Anda dapat menggunakan intent lanjutan untuk menyetel konteks secara otomatis untuk pasangan intent. Intent lanjutan adalah turunan dari parent intent terkait. Saat Anda membuat maksud lanjutan, konteks output akan otomatis ditambahkan ke maksud induk dan konteks input dengan nama yang sama akan ditambahkan ke maksud lanjutan. Maksud lanjutan hanya cocok jika maksud induk cocok dalam giliran percakapan sebelumnya. Anda juga dapat membuat beberapa tingkat maksud lanjutan bertingkat.
Dialogflow menyediakan banyak intent lanjutan yang telah ditentukan sebelumnya untuk balasan umum pengguna akhir seperti "ya", "tidak", atau "batal". Anda juga dapat membuat maksud lanjutan sendiri untuk menangani balasan kustom.
Misalnya, agen penata rambut mungkin memiliki maksud bertingkat berikut.
| Nama intent |
Frasa pelatihan |
Konteks input |
Output context |
Respons maksud |
|---|---|---|---|---|
| Janji temu | Halo | appointment-followup |
Apakah Anda ingin membuat janji temu? |
|
| ⤷ Janji temu - ya | Ya | appointment-followup | appointment-yes-followup | Apakah Anda ingin potong rambut? |
| ⤷ Potong rambut - ya | Ya | appointment-yes-followup | Janji temu Anda sudah diatur. | |
| ⤷ Potong rambut - tidak | Tidak | appointment-yes-followup | Sampai jumpa. | |
| ⤷ Janji temu - tidak | Tidak | appointment-followup | Sampai jumpa. |
Tempat menemukan data ini
Saat membangun agen, biasanya digunakan konsol Dialogflow ES (kunjungi dokumentasi, buka konsol). Petunjuk di bawah berfokus pada penggunaan konsol. Untuk mengakses data intent:
- Buka konsol Dialogflow ES.
- Pilih agen.
- Pilih Maksud di menu sidebar kiri.
Jika Anda membuat agen menggunakan API, bukan konsol, lihat Referensi intent. Nama kolom API mirip dengan nama kolom konsol.
Membuat intent lanjutan
Untuk membuat intent lanjutan:
- Dari daftar intent, arahkan kursor mouse ke intent induk yang diinginkan.
- Klik Tambahkan maksud lanjutan.
- Pilih salah satu maksud lanjutan standar, atau pilih kustom. Intent lanjutan yang telah ditentukan sebelumnya sudah menyertakan frasa pelatihan untuk balasan pengguna akhir yang diharapkan.