با مجموعهها، منظم بمانید
ذخیره و طبقهبندی محتوا براساس اولویتهای شما.
میتوانید از ML Kit برای تولید پاسخ پیامها با استفاده از مدل روی دستگاه استفاده کنید.
برای ایجاد پاسخهای هوشمند، فهرستی از پیامهای اخیر را در یک مکالمه به ML Kit ارسال میکنید. اگر ML Kit تشخیص دهد که مکالمه به زبان انگلیسی است و مکالمه دارای موضوع بالقوه حساس نیست، ML Kit حداکثر سه پاسخ ایجاد می کند که می توانید آنها را به کاربر خود پیشنهاد دهید.
قبل از شروع
اگر قبلاً Firebase را به برنامه خود اضافه نکرده اید، این کار را با دنبال کردن مراحل راهنمای شروع کار انجام دهید.
کتابخانه های ML Kit را در پادفایل خود قرار دهید:
pod 'Firebase/MLCommon', '6.25.0'
pod 'Firebase/MLNLSmartReply', '6.25.0'
پس از نصب یا بهروزرسانی Pods پروژه، حتماً پروژه Xcode خود را با استفاده از .xcworkspace آن باز کنید.
در برنامه خود، Firebase را وارد کنید:
سویفت
importFirebase
هدف-C
@importFirebase;
1. یک شی تاریخچه مکالمه ایجاد کنید
برای ایجاد پاسخهای هوشمند، ML Kit را به آرایهای از اشیاء TextMessage که به ترتیب زمانی مرتب شدهاند، با اولین مهر زمانی ارسال میکنید. هر زمان که کاربر پیامی را ارسال یا دریافت کرد، پیام، مهر زمانی و شناسه کاربری فرستنده پیام را به تاریخچه مکالمه اضافه کنید.
شناسه کاربر میتواند هر رشتهای باشد که به طور منحصربهفرد فرستنده را در مکالمه شناسایی میکند. شناسه کاربر نیازی به مطابقت با هیچ داده کاربر ندارد و شناسه کاربر نیازی ندارد بین مکالمات یا فراخوانی های تولید کننده پاسخ هوشمند سازگار باشد.
اگر پیام توسط کاربری ارسال شده است که میخواهید به آن پاسخ دهید، isLocalUser روی true تنظیم کنید.
سویفت
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)
هدف-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];
یک شی تاریخچه مکالمه مانند مثال زیر است:
مهر زمان
شناسه کاربری
کاربر محلی؟
پیام
پنجشنبه 21 فوریه 13:13:39 PST 2019
درست است
در راه هستی؟
پنجشنبه 21 فوریه 13:15:03 PST 2019
FRIEND0
نادرست
دیر آمدم، ببخشید!
توجه داشته باشید که جدیدترین پیام در مثال بالا از یک کاربر غیر محلی است. این مهم است زیرا ML Kit پاسخ هایی را پیشنهاد می کند که قرار است توسط کاربر برنامه شما ارسال شود: کاربر محلی. باید مطمئن شوید که گزارش مکالمهای را به ML Kit ارسال میکنید که با پیامی به پایان میرسد که ممکن است کاربر شما بخواهد به آن پاسخ دهد.
2. پاسخ پیام را دریافت کنید
برای ایجاد پاسخهای هوشمند به یک پیام، یک نمونه از SmartReply دریافت کنید و تاریخچه مکالمه را به روش suggestReplies(for:completion:) آن ارسال کنید:
سویفت
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.// ...}}
هدف-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.// ...}}];]
اگر عملیات با موفقیت انجام شود، یک شی SmartReplySuggestionResult به کنترل کننده تکمیل ارسال می شود. این شی حاوی لیستی از حداکثر 3 پاسخ پیشنهادی است که می توانید به کاربر خود ارائه دهید:
توجه داشته باشید که اگر مدل از مرتبط بودن پاسخهای پیشنهادی مطمئن نباشد، مکالمه ورودی به زبان انگلیسی نباشد، یا اگر مدل موضوع حساس را تشخیص دهد، ممکن است ML Kit به نتایجی برنگردد.
تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-09-04 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.
[[["درک آسان","easyToUnderstand","thumb-up"],["مشکلم را برطرف کرد","solvedMyProblem","thumb-up"],["غیره","otherUp","thumb-up"]],[["اطلاعاتی که نیاز دارم وجود ندارد","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["بیشازحد پیچیده/ مراحل بسیار زیاد","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["قدیمی","outOfDate","thumb-down"],["مشکل ترجمه","translationIssue","thumb-down"],["مشکل کد / نمونهها","samplesCodeIssue","thumb-down"],["غیره","otherDown","thumb-down"]],["تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-09-04 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی."],[],[],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."]]