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OutSystems

高度なロジックを作成してAI機能を追加する

高度なロジックを作成し、Azure AIプロバイダの機能と既存のOutSystemsアプリやサービスを組み合わせます。このドキュメントでは、チャットボットロジックがAzureバックエンドと直接通信しない高度なロジックの例を示します。直接通信しない代わりに、チャットボットWebhookモジュールを使用し、Azureからのレスポンスを処理および変更してからUIに応答メッセージを表示します。

Azure Bot ServiceとOutSystemsの両方とやりとりするロジックを追加するには、チャットボットWebhookモジュールを追加して構成する必要があります。

エコーメッセージで応答する

新しく作成したWebhookモジュールには、エコーチャットボットのロジックが含まれています。このロジックは、チャットボットからのメッセージを受け取って「ECHO:」を追加し、チャットの応答として返送します。

Webhookモジュールを開き、[Logic]のServer Actions > Utilities > GetMessageResponseに移動します。このサーバーアクションのロジックを確認します。

サンプルレスポンス

ナレッジベースの回答で応答する

Webhookモジュールから直接Azureのナレッジベースに対するクエリを実行できます。これは複雑なロジックを作成して複数のチャットボットの機能を組み合わせるときに便利です。たとえば、ユーザーの質問をまずナレッジベースに送信し、有効な回答がない場合に静的なオプションを表示することができます。

コネクタを構成、参照、使用する方法の詳細については、「OutSystemsアプリでAzure QnA Makerコネクタを使用する」をご覧ください。

FAQチャットボットとしてのみ動作するチャットボットではQnA Makerコネクタは必要ありません。これは、チャットボットUIブロックがAzureのチャットボットサービスと直接通信できるためです。

ユーザーの意向を検出する

チャットボットWebhookモジュールでも、ユーザーの意向を検出して、それに対する処理を行うことができます。まずAzureサービスでインテントとエンティティを検出し、その後対応するOutSystemsロジックを呼び出します。たとえば、「午前9時に自分にレポートを送る」という文のインテントはSendReportで、エンティティはRecipient = CurrentUserおよびTime = 9AMです。

インテントは、LUISサービスを使用して検出できます。詳細については、「OutSystemsアプリでAzure LUISコネクタを使用する」をご覧ください。

ユーザー入力を分析して処理する

AI Language Analysisには、ユーザーメッセージの感情を検出し、メッセージのトーンを登録して、ユーザーの感情が満足、普通、不満のいずれであるかを把握できる便利な機能があります。また、ほかにも翻訳、言語の検出、スペルチェックといった機能があります。