Создайте внешний клиент Django для приложения Dialogflow.

1. Прежде чем начать

В этом практическом занятии вы научитесь создавать фронтенд-клиент Django для реализации диалогового взаимодействия в приложении Dialogflow. В частности, вы выполните следующие действия:

  • Скачайте, установите и запустите клиентскую часть Django.
  • Настройте конечную точку Dialogflow detectIntent для вызова из клиентского интерфейса Django.
  • Разверните приложение в Google Cloud с помощью App Engine.
  • Проверьте, создаются ли приглашения в календарь по запросу пользователя.

Предварительные требования

Прежде чем продолжить, вам необходимо выполнить следующие практические задания:

  1. Создайте планировщик встреч с помощью Dialogflow.
  2. Понимание сущностей в Dialogflow
  3. Понимание процесса выполнения заказов достигается за счет интеграции Dialogflow с Calendar.

Что вы узнаете

  • Как настроить и запустить клиентский интерфейс Django для Dialogflow
  • Как развернуть клиентскую часть Django в Google Cloud на App Engine
  • Как протестировать приложение Dialogflow с помощью собственного интерфейса

Что вы построите

  • Вам предстоит настроить и запустить клиентский интерфейс Django для Dialogflow.
  • Вы развернете клиентскую часть Django в Google Cloud на App Engine.
  • Вы будете тестировать приложение Dialogflow, используя этот пользовательский интерфейс.

Что вам понадобится

  • Базовое понимание Python
  • Базовое понимание Dialogflow

2. Архитектурный обзор

Вы будете использовать разработанный вами ранее интерфейс диалога «Планировщик встреч» и создадите собственный интерфейс для приложения. Вы разработаете интерфейс с помощью Django, запустите и протестируете его локально, а затем развернете в App Engine.

Пользователь отправляет запрос на запись через интерфейс пользователя, который вызывает API Dialogflow detectIntent для назначения встречи на запрошенную дату и время. Затем Dialogflow fulfillment отправляет запрос в Calendar для установки соответствующей встречи и возвращает подтверждение пользователю через Dialogflow.

84515171be610d4.png

В итоге получится вот так:

7146cd729c50f7c1.png

3. Скачайте и запустите фронтенд-приложение.

  1. Клонируйте репозиторий на свой локальный компьютер, введя следующую команду в локальном терминале: 
git clone https://github.com/priyankavergadia/Django-Dialogflow-Appointment-Scheduler.git
  1. Перейдите в директорию, содержащую код. В качестве альтернативы вы можете скачать пример в виде ZIP-архива и распаковать его. 
cd Django-Dialogflow-Appointment-Scheduler

4. Настройте локальную среду.

При развертывании ваше приложение использует встроенный в стандартную среду App Engine прокси-сервер Cloud SQL для связи с вашим экземпляром Cloud SQL. Однако для локального тестирования приложения необходимо установить и использовать локальную копию прокси-сервера Cloud SQL в вашей среде разработки. Дополнительную информацию см. в разделе «О прокси-сервере Cloud SQL» .

Для выполнения основных административных задач в вашем экземпляре Cloud SQL вы можете использовать клиент Cloud SQL for MySQL.

Установите Cloud SQL Proxy.

Загрузите и установите Cloud SQL Proxy. Cloud SQL Proxy используется для подключения к вашему экземпляру Cloud SQL при локальной работе.

Скачайте прокси.

curl -o cloud_sql_proxy https://dl.google.com/cloudsql/cloud_sql_proxy.darwin.amd64

Сделайте прокси-сервер исполняемым.

chmod +x cloud_sql_proxy

Создайте экземпляр Cloud SQL.

  1. Создайте экземпляр Cloud SQL for MySQL второго поколения. Назовите экземпляр "polls-instance" или как-нибудь похоже. Подготовка экземпляра может занять несколько минут. После подготовки он должен отобразиться в списке экземпляров.
  2. Используйте инструмент gcloud для выполнения следующей команды, где [YOUR_INSTANCE_NAME] обозначает имя вашего экземпляра. Запишите значение, отображаемое для имени подключения к экземпляру, для следующего шага, которое отображается в формате [PROJECT_NAME]:[REGION_NAME]:[INSTANCE_NAME]. 
gcloud sql instances describe [YOUR_INSTANCE_NAME]

В качестве альтернативы вы можете щелкнуть по экземпляру, чтобы увидеть имя подключения к экземпляру .

c11e94464bf4fcf8.png

Инициализируйте свой экземпляр Cloud SQL.

Запустите Cloud SQL Proxy, используя имя подключения к экземпляру, указанное на предыдущем шаге. Замените [YOUR_INSTANCE_CONNECTION_NAME] значением, которое вы записали на предыдущем шаге. Это установит соединение с вашего локального компьютера с вашим экземпляром для целей локального тестирования. Оставьте Cloud SQL Proxy запущенным, пока вы тестируете приложение локально.

./cloud_sql_proxy -instances="[YOUR_INSTANCE_CONNECTION_NAME]"=tcp:3306

Далее создайте нового пользователя Cloud SQL и базу данных.

  1. Создайте новую базу данных с помощью консоли Google Cloud для вашего экземпляра Cloud SQL, назвав её polls-instance . Например, вы можете ввести в качестве имени "polls". a3707ec9bc38d412.png
  2. Создайте новую учетную запись пользователя с помощью Cloud Console для вашего экземпляра Cloud SQL с именем polls-instance . f4d098fca49cccff.png

Настройте параметры базы данных.

  1. Откройте mysite/settings.py для редактирования.
  2. В двух местах замените [YOUR-USERNAME] и [YOUR-PASSWORD] на имя пользователя и пароль базы данных, которые вы создали в предыдущем разделе. Это поможет настроить подключение к базе данных для развертывания в App Engine и локального тестирования.
  3. В строке, содержащей 'HOST': 'cloudsql/ [PROJECT_NAME]:[REGION_NAME]:[INSTAN ], ' замените [PROJECT_NAME]:[REGION_NAME]:[INSTANCE_NAME] значением, которое вы записали в предыдущем разделе.
  4. Выполните следующую команду и скопируйте полученное значение имени подключения к экземпляру для следующего шага. 
gcloud sql instances describe [YOUR_INSTANCE_NAME]
  1. Замените [YOUR-CONNECTION-NAME] значением, которое вы записали в предыдущем разделе.
  2. Замените [YOUR-DATABASE] на имя, которое вы выбрали в предыдущем разделе. 
# [START db_setup]
if os.getenv('GAE_APPLICATION', None):
    # Running on production App Engine, so connect to Google Cloud SQL using
    # the unix socket at /cloudsql/<your-cloudsql-connection string>
    DATABASES = {
        'default': {
            'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
            'HOST': '/cloudsql/[PROJECT_NAME]:[REGION_NAME]:[INSTANCE_NAME]',
            'USER': '[YOUR-USERNAME]',
            'PASSWORD': '[YOUR-PASSWORD]',
            'NAME': '[YOUR-DATABASE]',
        }
    }
else:
    # Running locally so connect to either a local MySQL instance or connect to
    # Cloud SQL via the proxy. To start the proxy via command line:
    #     $ cloud_sql_proxy -instances=[INSTANCE_CONNECTION_NAME]=tcp:3306
    # See https://cloud.google.com/sql/docs/mysql-connect-proxy
    DATABASES = {
        'default': {
            'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
            'HOST': '127.0.0.1',
            'PORT': '3306',
            'NAME': '[YOUR-DATABASE]',
            'USER': '[YOUR-USERNAME]',
            'PASSWORD': '[YOUR-PASSWORD]'
        }
    }
# [END db_setup]
  1. Закройте и сохраните settings.py .

5. Настройка учетной записи службы

  1. В консоли Dialogflow нажмите e8a0a7d752849e01.png На вкладке «Общие» рядом с идентификатором проекта нажмите «Google Cloud» . a9c6ff6374afe489.png .
  2. Нажмите меню навигации ☰ > API и сервисы > Учетные данные .
  3. Нажмите «Создать учетные данные» > «Учетная запись службы» . 86f51af0e7886fdd.png
  4. В сведениях об учетной записи службы введите «appointment-scheduler» в качестве имени учетной записи службы , затем нажмите «Создать» .

845d25f3e07ff770.png

  1. В поле «Предоставить этой учетной записи службы доступ к проекту» нажмите «Продолжить» , чтобы пропустить этот шаг.
  2. В поле « Предоставить пользователям доступ к этой учетной записи службы (необязательно)» нажмите «Создать ключ» > «JSON» > «Создать» .

На ваш компьютер будет загружен JSON-файл, который понадобится вам в следующих разделах настройки.

a424cec60144d707.png

6. Настройте конечную точку Dialogflow detectIntent для вызова из приложения.

  1. В папке чата замените файл AppointmentScheduler.json на JSON-файл с вашими учетными данными.
  2. В файле views.py в папке chat измените значение GOOGLE_PROJECT_ID = "<YOUR_PROJECT_ID>" на идентификатор вашего проекта.

7. Соберите и запустите приложение локально.

Для запуска приложения Django на локальном компьютере вам потребуется настроить среду разработки Python, включая Python, pip и virtualenv. Инструкции см. в разделе «Настройка среды разработки Python» .

  1. Создайте изолированную среду Python и установите зависимости: 
virtualenv env
source env/bin/activate
pip install -r requirements.txt
  1. Запустите миграции Django, чтобы настроить ваши модели. 
python3 manage.py makemigrations
python3 manage.py makemigrations polls
python3 manage.py migrate
  1. Запустите локальный веб-сервер. 
python3 manage.py runserver
  1. В веб-браузере введите http://localhost:8000/ . Вы должны увидеть простую веб-страницу, как показано на следующем скриншоте:

d40910969aa71020.png

Примеры страниц приложения предоставляются веб-сервером Django, работающим на вашем компьютере. Когда вы будете готовы продолжить, нажмите Control+S ( Command+S на Mac), чтобы остановить локальный веб-сервер.

8. Разверните приложение в стандартной среде App Engine.

Выполните следующую команду, чтобы переместить все статические файлы приложения в папку, указанную параметром STATIC_ROOT в settings.py : 

python3 manage.py collectstatic

Загрузите приложение, выполнив следующую команду в каталоге приложения, где находится файл app.yaml : 

gcloud app deploy

Дождитесь сообщения, уведомляющего о завершении обновления.

9. Протестируйте клиентскую часть интерфейса.

В веб-браузере введите https://<your_project_id>.appspot.com.

В этот раз ваш запрос будет обработан веб-сервером, работающим в стандартной среде App Engine.

Команда app deploy развертывает приложение в соответствии с описанием в app.yaml и устанавливает вновь развернутую версию в качестве версии по умолчанию, в результате чего приложение будет обрабатывать весь новый трафик.

10. Производство

11. Когда вы будете готовы запустить контент в рабочей среде, измените значение переменной DEBUG на False в файле mysite/settings.py.

12. Протестируйте своего чат-бота.

Перейдите по адресу https://<your_project_id>.appspot.com и введите следующее:

  1. Пользователь: «Записалась на регистрацию транспортного средства на завтра в 15:00».
  2. Чат-бот отвечает следующим образом:

3b0abfec8f4ba279.png

  1. Календарь фиксирует ответ.

eb49089765b84fc6.png

13. Уборка

Если вы планируете пройти другие практические занятия по Dialogflow, то пропустите этот раздел и вернитесь к нему позже.

Удалите агент Dialogflow.

  1. Нажмите e8a0a7d752849e01.png рядом с вашим текущим агентом.
  2. 520c1c6bb9f46ea6.png
  3. На вкладке «Общие» прокрутите вниз и нажмите «Удалить этого агента» .
  4. В появившемся окне введите «Удалить» и нажмите «Удалить» .

14. Поздравляем!

Вы создали чат-бота в Dialogflow и интегрировали его с Calendar. Теперь вы разработчик чат-ботов!

Узнать больше

Для получения более подробной информации ознакомьтесь со следующими ресурсами: