Cihaz üzerinde bir model kullanarak mesaj yanıtları oluşturmak için ML Kit'i kullanabilirsiniz.
Akıllı yanıtlar oluşturmak için ML Kit'e bir görüşmedeki son mesajların günlüğünü iletirsiniz. Makine Öğrenimi Kiti, görüşmenin İngilizce olduğunu ve görüşmenin hassas olabilecek bir konu olmadığını tespit ederse ML Kit, kullanıcılarınıza önerebileceğiniz en fazla üç yanıt üretir.
Başlamadan önce
- Henüz yapmadıysanız Firebase'i Android projenize ekleyin.
- Modül (uygulama düzeyinde) Gradle dosyanıza (genellikle
app/build.gradle
) ML Kit Android kitaplıkları için bağımlılıkları ekleyin:apply plugin: 'com.android.application' apply plugin: 'com.google.gms.google-services' dependencies { // ... implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-natural-language:22.0.0' implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-natural-language-smart-reply-model:20.0.7' }
- Ayrıca, uygulama düzeyindeki
build.gradle
dosyanızda,tflite
dosyanın sıkıştırmasını devre dışı bırakın:android { // ... aaptOptions { noCompress "tflite" } }
1. Sohbet geçmişi nesnesi oluşturma
Akıllı yanıtlar oluşturmak için ML Kit'i en erken zaman damgasından önce olacak şekilde kronolojik olarak sıralanmış List
/FirebaseTextMessage
nesne iletirsiniz.
Kullanıcı bir mesaj gönderdiğinde mesajı ve zaman damgasını görüşme geçmişine ekleyin:
Java
conversation.add(FirebaseTextMessage.createForLocalUser(
"heading out now", System.currentTimeMillis()));
Kotlin
conversation.add(FirebaseTextMessage.createForLocalUser(
"heading out now", System.currentTimeMillis()))
Kullanıcı bir mesaj aldığında mesajı, zaman damgasını ve gönderenin kullanıcı kimliğini görüşme geçmişine ekleyin. Kullanıcı kimliği, görüşmedeki göndereni benzersiz şekilde tanımlayan herhangi bir dize olabilir. User-ID'nin herhangi bir kullanıcı verisine karşılık gelmesi gerekmez ve kullanıcı kimliğinin, akıllı yanıt oluşturucunun görüşmeleri veya çağrıları arasında tutarlı olması gerekmez.
Java
conversation.add(FirebaseTextMessage.createForRemoteUser(
"Are you coming back soon?", System.currentTimeMillis(), userId));
Kotlin
conversation.add(FirebaseTextMessage.createForRemoteUser(
"Are you coming back soon?", System.currentTimeMillis(), userId))
Bir ileti dizisi geçmişi nesnesi aşağıdaki örneğe benzer:
Zaman damgası | User-ID | Yerel Kullanıcı mısınız? | Message |
---|---|---|---|
21 Şubat Perşembe 13:13:39 PST 2019 | true | yolda mısınız? | |
21 Şubat Perşembe 13:15:03 PST 2019 | ARKADAŞ0 | false | Üzgünüz, geciktiğiniz için yazıyorum. |
Yukarıdaki örnekte yer alan en son mesajın yerel olmayan bir kullanıcıdan geldiğini unutmayın. Makine Öğrenimi Kiti, uygulamanızın kullanıcısı, yani yerel kullanıcı tarafından gönderilmesi amaçlanan yanıtları önerdiği için bu önemlidir. Makine Öğrenimi Kiti'ni, kullanıcınızın yanıt vermek isteyebileceği bir mesajla biten bir sohbet günlüğü ilettiğinizden emin olun.
2. Mesaj yanıtları alma
Bir mesaja akıllı yanıtlar oluşturmak için FirebaseSmartReply
öğesinin bir örneğini alın ve görüşme geçmişini suggestReplies()
yöntemine iletin:
Java
FirebaseSmartReply smartReply = FirebaseNaturalLanguage.getInstance().getSmartReply();
smartReply.suggestReplies(conversation)
.addOnSuccessListener(new OnSuccessListener<SmartReplySuggestionResult>() {
@Override
public void onSuccess(SmartReplySuggestionResult result) {
if (result.getStatus() == SmartReplySuggestionResult.STATUS_NOT_SUPPORTED_LANGUAGE) {
// The conversation's language isn't supported, so the
// the result doesn't contain any suggestions.
} else if (result.getStatus() == SmartReplySuggestionResult.STATUS_SUCCESS) {
// Task completed successfully
// ...
}
}
})
.addOnFailureListener(new OnFailureListener() {
@Override
public void onFailure(@NonNull Exception e) {
// Task failed with an exception
// ...
}
});
Kotlin
val smartReply = FirebaseNaturalLanguage.getInstance().smartReply
smartReply.suggestReplies(conversation)
.addOnSuccessListener { result ->
if (result.getStatus() == SmartReplySuggestionResult.STATUS_NOT_SUPPORTED_LANGUAGE) {
// The conversation's language isn't supported, so the
// the result doesn't contain any suggestions.
} else if (result.getStatus() == SmartReplySuggestionResult.STATUS_SUCCESS) {
// Task completed successfully
// ...
}
}
.addOnFailureListener {
// Task failed with an exception
// ...
}
İşlem başarılı olursa başarı işleyiciye bir SmartReplySuggestionResult
nesnesi iletilir. Bu nesne, kullanıcınıza sunabileceğiniz en fazla 3 önerilen yanıtın bir listesini içerir:
Java
for (SmartReplySuggestion suggestion : result.getSuggestions()) {
String replyText = suggestion.getText();
}
Kotlin
for (suggestion in result.suggestions) {
val replyText = suggestion.text
}
Model, önerilen yanıtların alaka düzeyine güvenmiyorsa, giriş görüşmesi İngilizce değilse veya model hassas bir konu tespit ederse ML Kit'in sonuç döndürmeyebileceğini unutmayın.