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Helpdesk-Chatbot mit Dialogflow und BigQuery ML implementieren

Helpdesk-Chatbot mit Dialogflow und BigQuery ML implementieren

1 Stunde 5 Guthabenpunkte

GSP431

Google Cloud-Labs zum selbstbestimmten Lernen

Übersicht

Wäre es nicht wünschenswert, genau zu wissen, wie lange es dauert, bis der technische Support Ihr Problem lösen kann? In diesem Lab trainieren Sie ein einfaches ML-Modell für die Vorhersage von Helpdesk-Antwortzeiten mithilfe von BigQuery Machine Learning. Anschließend erstellen Sie mit Dialogflow einen Chatbot und erfahren, wie Sie Ihr trainiertes BigQuery-ML-Modell in den Helpdesk-Chatbot einbinden. Die endgültige Lösung zeigt dem Nutzer dann eine Schätzung der Antwortzeit an, wenn er eine Anfrage generiert.

Die Reihenfolge der Übungen orientiert sich am üblichen Vorgehen bei der Cloud-Entwicklung:

  1. Modell mithilfe von BigQuery ML trainieren

  2. Einfache Dialogflow-Anwendung bereitstellen

  3. Mit einem Inline-Code-Editor in Dialogflow ein Node.js-Ausführungsskript zur Einbindung von BigQuery erstellen

  4. Chatbot testen

Aufgaben in diesem Lab

  • ML-Modell mithilfe von BigQuery ML trainieren

  • ML-Modell mithilfe von BigQuery ML bewerten und verbessern

  • Intents und Entitäten in einen Dialogflow-Agent importieren

  • Benutzerdefinierte Node.js-Ausführungsskripts implementieren

  • BigQuery in Dialogflow einbinden

Voraussetzungen

  • Grundlegende Konzepte und Konstrukte von Dialogflow. Klicken Sie hier für eine einführende Dialogflow-Anleitung zum grundlegenden Design von Dialogen und zum Ausführen mit einem Webhook.

  • Grundlegende Kenntnisse zu SQL und Node.js (oder einer anderen Programmiersprache).

Lösungs-Feedback/Lab-Hilfe

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Punktzahl

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Create a BigQuery dataset

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Create a new table in BigQuery dataset

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Build an ML model to predicts time taken to resolve an issue

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Run the query to evaluate the ML model

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Create a Dialogflow Agent

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Import an IT Helpdesk Agent

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Create a Fulfillment that Integrates with BigQuery

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