⛱️Chatbot with Dialogflow and Firebase Realtime Database

Dialogflow

Firebase Realtime Database

• หากนำ JSON Data มา Import เองจะต้องทำการ Save แบบ UTF-8 Encoding

• หลีกเลี่ยงข้อมูลที่เป็น Nested Data ให้ใช้ Flatten Data แม้ว่าบน Firebase สามารถทำ Nested Data ได้ถึง 32 Level

Get Started

• เข้าไปที่ https://console.dialogflow.com/ แล้วคลิก Create Agent

• กำหนดชื่อเป็น Firebase โดยเลือก Default Language เป็นภาษา Thai แล้วคลิก Create

• คลิก Fulfillment แล้วทำการ Enable Inline Editor

• คลิก Deploy

• รอจนทำการ Deploy เสร็จ แล้วคลิก View execution logs in the Firebase console

• เลือก Database แล้วคลิก Create Database

• เลือก Start in test mode แล้วคลิก Enable

• จะเห็นว่าใน Test mode จะขึ้นเตือนว่าบุคคลอื่นสามารถทำการ Read, Write และ Delete ได้

• คลิก Create Intent บน Dialogflow

• คลิก Add Training Phrases

• ให้ทำการสร้าง Save Intent ซึ่งเปรียบเสมือนประโยคที่ลูกค้าจะสั่งบันทึกข้อมูล เช่น ลาเต้เย็นหวานน้อย, เอสเพรสโซ่ร้อน, Mocha ปั่น ซึ่งถ้าหากกำหนด Entity ก่อน แล้วมาสร้าง Intent มันจะทำการ Detect Entity ให้โดยอัตโนมัติ

• ทำการ Connect Dialogflow กับ Firebase

const admin = require('firebase-admin');

admin.initializeApp({
  credential: admin.credential.applicationDefault(),
  databaseURL: 'ws://abc-def.firebaseio.com/'
});

• ทำการ Create Function

function save_firebase(agent) {
  const text = agent.parameters.text;
  return admin.database().ref('data').set({
    first_name: 'ณัฐเศรษฐ์',
    last_name: 'Saksupanara',
    text: text
  });
}

function read_firebase(agent) {
  return admin.database().ref('data').once('value').then((snapshot) => {
    const value = snapshot.child('text').val();
    if (value !== null) {
      agent.add(value);
    }
  });
}

• ทำการ Map Intent เข้ากับ Function

intentMap.set('Save', save_firebase);
intentMap.set('Read', read_firebase);

• คลิก Deploy

• ลองทำการ Try it now

อ่านเพิ่มเติม : https://bit.ly/3ttFMSo, https://bit.ly/2OGI1Pu