伺服器串接 Dialogflow

在「使用 Dialogflow 打造聊天機器人」文章裡已經學會使用 Dialogflow 建立聊天機器人，接下來這篇文章將會介紹如何使用 Google Cloud 建立金鑰，讓自己的 Python 伺服器，可以透過 API 串接 Dialogflow。

快速導覽：

• 建立並下載金鑰 json
• 串接 Dialogflow ( 本機環境 )
• 串接 Dialogflow ( Cloud Functions )

建立並下載金鑰 json

建立 Dialogflow 專案後，同時也會在 Google Cloud Platform 裡建立一個專案，前往 Google Cloud PlatForm 並進入該專案。

前往：Google Cloud Platform 控制台

點選左上角圖示開啟選單，選擇「IAM 與管理」裡的「服務帳戶」。

如果已經有使用 Dialogflow，會有出現預設的一些服務帳戶，點擊 Dialogflow Integrations 的服務帳戶後方的圖示，選擇「管理金鑰」

進入後新增金鑰，選擇「建立新的金鑰」。

建立金鑰時選擇 json 檔案，將其下載存放到和 python 伺服器執行的檔案同樣的目錄 ( 這樣就不用額外處理檔案路徑 )

存檔後可以使用編輯器打開查看金鑰 json，內容是 token 之類的資訊。

{
  "type": "service_account",
  "project_id": "XXX",
  "private_key_id": "XXX",
  "private_key": "XXXXXXXX",
  "client_email": "[email protected]",
  "client_id": "XXXXXXX",
  "auth_uri": "https://accounts.google.com/o/oauth2/auth",
  "token_uri": "https://oauth2.googleapis.com/token",
  "auth_provider_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/oauth2/v1/certs",
  "client_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/robot/v1/metadata/x509/XXXXX%40appspot.gserviceaccount.com"
}

串接 Dialogflow ( 本機環境 )

要使用伺服器串接 Dialogflow，必須要先安裝 Google Cloud 相關的函式庫，輸入指令安裝 google-cloud-dialogflow。

注意，因 Google Dialogflow 函式庫無法運行在 Python 3.7 的環境，所以如果遇到無法安裝的情形，請先將 Python 升級為 3.9 以上版本，同理，因為 Colab 預設 Python 3.7，也就無法正確安裝和執行 Google Dialogflow 函式庫。

pip install google-cloud-dialogflow

參考「使用 Anaconda」或「使用 Python 虛擬環境」文章，選擇其中一種作為本機架設環境，接著參考下方的程式碼，搭配「Flask 函式庫」文章，就能將本機伺服器，串接 Dialogflow，詳細說明寫在程式碼的註解中。

import os
import google.cloud.dialogflow_v2 as dialogflow
from flask import Flask, request

os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = 'dialogflow_key.json'  # 剛剛下載的金鑰 json
project_id = 'XXXX'         # dialogflow 的 project id
language = 'zh-TW'          # 語系
session_id = 'oxxostudio'   # 自訂義的 session id

def dialogflowFn(text):
    session_client = dialogflow.SessionsClient()                   # 使用 Token 和 dialogflow 建立連線
    session = session_client.session_path(project_id, session_id)  # 連接對應專案
    text_input = dialogflow.types.TextInput(text=text, language_code=language)  # 設定語系
    query_input = dialogflow.types.QueryInput(text=text_input)     # 根據語系取得輸入內容
    try:
        response = session_client.detect_intent(session=session, query_input=query_input) # 連線 Dialogflow 取得回應資料
        print("input:", response.query_result.query_text)
        print("intent:", response.query_result.intent.display_name)
        print("reply:", response.query_result.fulfillment_text)
        return response.query_result.fulfillment_text    # 回傳回應的文字
    except:
        return 'error'

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def home():
    text = request.args.get('text')   # 取得輸入的文字
    reply = dialogflowFn(text)        # 取得 Dialogflow 回應的文字
    return reply

app.run()

程式執行後，打開瀏覽器，在網址列輸入伺服器產生的網址，後方加上輸入的文字參數，執行後就可以看見透過 Dialogflow 的回應訊息。

串接 Dialogflow ( Cloud Functions )

如果使用 Google Cloud Functions 作為 Python 運作的後台，可以參考「使用 Google Cloud Functions」文章，新增並啟用一個 Cloud Functions 程式編輯環境，基本設定如下圖所示：

進入編輯畫面後，環境執行階段選擇 Python ( 3.9 )，進入點改成 webhook ( 可自訂名稱，之後的程式碼裡也要使用同樣的名稱 )。

在左側點擊 + 號，新增一個 .json 的檔案 ( 檔名自訂 )，內容就是剛剛下載的金鑰 json 檔案內容。

接著點擊 requirement.txt，新增下方函式庫。

google-cloud-dialogflow

最後輸入下方的程式碼，完成後點擊下方的「部署」，就會將程式部署到 Cloud Functions 裡。

import os
import google.cloud.dialogflow_v2 as dialogflow

os.environ["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"] = 'dialogflow_key.json'  # 金鑰 json
project_id = 'XXXX'         # dialogflow 的 project id
language = 'zh-TW'          # 語系
session_id = 'oxxostudio'   # 自訂義的 session id

def dialogflowFn(text):
    session_client = dialogflow.SessionsClient()                   # 使用 Token 和 dialogflow 建立連線
    session = session_client.session_path(project_id, session_id)  # 連接對應專案
    text_input = dialogflow.types.TextInput(text=text, language_code=language)  # 設定語系
    query_input = dialogflow.types.QueryInput(text=text_input)     # 根據語系取得輸入內容
    try:
        response = session_client.detect_intent(session=session, query_input=query_input) # 連線 Dialogflow 取得回應資料
        print("input:", response.query_result.query_text)
        print("intent:", response.query_result.intent.display_name)
        print("reply:", response.query_result.fulfillment_text)
        return response.query_result.fulfillment_text    # 回傳回應的文字
    except:
        return 'error'

def webhook(request):
    try:
        #req = request.get_json()
        text = request.args.get('text')
        return dialogflowFn(text)
    except:
        print(request.args)

如果部署順利完成，就會看見該專案前方出現一個綠色打勾圖示，這時切換到「觸發條件」頁籤，就可以看到所需要的 Webhook 網址。

打開瀏覽器，在網址列輸入網址，後方加上輸入的文字參數，執行後就可以看見透過 Dialogflow 的回應訊息。

小結

有別於 Dialogflow 串接 Webhook 的方式，如果可以使用伺服器串接 Dialogflow，就能更發揮出伺服器的優勢，例如可以參考「LINE BOT 教學」系列文章，將 LINE BOT 完整結合 Dialogflow，做出各種有趣的應用。

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