كيفية إنشاء chatbot باستخدام Dialogflow Enterprise Edition و Dialogflow API V2

في هذا البرنامج التعليمي ، سنتعلم كيفية إنشاء chatbot باستخدام Dialogflow Enterprise Edition و Dialogflow API V2. هذا البرنامج التعليمي هو إضافة إلى قائمة البرامج التعليمية التي تغطي Google Cloud ومجموعة منتجاتها والخدمات الرائعة.

إنشاء chatbot باستخدام Dialogflow Enterprise Edition و Dialogflow API V2

بحلول نهاية هذا البرنامج التعليمي ، سيكون لديك فهم أفضل لما يلي.

  1. مقدمة إلى Dialogflow
  2. مقدمة إلى Dialogflow Enterprise Edition
  3. كيفية إنشاء وكيل في Dialogflow
  4. فهم النوايا والكيانات
  5. بناء وكيل خدمة العملاء
  6. الإنجازات والوظائف السحابية و Dialogflow V2 API
  7. كيفية إنشاء Chatbot وكيل خدمة العملاء
  8. قم بتخزين معلومات التذاكر في Cloud Datastore
  9. خاتمة
  10. المراجع

نظرًا لأن لدينا الكثير لتغطيته في هذا البرنامج التعليمي ، فلنبدأ.

1. مقدمة إلى Dialogflow:

Dialogflow عبارة عن مجموعة تطوير شاملة لبناء واجهات للمحادثة لمواقع الويب وتطبيقات الأجهزة المحمولة ومنصات المراسلة الشائعة وأجهزة إنترنت الأشياء. يمكن استخدامه لبناء chatbots ، والمساعدين الصوتيين وما إلى ذلك ذات الصلة التي تكون قادرة على وجود تفاعلات طبيعية وغنية مع المستخدمين.
يتم تشغيل Dialogflow أيضًا عن طريق التعلم الآلي للتعرف على القصد والسياق لما يقوله المستخدم ، مما يسمح بواجهة المحادثة لتوفير استجابات دقيقة وفعالة للغاية. حتى في نقطة هذا البرنامج التعليمي ، تقدم Google نسختين من Dialogflow.

  • Dialogflow Standard Edition: مجاني للجميع
  • Dialogflow Enterprise Edition: خدمة بريميوم وأيضًا الدفع عند تقدم الخدمة.

2. مقدمة ل Dialogflow Enterprise Edition:

يتوفر Dialogflow Enterprise Edition كجزء من Google Cloud Platform (GCP). إنه يوفر تفاعلات نصية وصوتية غير محدودة ، وحصص استخدام حجم أكبر ، ودعم من دعم Google Cloud. Dialogflow Enterprise Edition هو عرض متميز ، متاح كخدمة الدفع عند الاستخدام.
يعد Dialogflow Enterprise Edition مثاليًا للشركات التي تحتاج إلى خدمة من فئة المؤسسات يمكنها بسهولة التوسع لدعم التغييرات في طلب المستخدم.

3. كيفية إنشاء وكيل في Dialogflow Enterprise Edition:

في الإصدار القياسي من Dialogflow ، يمكنك الانتقال إلى dialogflow.com لإنشاء وكيلك. بينما ، بالنسبة لـ Dialogflow Enterprise Edition ، نقوم بإنشاء مشروع أولاً في Google Cloud Platform ونستخدم API Dialogflow. اتبع الخطوات أدناه حول كيفية إنشاء chatbot باستخدام Dialogflow Enterprise Edition و Dialogflow API V2.

3.1 إعداد المشروع والمصادقة:

بادئ ذي بدء ، نحتاج إلى إنشاء Google Cloud Platform Project باستخدام https://console.cloud.google.com/

  • إنشاء أو تحديد مشروع GCP موجود.
  • تمكين API Dialogflow V2 لهذا المشروع.
  • انقر على تمكين خدمات APIS والخدمات
  • ابحث عن API Dialogflow في شريط البحث وانقر عليه.
  • المضي قدما وانقر على تمكين API.
  • 3.2 إنشاء وكيل Dialogflow.
  • بعد تمكين واجهة برمجة التطبيقات ، انقر فوق علامة تبويب وكيل Dialogflow واختر اسم وكيل لمشروعك.
  • اسم العميل
  • لغة
  • وحدة زمنية
  • انقر فوق الزر "إنشاء" لإنشاء Dialgflow Enterprise Edition Agent.
  • لذلك ، بالنسبة لبقية البرنامج التعليمي ، سنقوم ببناء البرنامج الوسيط الذي أنشأناه على برنامج شركاء Google المعتمدون باستخدام dialogflow.com. لذلك ، انقر فوق وكيل فتح في dialogflow.com
  • لذلك ، بمجرد النقر فوق الارتباط ، يجب أن يطلب منك أيضًا اختيار حساب google الخاص بك. اختر نفس حساب google الذي أنشأت به المشروع في المقام الأول.
  • يجب أن يعرض لك الآن أيضًا صفحة للسماح لـ dialogflow بعرض البيانات وإدارتها. أخيرًا ، انقر فوق "السماح".
  • بالإضافة إلى ذلك ، قم بمراجعة إعدادات الحساب وانقر فوق ACCEPT.
  • أخيرًا ، سترى الآن لوحة معلومات Dialgflow وفي وقت هذا البرنامج التعليمي ، يمكنك أيضًا مشاهدة رسالة تفيد بأن "Dialogflow API V2 تم إطلاقه رسميًا. هي الآن واجهة برمجة التطبيقات الافتراضية لجميع وكلاء Dialogflow الجدد وسيتم إصدار جميع الميزات الجديدة فقط على V2. تعرف على كيفية ترحيل وكلاء V1 هنا. "

3.3 إنشاء حساب خدمة.

  • قبل أن نتابع سير حوار dialog ، دعونا أيضًا نتأكد من أن لدينا بعض عناصر الإعداد.
  • من صفحة حسابات خدمة Google Cloud ، حدد مشروعك.
  • يجب أن تشاهد شاشة مشابهة لتلك الموضحة أدناه.
  • قم بتنزيل مفتاح خاص باسم JSON.
  • من وحدة تحكم GCP ، انتقل إلى واجهات برمجة التطبيقات والخدمات وانقر على بيانات الاعتماد.
  • انقر فوق إنشاء بيانات اعتماد واختر مفتاح حساب الخدمة.
  • حدد حساب الخدمة الخاص بك من القائمة المنسدلة ، واختر JSON وانقر فوق إنشاء. سيؤدي ذلك إلى تنزيل مفتاح JSON على جهاز الكمبيوتر الخاص بك. حفظه بشكل آمن.
  • عيّن متغير البيئة GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS إلى مسار ملف ملف JSON الذي يحتوي على مفتاح حساب الخدمة الخاص بك. افتح إطار Terminal أو موجه الأوامر وقم بتنفيذ الأمر التالي وفقًا لنظام التشغيل الخاص بك.

مثال: Linux أو macOS

استبدل [PATH] مسار الملف لملف JSON الذي يحتوي على مفتاح حساب الخدمة الخاص بك.

تصدير GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS = "[PATH]"

فمثلا:

تصدير GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS = "/ home / user / Downloads / service-account-file.json"

مثال: ويندوز

استبدل [PATH] مسار ملف ملف JSON الذي يحتوي على مفتاح حساب الخدمة الخاص بك ، و [FILE_NAME] باسم الملف.

مع موجه الأوامر:

ضبط GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS = [PATH]

3.4 تثبيت وتهيئة Cloud SDK.

  • اتبع التعليمات كما هو موضح في الوثيقة.
  • أخيرًا ، باتباع هذه الخطوات ، يجب أن تحصل على ملف مفتاح حساب خدمة (في JSON) سيتيح لك المصادقة على Dialogflow V2 API في هذا التشغيل السريع:
  • تنشيط مصادقة gcloud - الخدمة - الحساب - المفتاح - الملف = الخدمة - الحساب - المفتاح - الملف
  • بمجرد اتباع الخطوات المذكورة أعلاه بنجاح ، تكون قد قمت بتنشيط بيانات اعتماد حساب الخدمة.

4. فهم النوايا والكيانات في Dialogflow:

الأهداف: تمثل القصد مناظرة بين ما يقوله المستخدم وأيضًا الإجراء الذي يجب اتخاذه بواسطة البرنامج.

تحتوي واجهات النوايا أيضًا على الأقسام التالية:

  • جمل التدريب
  • عمل
  • استجابة
  • السياقات

الكيانات: الكيانات هي أدوات قوية تستخدم لاستخراج قيم المعلمات من مدخلات اللغة الطبيعية. أي بيانات مهمة تريد الحصول عليها من طلب المستخدم ، سيكون لها كيان مناظر.

سيكون لديك أيضًا فهم أفضل للنوايا والكيانات أثناء تقدمنا ​​إلى القسم التالي من البرنامج التعليمي.

5. بناء وكيل خدمة العملاء:

نظرًا لأننا نقوم ببناء chatbot وكيل خدمة العملاء ، فسيتعين علينا أيضًا أن نرحب بالعميل أولاً أو نرحب به. يمكننا تحقيق ذلك من خلال هدف الترحيب.

5.1 نرحب بالمستخدم

  • انقر على نية الترحيب.
  • ضمن عبارات التدريب ، تابع إضافة بضع عبارات يستخدمها المستخدمون لبدء المحادثة.
  • بالإضافة إلى ذلك ، ستكون الخطوة التالية هي إضافة الرد المناسب من chatbot لتحية المستخدم والمطالبة بسؤال معين.
  • أخيرًا ، انقر فوق حفظ النية. يجب أن تشاهد أيضًا رسالة منبثقة تفيد بأن تدريب الوكلاء قد اكتمل.

5.2 إنشاء إرسال نية التذاكر

  • انقر على إنشاء نية. سيؤدي هذا إلى إنشاء نية جديدة حيث سيكون عليك تحديد اسم للنية. دعنا نسميها إرسال تذكرة.
  • بعد ذلك ، انقر على عبارات التدريب لإضافة عبارات لما قد يقوله المستخدم.
  • بمجرد الانتهاء من إضافة بعض عبارات التدريب بنجاح ، يتيح إضافة استجابة للحصول على مزيد من المعلومات من المستخدم.
  • انقر فوق "إضافة استجابة" واكتب استجابة لشيء من هذا القبيل. بالتأكيد! يمكنني مساعدتك في ذلك. يرجى تقديم اسمك للتذكرة.
  • انقر فوق "حفظ" لحفظ هدف إرسال التذاكر.

5.3 إنشاء نية متابعة لجمع الاسم

  • لكي نتمكن من إنشاء نية متابعة. اتبع الخطوات التالية.
  • انقر على الأهداف في لوحة التنقل اليسرى.
  • حرك مؤشر الماوس فوق هدف إرسال التذاكر. سترى خيار إضافة نية المتابعة نحو الجانب الأيمن.
  • هذا يجب أن يوفر لك قائمة منسدلة. اختر مخصص من القائمة.
  • يجب أن تشاهد الآن نية متابعة تم إنشاؤها. انقر فوق إرسال تذكرة - مخصص.
  • دعنا نغير الاسم إلى شيء منطقي. تغيير اسم القصد إلى إرسال تذكرة - جمع الاسم.
  • إضافة في بضع جمل التدريب.
  • "انا جون"
  • "اسمي ساشين"
  • "أنا لوسي"
  • يمكنك أيضًا رؤية أنه سيبرز تلقائيًا الأسماء كـ Entities @ sys.given-name.
  • علاوة على ذلك ، الآن ، في إطار الإجراءات والمعلمات ، يجب أن ترى ما يلي كما هو موضح أدناه.
  • أخيرًا ، أضف استجابة لالتقاط مزيد من المعلومات من المستخدم. $ الاسم المحدد سوف يحمل اسم العميل.
  • “شكرا $ الاسم المحدد! ما هو رقم هاتفك؟"
  • حفظ النية لتدريب الوكيل.

5.4 إنشاء نية متابعة لجمع رقم الهاتف.

  • بادئ ذي بدء ، حرك مؤشر الماوس فوق "إرسال تذكرة" - جمع نية الاسم. سترى خيار إضافة نية المتابعة نحو الجانب الأيمن.
  • هذا يجب أن يوفر لك قائمة منسدلة. اختر مخصص من القائمة.
  • يجب أن تشاهد الآن نية متابعة تم إنشاؤها. انقر فوق إرسال تذكرة - جمع الاسم - مخصص.
  • دعنا نغير الاسم إلى شيء منطقي. تغيير اسم القصد إلى إرسال تذكرة - جمع الهاتف.
  • إضافة في بضع جمل التدريب. هذه مجرد عينات.
  • رقم هاتفي هو + 1231232432
  • رقم الجوال هو +1 234234234
  • +1234324234
  • تغيير الكيان من @ sys.number إلى @ sys.phone-number.
  • أخيرًا ، أضف ردًا لالتقاط معلومات أخرى من المستخدم. سوف رقم الهاتف $ يحمل اسم العميل.
  • "شكر! الآن يرجى وصف مشكلتك ".
  • حفظ النية لتدريب الوكيل.

5.5 إنشاء نية متابعة لجمع وصف مشكلة العميل.

  • مثل الخطوات السابقة ، قم بإنشاء هدف متابعة يسمى إرسال تذكرة - جمع الوصف.
  • إضافة في بضع جمل التدريب. هذه مجرد بيانات نموذجية لأغراض العرض التوضيحي.
  • هاتفي يحتفظ إعادة التشغيل
  • مشكلة مع واي فاي
  • مشاكل بلوتوث
  • الشاشة لا تستجيب.
  • شاشة مجمدة
  • اترك الردود فارغة. السبب في أننا نترك الأمر فارغًا هو أننا نريد أن تأتي الردود من خادمنا بعد التقاط جميع المعلومات من المستخدم وإنشاء رقم تذكرة لإعادته إلى المستخدم للرجوع إليه.
  • علاوة على ذلك ، لكي نربطه بخادم أو بوظائف السحابة هذه الحالة ، نحتاج إلى تمكين الوفاء.
  • انقر فوق Fulfilments وتمكين استدعاء webhook لهذه الغاية.
  • انقر فوق الزر "حفظ" لحفظ وصف إرسال التذاكر.

6. الإنجازات والوظائف السحابية:

تتكون الإنجازات من Webhook وأيضًا وظائف السحاب بواسطة firebase. نظرًا لأننا نحاول معرفة كيفية إنشاء chatbot باستخدام Dialogflow Enterprise Edition و Dialogflow API V2 ، لذلك نحن بحاجة أيضًا إلى معرفة المزيد حول Webhook أو Cloud Functions بواسطة Firebase.

Webhook: يتيح لك إعداد webhook تمرير المعلومات من نية متطابقة إلى خدمة ويب والحصول على نتيجة منها.

وظائف السحابة بواسطة Firebase: لإجراء اختبار بسيط في webhook وتطبيقه ، يمكنك استخدام Cloud Functions for Firebase في صفحة Fulfillments. في معظم الحالات ، فإن الطبقة "Spark" المجانية من Firebase هي كل ما تحتاج إليه. يمكن العثور على قيود المستوى ومعلومات التسعير للمستويات الأخرى في صفحة تسعير Firebase.

لتمكين:

  • انقر على وفاء في القائمة اليسرى.
  • أيضًا ، قم بتمكين التبديل لـ Inline Editor.
  • محرر Inline: يمكنك استخدام الكود الخاص بك أو نسخ لصق الكود من الأسفل في Inline Editor.
"استخدام صارم" ؛
const http = require ('http') ؛
// تستورد مكتبة عملاء Google Cloud
const Datastore = require ('@ google-cloud / datastore') ؛
// معرف مشروع Google Cloud Platform
const projectId = 'REPLACE_WITH_YOUR_PROJECT_ID'؛
// Instantiates عميل
قاعدة بيانات const = Datastore ({
  projectId: projectId
})؛
// النوع للكيان الجديد
نوع const = 'تذكرة' ؛
// النوع للكيان الجديد
نوع const = 'تذكرة' ؛
export.dialogflowFirebaseFulfillment = (req، res) => {
  console.log ('Dialogflow Request body:' + JSON.stringify (req.body))؛
  // الحصول على المدينة والتاريخ من الطلب
  واسمحوا ticketDescription = req.body.queryResult ['queryText']؛ // الإصابة أمر ضروري
  // let name = req.body.result.contexts [0]. Parameters ['given-name.original']؛
  اسمح لنا = req.body.queryResult.outputContexts [1]. المعلمات ['given-name.original'] ؛
  اسمحوا phone_number = req.body.queryResult.outputContexts [1]. البارامترات ['phone-number.original']؛
  console.log ('الوصف هو' + ticketDescription) ؛
  console.log ('name is' + اسم المستخدم) ؛
  console.log ('رقم الهاتف' + phone_number) ؛
  وظيفة عشوائيةIntInc (منخفضة ، عالية) {
    إرجاع Math.floor (Math.random () * (مرتفع منخفض + 1) + منخفض) ؛
  }
  اسمح للتذكرة = randomIntInc (11111،999999) ؛
  // مفتاح Cloud Datastore للكيان الجديد
  const taskKey = datastore.key (kind) ؛
  // يعد الكيان الجديد
  مهمة const = {
    المفتاح: taskKey ،
    البيانات: {
      الوصف: تذكرةالوصف ،
      اسم المستخدم: اسم المستخدم ،
      رقم الهاتف: رقم الهاتف ،
      تذكرة رقم: تذكرة
    }
  }؛
  console.log ("الحدوث هو" ، المهمة) ؛
  // يحفظ الكيان
  datastore.save (مهمة)
  . ثم (() => {
    console.log (`Saved $ {task.key}: $ {task.data.description}`)؛
    res.setHeader ('Content-Type'، 'application / json')؛
    // الرد على إرسال إلى Dialogflow
    res.send (JSON.stringify ({'' performmentText ': "لقد قمت بتسجيل تذكرتك بنجاح ، رقم التذكرة هو" + ticketnum + ". شخص ما من مكتب المساعدة سيتواصل معك خلال 24 ساعة."}))؛
    //res.send (JSON.stringify ({'satisfmentText': "لقد قمت بتسجيل تذكرتك بنجاح ، رقم التذكرة هو" + ticketnum + ". سيتصل بك شخص من مكتب المساعدة خلال 24 ساعة." ': "لقد قمت بتسجيل تذكرتك بنجاح ، فإن رقم التذكرة هو" + ticketnum + ". وسيتواصل معك شخص من مكتب المساعدة خلال 24 ساعة."}))؛
  })
  .catch ((err) => {
    console.error ('خطأ:' ، يخطئ) ؛
    res.setHeader ('Content-Type'، 'application / json')؛
    res.send (JSON.stringify ({'speech': "حدث خطأ أثناء الحفظ ، أعد المحاولة لاحقًا" ، "displayText": "حدث خطأ أثناء الحفظ ، أعد المحاولة لاحقًا"}))) ؛
  })؛
}
  • استبدل project_id بمعرف مشروع google cloud platform الخاص بك في السطر 6. يجب أن تجد معرّف المشروع ضمن لوحة القيادة> معلومات المشروع في وحدة التحكم السحابية من Google.
  • نظرًا لأننا سنستخدم Google Cloud Datastore لتخزين معلومات التذاكر ، نحتاج إلى إضافة التبعيات اللازمة ضمن package.json.
  • انسخ الكود من الأسفل وأضفه إلى package.json في المحرر المضمن أو فقط أضف الكود على السطر 20 لإضافة تبعية مخزن البيانات السحابية.
{
  "name": "dialogflowFirebaseFulfillment" ،
  "الوصف": "هذا هو الإنجاز الافتراضي لوكلاء Dialogflow الذين يستخدمون وظائف Cloud for Firebase" ،
  "الإصدار": "0.0.1" ،
  "خاص": صحيح ،
  "الترخيص": "Apache الإصدار 2.0" ،
  "المؤلف": "Google Inc." ،
  "المحركات": {
    "العقدة": "~ 6.0"
  }،
  "نصوص": {
    "start": "firebase serve - وظائف فقط: dialogflowFirebaseFulfillment" ،
    "نشر": "نشر firebase - وظائف فقط: dialogflowFirebaseFulfillment"
  }،
  "التبعيات": {
    "Actions-on-google": "2.0.0-alpha.4" ،
    "firebase-admin": "^ 4.2.1" ،
    "وظائف firebase": "^ 0.5.7" ،
    "dialogflow": "^ 0.1.0" ،
    "@ google-cloud / datastore": "^ 1.1.0" ،
    "dialogflow-الوفاء": "0.3.0-beta.3"
  }
}
  • انقر فوق الزر DEPLOY لنشر وظائف السحاب الخاصة بنا.
  • قد يستغرق النشر بضع ثوانٍ حتى يكتمل.
  • ملاحظة: يتم تقديم وظائف السحاب أعلاه باستخدام Dialogflow API V2 أو V2 API. وبالتالي ، كانت بعض الرموز التي علقت في ملف index.js مبنية على واجهة برمجة تطبيقات V1. لذلك يوضح هذا بوضوح مدى سهولة الترحيل من V1 إلى V2 API في Dialogflow. سأقوم بعمل تعليمي منفصل حول الترحيل من V1 إلى V2 API قريبًا.

7. كيفية إنشاء Chatbot وكيل خدمة العملاء:

أخيرًا ، لقد حان الوقت لنا لاختبار وكيلنا وتنفيذ برنامج chatbot الخاص بنا. تتيح لنا Dialogflow دمج وكيلنا بسهولة في منصات متعددة مثل مساعد Google ، و Facebook Messenger ، و Slack ، وشبكة الويب وغيرها ضمن تكامل Dialogflow.

في هذا البرنامج التعليمي ، سنرى كيف يمكننا إنشاء وكيلنا وإدراجه في موقع الويب الخاص بنا.

  • انقر فوق تكامل من قائمة التنقل اليمنى.
  • تمكين العرض التوضيحي للويب
  • ستظهر لك نافذة منبثقة بها رابط تم إنشاؤه.
  • بادئ ذي بدء ، انقر على الرابط لرؤية chatbot الخاص بك يعمل بسحره.
  • نتيجة لذلك ، يمكنك أيضًا استخدام كود التضمين لإضافة chatbot إلى موقع الويب الخاص بك.

8. قم بتخزين معلومات البطاقة في Google Cloud Datastore:

أخيرًا ، لدينا chatbot قيد التشغيل. تجدر الإشارة إلى أنه إذا قمت بالبحث عن وظائف السحاب ، فإننا نلتقط التفاصيل التالية حول العميل.

  • التقاط معلومات العملاء
  • اسم المستخدم
  • رقم الهاتف
  • وصف

8.1 تخزين التفاصيل في Google Cloud Datastore:

يمكننا أيضًا الاطلاع على التفاصيل التي التقطناها من خلال chatbot لدينا في Google Cloud Datastore.

  • انتقل إلى Google Cloud Console.
  • انقر فوق قائمة التنقل لإظهار الخيارات.
  • اختر مخزن البيانات -> الكيانات.
  • وبالتالي ، عرض البيانات التي تم التقاطها من قبل Chatbot مع جميع المعلومات المحددة.
Google Cloud Datastore مع معلومات التذاكر

9. الخلاصة:

في الختام ، كان هذا البرنامج التعليمي عبارة عن برنامج تعليمي طويل ، حيث يغطي الجوانب المختلفة لكيفية إنشاء دردشة باستخدام Dialogflow Enterprise Edition و Dialogflow API V2. بالإضافة إلى ذلك ، تعلمنا أيضًا كيفية التقاط المعلومات من المستخدم وتخزينها باستخدام Google Cloud Datastore. وبالتالي ، هذا مجرد خدش السطح وإمكانيات الاستفادة من خدمات Dialogflow و Google Cloud لا حصر لها. لقد بذلت قصارى جهدي لتغطية هذا البرنامج التعليمي مع كل خطوة حتى يمكنك بسهولة تعلم كيفية تطوير مثل هذه التطبيقات. في البرنامج التعليمي التالي ، سنتعلم أيضًا كيفية استخدام هذا في شكل مساعد Google وأيضًا كيف يمكننا الترحيل من V1 API إلى V2 API.

أخيرًا ، نراكم جميعًا في سلسلة البرامج التعليمية التالية. حتى ذلك الحين ، تحقق أيضًا من منشوراتي التعليمية الأخرى حول كيفية إنشاء تطبيق لمساعد Google باستخدام Dialogflow Enterprise Edition والإجراءات على Google ، وتحليل المشاعر باستخدام Google Cloud Natural Language API و Entity باستخدام Google Cloud Natural Language API والبدء في استخدام Flutter . تحقق من المزيد من الدروس على techwithsach.com

10. المراجع:

  • جوجل سحابة وحدة التحكم
  • تعرف على المزيد حول Dialogflow Enterprise Edition
  • Dialogflow الإصدار القياسي
  • كيفية استخدام API Dialogflow V2 الجديد