iOS'te Makine Öğrenimi Kiti ile Akıllı Yanıtlar Oluşturma
Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
Mesaj yanıtlarını cihaz üzerinde oluşturmak için ML Kit'i kullanabilirsiniz.
modeli.
Akıllı yanıtlar oluşturmak için ML Kit'e son mesajların bir günlüğünü
yardımcı olur. Makine Öğrenimi Kiti sohbetin İngilizce olduğunu belirlerse ve
Bu konuşmanın hassas olabilecek bir konusu yok, ML Kit
, kullanıcılarınıza önerebileceğiniz üç adede kadar yanıt oluşturur.
pod 'Firebase/MLCommon', '6.25.0'
pod 'Firebase/MLNLSmartReply', '6.25.0'
Projenizin kapsüllerini yükledikten veya güncelledikten sonra Xcode
.xcworkspace kullanarak projenize dahil olabilir.
Uygulamanızda Firebase'i içe aktarın:
Swift
importFirebase
Objective-C
@importFirebase;
1. Sohbet geçmişi nesnesi oluşturma
Akıllı yanıtlar oluşturmak için ML Kit'i kronolojik olarak sıralanmış bir dizi
En eski zaman damgası başta olmak üzere TextMessage nesne. Kullanıcı
mesaj gönderip alma, mesajı, zaman damgasını ve e-postayı
ileti dizisi geçmişi içine aktarmanızı sağlar.
Kullanıcı kimliği,
yardımcı olur. Kullanıcı kimliğinin herhangi bir kullanıcı verisine karşılık gelmesi gerekmez.
ve kullanıcı kimliğinin görüşmeler arasında tutarlı olması
çağrılarına karşılık gelir.
İleti, yanıtlar önermek istediğiniz kullanıcı tarafından gönderildiyse
Doğru değerine isLocalUser.
Swift
varconversation:[TextMessage]=[]// Then, for each message sent and received:letmessage=TextMessage(text:"How are you?",timestamp:Date().timeIntervalSince1970,userID:"userId",isLocalUser:false)conversation.append(message)
Objective-C
NSMutableArray*conversation=[NSMutableArrayarray];// Then, for each message sent and received:FIRTextMessage*message=[[FIRTextMessagealloc]initWithText:@"How are you?"timestamp:[NSDatedate].timeIntervalSince1970userID:userIdisLocalUser:NO];[conversationaddObject:message];
Bir ileti dizisi geçmişi nesnesi aşağıdaki örneğe benzer:
Zaman damgası
User-ID
Yerel Kullanıcı mısınız?
Mesaj
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 kullanıcıya ait olduğunu unutmayın.
belirtir. Makine Öğrenimi Kiti, gönderilecek yanıtlar önerdiği için bu önemlidir.
Yerel kullanıcı tarafından belirlenir. Projeyi tamamlamak için
Makine Öğrenimi Kiti, kullanıcınızın gönderebileceği bir mesajla biten
yanıt vermek istiyorsunuz.
2. Mesaj yanıtları alma
Bir mesaja akıllı yanıtlar oluşturmak için SmartReply örneği alın ve geçin
sohbet geçmişini suggestReplies(for:completion:) yöntemiyle değiştirme:
Swift
letnaturalLanguage=NaturalLanguage.naturalLanguage()naturalLanguage.smartReply().suggestReplies(for:conversation){result,erroringuarderror==nil,letresult=resultelse{return}if(result.status==.notSupportedLanguage){// The conversation's language isn't supported, so the// the result doesn't contain any suggestions.}elseif(result.status==.success){// Successfully suggested smart replies.// ...}}
Objective-C
FIRNaturalLanguage*naturalLanguage=[FIRNaturalLanguagenaturalLanguage];FIRSmartReply*smartReply=[naturalLanguagesmartReply];[smartReplysuggestRepliesForMessages:inputTextcompletion:^(FIRSmartReplySuggestionResult*_Nullableresult,NSError*_Nullableerror){if(error||!result){return;}if(result.status==FIRSmartReplyResultStatusNotSupportedLanguage){// The conversation's language isn't supported, so the// the result doesn't contain any suggestions.}elseif(result.status==FIRSmartReplyResultStatusSuccess){// Successfully suggested smart replies.// ...}}];]
İşlem başarılı olursa şuraya bir SmartReplySuggestionResult nesnesi iletilir:
tamamlama işleyicisi olabilir. Bu nesnede en fazla 3 önerilen liste bulunuyor
kullanıcınıza sunabileceğiniz yanıtlar:
Model, bilgiye güvenmiyorsa ML Kit'in sonuç döndürmeyebileceğini unutmayın.
önerilen yanıtların alaka düzeyi açısından
İngilizce veya model hassas bir konu tespit ederse.
[[["Anlaması kolay","easyToUnderstand","thumb-up"],["Sorunumu çözdü","solvedMyProblem","thumb-up"],["Diğer","otherUp","thumb-up"]],[["İhtiyacım olan bilgiler yok","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Çok karmaşık / çok fazla adım var","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Güncel değil","outOfDate","thumb-down"],["Çeviri sorunu","translationIssue","thumb-down"],["Örnek veya kod sorunu","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Diğer","otherDown","thumb-down"]],["Son güncelleme tarihi: 2025-09-06 UTC."],[],[],null,["You can use ML Kit to generate message replies using an on-device\nmodel.\n\nTo generate smart replies, you pass ML Kit a log of recent messages in a\nconversation. If ML Kit determines the conversation is in English, and that\nthe conversation doesn't have potentially sensitive subject matter, ML Kit\ngenerates up to three replies, which you can suggest to your user.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nBefore you begin\n\n1. If you have not already added Firebase to your app, do so by following the steps in the [getting started guide](/docs/ios/setup).\n2. Include the ML Kit libraries in your Podfile: \n\n ```\n pod 'Firebase/MLCommon', '6.25.0'\n pod 'Firebase/MLNLSmartReply', '6.25.0'\n ```\n After you install or update your project's Pods, be sure to open your Xcode project using its `.xcworkspace`.\n3. In your app, import Firebase: \n\n Swift \n\n ```swift\n import Firebase\n ```\n\n Objective-C \n\n ```objective-c\n @import Firebase;\n ```\n\n1. Create a conversation history object\n\nTo generate smart replies, you pass ML Kit a chronologically-ordered array of\n`TextMessage` objects, with the earliest timestamp first. Whenever the user\nsends or receives a message, add the message, its timestamp, and the message\nsender's user ID to the conversation history.\n\nThe user ID can be any string that uniquely identifies the sender within the\nconversation. The user ID doesn't need to correspond to any user data,\nand the user ID doesn't need to be consistent between conversations or\ninvocations of the smart reply generator.\n\nIf the message was sent by the user you want to suggest replies to, set\n`isLocalUser` to true. \n\nSwift \n\n var conversation: [TextMessage] = []\n\n // Then, for each message sent and received:\n let message = TextMessage(\n text: \"How are you?\",\n timestamp: Date().timeIntervalSince1970,\n userID: \"userId\",\n isLocalUser: false)\n conversation.append(message)\n\nObjective-C \n\n NSMutableArray *conversation = [NSMutableArray array];\n\n // Then, for each message sent and received:\n FIRTextMessage *message = [[FIRTextMessage alloc]\n initWithText:@\"How are you?\"\n timestamp:[NSDate date].timeIntervalSince1970\n userID:userId\n isLocalUser:NO];\n [conversation addObject:message];\n\nA conversation history object looks like the following example:\n\n| Timestamp | User ID | Local User? | Message |\n|------------------------------|---------|-------------|----------------------|\n| Thu Feb 21 13:13:39 PST 2019 | | true | are you on your way? |\n| Thu Feb 21 13:15:03 PST 2019 | FRIEND0 | false | Running late, sorry! |\n\nNote that the most recent message in the example above is from a non-local\nuser. This is important because ML Kit suggests replies intended to be sent\nby the user of your app: the local user. You should be sure you're passing\nML Kit a conversation log that ends with a message to which your user might\nwant to reply.\n\n2. Get message replies\n\nTo generate smart replies to a message, get an instance of `SmartReply` and pass\nthe conversation history to its `suggestReplies(for:completion:)` method: \n\nSwift \n\n let naturalLanguage = NaturalLanguage.naturalLanguage()\n naturalLanguage.smartReply().suggestReplies(for: conversation) { result, error in\n guard error == nil, let result = result else {\n return\n }\n if (result.status == .notSupportedLanguage) {\n // The conversation's language isn't supported, so the\n // the result doesn't contain any suggestions.\n } else if (result.status == .success) {\n // Successfully suggested smart replies.\n // ...\n }\n }\n\nObjective-C \n\n FIRNaturalLanguage *naturalLanguage = [FIRNaturalLanguage naturalLanguage];\n FIRSmartReply *smartReply = [naturalLanguage smartReply];\n [smartReply suggestRepliesForMessages:inputText\n completion:^(FIRSmartReplySuggestionResult * _Nullable result,\n NSError * _Nullable error) {\n if (error || !result) {\n return;\n }\n if (result.status == FIRSmartReplyResultStatusNotSupportedLanguage) {\n // The conversation's language isn't supported, so the\n // the result doesn't contain any suggestions.\n } else if (result.status == FIRSmartReplyResultStatusSuccess) {\n // Successfully suggested smart replies.\n // ...\n }\n }];\n ]\n\nIf the operation succeeds, a `SmartReplySuggestionResult` object is passed to\nthe completion handler. This object contains a list of up to 3 suggested\nreplies, which you can present to your user: \n\nSwift \n\n for suggestion in result.suggestions {\n print(\"Suggested reply: \\(suggestion.text)\")\n }\n\nObjective-C \n\n for (FIRSmartReplySuggestion *suggestion in result.suggestions) {\n NSLog(@\"Suggested reply: %@\", suggestion.text);\n }\n\nNote that ML Kit might not return results if the model isn't confident in\nthe relevance of the suggested replies, the input conversation isn't in\nEnglish, or if the model detects sensitive subject matter.\n| **Known issue**: Currently, on 32-bit iOS devices, ML Kit doesn't return suggestions for any input."]]