Cara menghubungkan pembantu api.ai anda ke IOT

Artikel ini menunjukkan cara menghubungkan pembantu Dialogflow anda (dahulunya API.AI) ke peranti IoT, menggunakan API Jawbone UP sebagai contoh. Ini membolehkan pembantu anda mengakses data dunia nyata dan meningkatkan fungsinya melebihi tindak balas teks mudah. ​​

Integrasi membuka peluang yang menarik, seperti mengawal peranti rumah pintar atau menerima maklumat kesihatan yang diperibadikan melalui arahan suara.

Konsep Utama:

memanfaatkan pemprosesan bahasa semulajadi dialogflow untuk membolehkan interaksi suara dan teks dengan peranti IoT anda.

• mengutamakan keselamatan dengan menggunakan komunikasi yang disulitkan dan pengesahan yang mantap.
• Menguruskan pelbagai peranti IoT melalui ejen Dialogflow tunggal untuk kawalan yang diperkemas.
• Mengekalkan prestasi dan keselamatan yang optimum melalui kemas kini dan pemantauan prestasi biasa.
• memperluaskan ekosistem IoT anda dengan mengintegrasikan dengan platform lain, memastikan keserasian dan konfigurasi yang betul.

Prasyarat:

tutorial ini menganggap kebiasaan dengan:

Menghubungkan ejen DialogFlow ke aplikasi web yang mudah (rujuk artikel SitePoint yang berkaitan untuk butiran). Kod ini boleh didapati di GitHub.

• Menentukan entiti dalam Dialogflow (mis., "Tidur").
• node.js dan pembangunan sisi pelayan.
• API UP API (atau API IOT yang anda pilih). Artikel SitePoint Sebelumnya menyediakan panduan menggunakan API Jawbone Up.
• menyediakan sijil SSL (HTTPS) untuk komunikasi yang selamat (mari enkripsi disyorkan).

Gambaran Keseluruhan Teknikal:

Penyelesaian ini melibatkan seni bina tiga bahagian:

ejen dialogflow:
1. menerima permintaan pengguna dan mencetuskan tindakan.
App Web JavaScript:
2. Menggunakan API Pengiktirafan Ucapan, mengendalikan input pengguna, dan berkomunikasi dengan pelayan Node.js.
pelayan node.js:
3. bertindak sebagai perantara, menghubungkan dengan selamat ke API Jawbone UP (atau API IoT lain) dan menghantar data kembali ke aplikasi web.
Kod JavaScript mendengar tindakan "Sleephours" dari Dialogflow. Apabila pengesanan, ia meminta data dari pelayan Node.js, memproses respons, dan menyediakan output perbualan. Ralat mengendalikan pengalihan pengguna ke Log Masuk Jawbone Up OAuth jika perlu.

Contoh kod CODE (JavaScript):

Pemeriksaan fungsi prepareResponse untuk tindakan "tidur" dan panggilan requestSleepData untuk mengambil data dari pelayan:

function prepareResponse(val) {
  // ... (Existing code) ...
  if (val.result.action == "sleepHours") {
    requestSleepData(val.result.parameters.sleep);
  } else {
    respond(spokenResponse);
  }
  // ... (Existing code) ...
}

fungsi requestSleepData mengendalikan panggilan API dan format respons:

function requestSleepData(type) {
  // ... (AJAX call to /sleep_data) ...
}

pelayan node.js (petikan):

Pelayan mengendalikan login oauth dan menyediakan titik akhir data tidur:

app.get("/sleep_data", function(req, resp) {
  // ... (Code to retrieve and send sleep data) ...
});

dalam tindakan:

Selepas menjalankan pelayan, berinteraksi dengan Pembantu Dialogflow akan mencetuskan pengambilan data dan memberikan respons perbualan. Sistem ini mengendalikan keadaan log masuk dan ralat oauth dengan anggun.

Kesimpulan:

Pendekatan ini menunjukkan rangka kerja yang fleksibel untuk mengintegrasikan pelbagai peranti IoT dengan Dialogflow, membolehkan interaksi terkawal suara yang canggih. Peningkatan selanjutnya boleh termasuk pemformatan data yang lebih baik, pengendalian ralat, dan pemahaman bahasa semulajadi yang lebih maju.

Soalan Lazim (Soalan Lazim): (Ini diringkaskan untuk keringkasan, rujuk kepada asal untuk jawapan lengkap)

• Api.ai (DialogFlow) Peranan dalam IoT: Menyediakan pemahaman bahasa semulajadi untuk arahan suara dan teks.
• IoT Device Security: Gunakan penyulitan, pengesahan, dan kemas kini tetap.
• pelbagai peranti dengan ejen tunggal: mungkin, tetapi memerlukan konfigurasi dan pengesahan yang betul.
• Penyelesaian masalah: Periksa sambungan rangkaian, tetapan api.ai, dan rujuk sumber teknikal.
• Manfaat Integrasi: Pengalaman pengguna yang lebih baik, kawalan yang diperkemas, dan ciri -ciri canggih.
• Pengoptimuman prestasi: kemas kini tetap, pengendalian data yang cekap, dan pemantauan.
• Integrasi dengan platform lain: mungkin, tetapi memerlukan cek keserasian.
• Batasan: mungkin tidak menyokong semua peranti atau ciri, memerlukan sambungan internet.
• scaling: Tambah peranti sambil memastikan infrastruktur dapat mengendalikan beban.
• Masa Depan IOT dengan DialogFlow: Kemajuan dalam AI dan Pembelajaran Mesin akan meningkatkan keupayaan.

Atas ialah kandungan terperinci Cara menghubungkan pembantu api.ai anda ke IOT. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!