对话流中的 Bigquery ML node.js

Question

我是 javascript 的菜鸟。我不明白 dialogflow 中 promises 的语法。

我试图让工作变得简单 BigQuery 调用，但没有成功。

它 return 在控制台中的某个时刻是正确的信息，但在流程中不是

示例最初来自本教程“https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-dialogflow-bqml/index.html?index=..%2F..cloudai#4”。我更改了一些代码，因为我想让它与 "app.intent" 一起工作：exports.dialogflowFirebaseFulfillment = functions.https.onRequest(app) 而不是“agent.handleRequest(intentMap)”

我试过使用return new Promise((resolve,reject) => {和resolve。我在 Whosebug 上花了几个小时尝试了几种代码组合，但 none 成功了。

const ticketCollection=(conv,EMAIL,CATEGORY) => {

  // The SQL Query to Run
  const SQLQUERY = `WITH pred_table AS (SELECT 5 as seniority, "3-Advanced" as experience,
          "${CATEGORY}" as category, "Request" as type)
          SELECT cast(predicted_label as INT64) as predicted_label
          FROM ML.PREDICT(MODEL helpdesk.predict_eta,  TABLE pred_table)`;

  const OPTIONS = {
    query: SQLQUERY,
    // Location must match that of the dataset(s) referenced in the query.
    location: "US",
    params: {
      category: CATEGORY
    }
  };
  console.log("options",OPTIONS);
  return new Promise((resolve,reject) => {
    BIGQUERY_CLIENT.query(OPTIONS)
      .then(results => {
        //Capture results from the Query
        console.log(JSON.stringify(results[0]));
        const QUERY_RESULT = results[0];
        const ETA_PREDICTION = QUERY_RESULT[0].predicted_label;
        console.log("results",QUERY_RESULT);
        console.log("eta",ETA_PREDICTION);
        resolve();
        reply(conv,`Thanks a lot, we will get back to you in ${ETA_PREDICTION} minutes`);
      });
  });
};


app.intent('Submit Ticket', (conv) => {
  console.log("Parameters", conv.parameters);
  const EMAIL = conv.parameters.email;
  const CATEGORY = conv.parameters.category;
  ticketCollection(conv,EMAIL,CATEGORY);
});

我希望聊天机器人 return 达到预期的时间。同样，我是 javascript 的菜鸟。任何建议或意见将不胜感激！非常感谢您！

Answer 1

有很多事情可能会导致您的问题。没有看到所有的代码，很难确定，但这里有几个问题：

Promises 和 Intent 处理程序

您使用

创建的 Intent Handler

app.intent('Submit Ticket', (conv) => {

需要 return 一个 Promise，因为您正在其中某处执行异步操作。库需要知道什么时候所有的工作都完成了，响应消息已经设置好了，它可以实际return响应给用户。

由于 ticketCollection() return 是 Promise，最简单的方法就是将调用更改为

return ticketCollection(conv,EMAIL,CATEGORY);

承诺与解决()

下一个问题是你在做进一步工作之前调用 resolve()（调用 reply()，不管它是什么）：

    resolve();
    reply(conv,`Thanks a lot, we will get back to you in ${ETA_PREDICTION} minutes`);

如上所述，当 Promise 解析时，库假设所有事情都已完成，但看起来您正在尝试设置回复 after 您调用 resolve().

在这种情况下，交换两条线就可以解决这个问题。但可能有更好的解决方案。

使用为您提供的承诺

整个代码块看起来相当复杂，并且可能可以以一种有意义的方式进行简化，因为 BIGQUERY_CLIENT.query(OPTIONS) return 是一个 Promise（如 then() 块所建议的那样。所以你可以只 return 它创建的 Promise 而不是必须将它包装在你自己的中。（对于没有 return 它们自己的 Promise 的库，你可能仍然需要包装它，但是越来越多的人 return 使用 Promises，因为它是一个更好的解决方案。）

所以您可以通过删除整个 new Promise 部分和对 resolve() 的调用来简化它，它可能看起来像

  console.log("options",OPTIONS);
  return BIGQUERY_CLIENT.query(OPTIONS)
    .then(results => {
      //Capture results from the Query
      console.log(JSON.stringify(results[0]));
      const QUERY_RESULT = results[0];
      const ETA_PREDICTION = QUERY_RESULT[0].predicted_label;
      console.log("results",QUERY_RESULT);
      console.log("eta",ETA_PREDICTION);
      reply(conv,`Thanks a lot, we will get back to you in ${ETA_PREDICTION} minutes`);
    });

您仍然需要确保 return Promise，并确保它 returned 到处理程序库，但这比尝试包装东西更容易阅读代码。

对话流中的 Bigquery ML node.js

Bigquery ML in dialogflow with node.js

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