BotFramework 从提示验证器传递结果

Question

我正在使用 python botframework 的 sdk 来设计我的机器人。我在对话设计中使用瀑布式对话。

我的机器人通过询问用户开始对话："I can show documents for topic A, B, C. Of what topic you would like to see documents?" 为了验证用户是否提交了正确的主题，我使用自定义验证器并使用 luis 验证用户是否输入了正确的主题。

在对话的瀑布步骤中，我使用用户输入的主题向他展示各自的主题。但在这里我也必须再次点击 luis 服务以从用户消息中提取主题，然后使用主题列表中的实体过滤器。

我的问题是：是否可以将值从 promptValidatorContext 传递到当前步骤上下文或瀑布对话框集中的下一个对话框。

正如您在下面的示例代码中看到的那样，我使用相同的用户消息两次访问 luis 应用程序，如果可以在 promptValidatorContext 和 dialogContext 之间共享值，这将帮助我避免两次访问 luis 服务并且可以做同样的工作，打一次。

示例代码：

class MainDialog(ComponentDialog):
    def __init__(self, dialog_id, luis_app):
        self.dialog_id = dialog_id
        self.luis_app = luis_app
        self.add_dialog(TextPrompt('topic', self.TopicValidator))
        self.add_dialog(WaterFallDialog('wf_dialog', [self.Welcome, self.Topic, self.FinalStep])

    async def Welcome(self, step_context):
        return await step_context.prompt(
        'topic', 
        options = PromptOptions(
            prompt = MessageFactory.text('Welcome to the bot, I can show you documents of topic Math, English, Science'), 
            retry_prompt = MessageFactory.text("I am sorry I didn't understand please try again with different wording")
            )
        )

    async def TopicValidator(self, prompt_context: PromptValidatorContext):
        for_luis = prompt_context.recognized.value

        #hit the luis app to get the topic name
        topic_name = self.luis_app(for_luis)

        if topic_name in ['Math', 'Science', 'English']:
            return True
        else:
            return False

    async def Topic(self, step_context):
        topic_name = self.luis_app(step_context.context.activity.text) #using the same user message as used in Validator function 

        #filter documents based on topics with custom function filter_doc
        docs = filter_doc(topic_name) 

        return await step_context.prompt('docs', options = PromptOptions(prompt = docs))

    async def FinalStep(self, step_context):
        #code for final step

Answer 1

我真的想重申我认为你应该使用选择提示。选择提示比您想象的要灵活得多。选择识别确实非常先进，它能够识别短语中间的选择，您甚至可以像在 LUIS 列表实体中一样提供同义词。对话框库中有一个 entire folder 专用于选择识别。你认为你通过使用 LUIS 为用户提供了更好的体验，但实际上你给了他们更糟糕的体验，因为他们无法输入像 1 或 2 这样的序数作为他们的选择。根据你告诉我的情况，我确信选择提示是最适合你的选择。

话虽这么说，这是您要的信息。

通常的做法是每轮只调用一次任何给定的 LUIS 端点。如果您的 LUIS 模型对于您的机器人来说是全局的，那么在该对话框之外调用它会更有意义，因此我假设此 LUIS 模型特定于此对话框。

最明显的解决方案是将 LUIS 结果存储在转弯状态中。你可以这样存储它：

prompt_context.context.turn_state[MY_KEY] = self.luis_app(for_luis);

您可以像这样检索值：

topic_name = step_context.context.turn_state[MY_KEY];

另一个想法是使 luis_app 成为 memoized function（缓存其自身结果的函数）。由于其缓存的最佳位置是转向状态，因此这与第一个想法并没有太大不同。主要区别在于您将更改 luis_app 代码并保持对话代码不变。

另一个想法是将您的 LUIS 结果放入提示结果中。您可以随意修改验证器中的识别值。

prompt_context.recognized.value = self.luis_app(prompt_context.recognized.value);

在瀑布的下一步中使用 step_context.result 访问该值。我应该提一下，您还可以修改传入 activity 的文本属性，但这可能被认为是不好的做法。

最后，您可以创建自己的提示 class，它会自动使用 LUIS 实体作为其识别值。也许你可以称它为 EntityPrompt 或其他名称。

BotFramework 从提示验证器传递结果

BotFramework passing results from prompt Validator

python

botframework

azure-language-understanding