我创建了一个“可编辑”实体，其条目为 {name, age, color, place}
bot：选择一个选项来更新[选项是{name, age, color, place}]
用户：姓名
bot：输入你的名字？
用户：xyz
bot：记录已更新。选择要更新的选项 [选项是 {name, age, color, place}]
这很好用
但如果用户说“my name is Xyz”之类的内容来更新名称。
bot：选择一个选项来更新[选项是{name, age, color, place}]
用户：姓名
bot：输入你的名字？
用户：我的姓名是 Xyz
机器人：输入你的名字。
当用户在他的短语中包含“名称”时，机器人将其与实体匹配并再次提出相同的问题。 如何解决这个问题，我只想提取“Xyz”，尽管他使用了“我的名字是 Xyz”这个短语。
【问题讨论】：
标签： dialogflow-es actions-on-google chatbot
您可以使用contexts 来处理对话流程。上下文用于帮助对话流检测正确的意图。输出上下文是检测到意图后创建的上下文，输入上下文是检测到意图所需的上下文。
想想对话流上下文，作为对话的真实上下文，有一些短语是您在交互后可以期待的。
这是一个使用 3 个意图进行此对话的示例：
对话
检测到意图：默认欢迎
代理说：“选择一个选项来更新 [选项是 {name, age, color, place}]”
输出上下文：“选择选项”
用户说：“名字”
输入上下文：“选择选项”
检测到意图：更新名称选择
代理说：输入你的名字
输出上下文：“更新名称”
用户说：“我叫 Xyz”
输入上下文：“更新名称”
检测到意图：更新名称
代理说：“记录已更新”
除此之外，还有follow-up intents用于这种场景，优点之一是在后续意图中，上下文是自动创建的。
参数
您可以在同一意图内获取所有要更新的信息。为此，您可以根据需要添加参数并利用slot filling。请注意，您可以指定在请求这些参数时要使用的定义提示。
您需要添加有助于识别给定不同参数的训练短语：
在对话期间，当检测到此意图时，代理将尝试匹配所有必需的参数，并要求提供缺失的信息。最后，您将可以访问以下信息：
考虑到这种意图很快就会变得难以管理。尝试为参数使用定义明确的实体和大量训练短语（请注意，在一个训练短语中，您可以收集多个参数，例如“我的名字是 Xyz，我 27 岁”）。
【讨论】：