur Seite Abgabeort weitergeleitet.
  3. Der Parameter drop_off_location wird mit der Endnutzereingabe ausgefüllt, die der Agent in der vorherigen Unterhaltungsrunde angefordert hat.
  4. Die Formularausführungsroute auf der Seite Abgabeort wird ausgewertet und aufgerufen. Sie enthält eine Auftragsausführung („Ok, deine Abgabe…“), die der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  5. Die Sitzung wird zur Seite Leihdauer weitergeleitet.
  6. Die Seite Mietdauer enthält unvollständige Formularwerte. Der Nutzer wird daher nach dem Parameter pickup_date_time gefragt („An welchem Datum und zu welcher Uhrzeit möchten Sie... abholen?“). die der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  7. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
Endnutzer: Ich möchte das Auto am 5. März um 12:00 Uhr abholen.
Agent:An welchem Datum und zu welcher Uhrzeit möchten Sie das Fahrzeug abgeben?
  1. Der Parameter pickup_date_time wird mit der Endnutzereingabe ausgefüllt, die der Agent in der vorherigen Unterhaltungsrunde angefordert hat.
  2. Auf der Seite Rental Duration (Mietdauer) fehlt ein weiterer Formularwert. Der Nutzer wird daher nach dem Parameter drop_off_date_time („What date and time would you like to drop off...“ [An welchem Datum und zu welcher Uhrzeit möchten Sie das Fahrzeug zurückgeben?]) gefragt. die der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  3. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
Endnutzer: 15. März, 12:00 Uhr
Kundenservicemitarbeiter: Zur Bestätigung:

Sie holen das Fahrzeug in Las Vegas am 05.03.2024 um 12:00 Uhr ab und geben es in Los Angeles am 15.03.2024 um 12:00 Uhr zurück.

Stimmt das?
  1. Der Parameter drop_off_date_time wird mit der Endnutzereingabe ausgefüllt, die der Agent in der vorherigen Unterhaltungsrunde angefordert hat.
  2. Die Sitzung wechselt zur Seite Leihdauer bestätigen.
  3. Die Seite Leihdauer bestätigen enthält eine Eingabeauftragsausführung ("Zur Bestätigung..."), die der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  4. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
Endnutzer:Ja, vielen Dank.
Agent:Sehr gut! Wählen wir nun ein Fahrzeug aus.
Kundenservicemitarbeiter:Möchten Sie ein Fahrzeug der Economy- oder Luxusklasse?
  1. Die Intent-Route small_talk.confirmation.yes auf der Seite Leihdauer bestätigen wird abgeglichen.
  2. Der Agent bestätigt die Auswahl des Nutzers mit einer Nachricht („Super! Wählen Sie nun…“), die der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  3. Die Sitzung wird zur Seite Fahrzeug disambiguieren weitergeleitet.
  4. Das Formular auf der Seite Vehicle Disambiguation (Fahrzeugtyp eingrenzen) ist nicht vollständig. Der Agent verwendet daher den Parameter vehicle_type, um den Nutzer zu fragen („Möchten Sie ein Economy- oder Luxusfahrzeug?“). die der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  5. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
Endnutzer:Economy, bitte.
Agent:Möchten Sie das Cymbal Car oder den Cymbal Truck?
  1. Die Intent-Route $session.params.vehicle_type="economy_vehicle" wird zugeordnet.
  2. Die Sitzung wird zur Seite Economy-Optionen weitergeleitet.
  3. Die Seite Economy-Optionen enthält eine Eingabeauftragsausführung ("Möchten Sie..."), die der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  4. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
Endnutzer:Cymbal Truck.
Agent:Der Cymbal-Truck kostet 50,33 $pro Tag. Es bietet Platz für 4 Personen und ist mit einem AM/FM-Radio ausgestattet. Möchten Sie mit der Zahlung fortfahren?
Endnutzer:Ja, bitte.
  1. Die Intent-Route $session.params.vehicle_type="Cymbal Truck" wird zugeordnet und der Parameter vehicle_model wird ausgefüllt.
  2. Die Sitzung wechselt zur Seite Cymbal Truck bestätigen.
  3. Die Seite Cymbal Truck bestätigen enthält eine Eingabeauftragsausführung („Der Cymbal Truck kostet 50,33 $pro Tag…“), die der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  4. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
  5. Die Antwort des Nutzers entspricht der Route small_talk.confirmation.yes.
Kundenservicemitarbeiter:Welche Art von Karte verwenden Sie?
Endnutzer:Altostrat
Kundenservicemitarbeiter:Bitte geben Sie die Kartennummer ein.
Endnutzer: 1234 1234 1234 1234
Agent: Wie lautet der Name auf der Karte?
Endnutzer: Charlie
Agent: Wie lautet die Rechnungsadresse?
Endnutzer: 1800 Amphibious Blvd. Mountain View, CA
Agent: Wie lautet die Postleitzahl für die Abrechnung?
Endnutzer:94045
Kundenservicemitarbeiter:Sie holen den Cymbal Car am 05.03.2024 um 12:00:00 Uhr in Las Vegas ab und geben ihn am 15.03.2024 um 12:00:00 Uhr zurück. Der Gesamtpreis für diese Fahrt beträgt 175,38 $.
Kundenservicemitarbeiter:Vielen Dank, dass Sie bei uns gemietet haben. Wir wünschen Ihnen einen schönen Tag!
  1. Die Sitzung wird zur Seite Zahlung weitergeleitet.
  2. Das Zahlungsformular ist nicht vollständig. Der Kundenservicemitarbeiter fordert den Nutzer daher auf, die Parameter card_type, card_number, billing_name, billing_street_address und billing_zip_code anzugeben („Welche Art von Karte...“). die sequenziell der Antwortwarteschlange hinzugefügt und gesendet werden, wenn der Nutzer antwortet. Die Antworten des Nutzers legen die einzelnen Parameterwerte fest.
  3. Die Sitzung wechselt zur Seite Bestätigung der Mietung.
  4. Die Seite Bestätigung der Mietwagenbuchung enthält eine Eingabeauftragsausführung ("Ok, die Abholung erfolgt..."), die der Antwortwarteschlange hinzugefügt wird.
  5. Der Agent sendet die Antwortwarteschlange an den Endnutzer.
  6. Die Sitzung wechselt zur Seite Sitzung beenden.

Kartenbenachrichtigungen aus Dialogflow senden

Dialogflow kann mit Text- oder Karten-Nachrichten antworten. Wenn Sie mit einer Kartenbenachrichtigung antworten möchten, geben Sie sie als benutzerdefinierte Nutzlast in der Auftragsausführung an.

Das folgende JSON zeigt, wie Sie eine Kartenmitteilung als benutzerdefinierte Nutzlast in der Ausführung senden:

json

{ "hostAppDataAction": { "chatDataAction": { "createMessageAction": {
  "message": { "cardsV2": [{
    "cardId": "createCardMessage",
    "card": {
      "header": {
        "title": "A card message!",
        "subtitle": "Sent from Dialogflow",
        "imageUrl": "https://developers.google.com/chat/images/chat-product-icon.png",
        "imageType": "CIRCLE"
      },
      "sections": [{ "widgets": [{ "buttonList": { "buttons": [{
        "text": "Read the docs!",
        "onClick": { "openLink": {
          "url": "https://developers.google.com/workspace/chat"
        }}
      }]}}]}]
    }
  }]}
}}}}

Einschränkungen und Überlegungen

Fehlerbehebung

Sehen Sie sich zuerst die Fehlerlogs an, um Fehler in Ihrer Chat-App zu beheben. Da in dieser App Dialogflow verwendet wird, stehen Ihnen mehrere Ressourcen für die Protokollierung und Fehlerbehebung zur Verfügung:

  • Google Workspace-Add-on-Logs:Hier können Sie Logs abfragen, um detaillierte Informationen zum Verhalten des Add-ons zu erhalten, einschließlich der Interaktionen mit Chat. Weitere Informationen finden Sie unter Logs für Google Workspace-Add‑ons abfragen.

  • Fehler in der Google Chat App:Allgemeine Fehlermeldungen und Korrekturen für Chat-Apps finden Sie unter Fehler in Chat-Apps beheben.

  • Dialogflow CX Cloud Logging:Achten Sie darauf, dass Cloud Logging in den Einstellungen Ihres Dialogflow-Agents aktiviert ist, um detaillierte Ausführungsprotokolle zu erfassen, einschließlich Fehlern aus dem Agent und Webhook-Interaktionen. Informationen zum Aktivieren und Konfigurieren dieser Funktion finden Sie in der Dokumentation zu den Dialogflow CX-Agent-Einstellungen. Diese Logs können im Log-Explorer der Google Cloud Console aufgerufen werden.

  • Dialogflow CX-Unterhaltungsverlauf:Sehen Sie sich vergangene Interaktionen an, um den Unterhaltungsverlauf nachzuvollziehen und Probleme zu erkennen. Weitere Informationen finden Sie unter Unterhaltungsverlauf.

  • Allgemeine Fehlerbehebung für Dialogflow:Bei allgemeinen Dialogflow-Problemen finden Sie Informationen im Leitfaden zur Fehlerbehebung für Dialogflow CX.

Bereinigen

Damit Ihrem Google Cloud-Konto die in dieser Anleitung verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden, empfehlen wir, das Cloud-Projekt zu löschen.

  1. Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Seite Ressourcen verwalten. Klicken Sie auf das Menü > IAM & Verwaltung > Ressourcen verwalten.

    Zum Ressourcenmanager

  2. Wählen Sie in der Projektliste das Projekt aus, das Sie löschen möchten, und klicken Sie dann auf Löschen .
  3. Geben Sie im Dialogfeld die Projekt-ID ein und klicken Sie auf Beenden, um das Projekt zu löschen.
  • Dialogflow CX verwendet einen Zustandsmaschinenansatz für das Design von Dialogflow-Agents. So können Sie die Unterhaltung genau steuern, die Endnutzererfahrung verbessern und die Entwicklung ist benutzerfreundlicher. Wenn Sie eine Dialogflow-Chat-App erstellen, empfehlen wir die Verwendung von Dialogflow CX.
  • Dialogflow ES ist eine weitere Möglichkeit, Dialogflow mit einer Chat-App zu verwenden.