Усунення проблеми з пустим списком розмов у Dialogflow

3 Березня 2024 в 18:05 23

Працюючи з Dialogflow для розробки чат-ботів, можна зіткнутися з ситуацією, коли, намагаючись отримати список розмов з агента, розробник отримує пустий результат. Ця ситуація може викликати занепокоєння, особливо коли відомо, що розмови дійсно існують. Такий сценарій може виникнути незалежно від того, чи є помилки автентифікації, оскільки інші методи, такі як отримання списку інтентів, можуть працювати належним чином.

Проблема може бути пов’язана не лише з фільтрацією даних за станом розмови, але й з багатьма іншими аспектами, які вимагають уваги. Розглянемо детальніше, які кроки можна вжити для усунення цієї проблеми, та дослідимо потенційні причини такої поведінки системи.

В першу чергу, важливо забезпечити коректність використання API Dialogflow. Код, наведений як приклад, використовує бібліотеку dialogflow_v2 для створення запитів до Dialogflow. Ось базовий приклад коду, який може бути використаний для отримання списку розмов:

from google.cloud import dialogflow_v2
# Create a client
client = dialogflow_v2.ConversationsClient()
# Initialize request argument(s)
parent = "projects/your-project-id"
filter = "(lifecycle_state = OPEN OR lifecycle_state = CLOSED)"
request = dialogflow_v2.ListConversationsRequest(
    parent=parent,
    filter=filter,
)
# Make the request
page_result = client.list_conversations(request=request)
# Handle the response
for response in page_result:
    print(response)

from google.cloud import dialogflow_v2

# Create a client

client = dialogflow_v2.ConversationsClient()

# Initialize request argument(s)

parent = "projects/your-project-id"

filter = "(lifecycle_state = OPEN OR lifecycle_state = CLOSED)"

request = dialogflow_v2.ListConversationsRequest(

parent=parent,

filter=filter,

)

# Make the request

page_result = client.list_conversations(request=request)

# Handle the response

for response in page_result:

print(response)

Зверніть увагу на наступні моменти, які можуть вплинути на результат запиту:

Ідентифікатор проекту: Поле parent повинно містити коректний ідентифікатор проекту. Якщо ідентифікатор проекту неправильний або не відповідає проекту, до якого належить агент, API не зможе знайти жодних розмов.
Права доступу: Для виконання запитів до Dialogflow через API необхідно мати належні права доступу. Переконайтеся, що обліковий запис служби, який використовується для автентифікації, має відповідні ролі та дозволи в Google Cloud.
Використання фільтра: Хоча у запитанні зазначено, що фільтр не є причиною проблеми, рекомендується перевірити його вплив, виконавши запит без будь-якого фільтрування. Це допоможе визначити, чи пов’язана проблема саме з умовами фільтрації.
Асинхронність запитів: Якщо розмови можуть мати великий обсяг даних або їх обробка вимагає додаткового часу, використання асинхронного клієнта може допомогти. Але при цьому важливо правильно обробляти асинхронні відповіді.

Якщо після виконання вищевказаних кроків проблема залишається, варто подальше дослідження проблеми розширити до:

Перевірки логів проекту в Google Cloud Platform для виявлення можливих помилок, які не були відображені через API.
Використання інструментів Google Cloud, таких як Cloud Monitoring або Cloud Logging, для отримання додаткової інформації про стан агента Dialogflow та виконуваних запитів.
Звернення за допомогою до офіційної документації Dialogflow, форумів розробників або безпосередньо до служби підтримки Google Cloud, якщо проблема виявляється занадто складною для самостійного вирішення.

Загалом, розробка чат-ботів з Dialogflow вимагає не лише розуміння принципів роботи з інтентами та сутностями, але й вміння ефективно взаємодіяти з API для управління розмовами, отримання даних та вирішення потенційних проблем, що можуть виникнути під час розробки.