Tạo phản hồi thông minh bằng Bộ công cụ học máy trên Android

Bộ công cụ học máy có thể tạo câu trả lời ngắn cho tin nhắn bằng một mô hình trên thiết bị.

Để tạo câu trả lời thông minh, bạn hãy chuyển nhật ký tin nhắn gần đây trong một cuộc trò chuyện cho Bộ công cụ học máy. Nếu Bộ công cụ học máy xác định cuộc trò chuyện đang diễn ra bằng tiếng Anh và không có chủ đề nhạy cảm, thì Bộ công cụ học máy sẽ tạo tối đa 3 câu trả lời mà bạn có thể đề xuất cho người dùng.

Theo cụmKhông theo cụm
Tên thư việncom.google.mlkit:smart-replycom.google.android.gms:play-services-mlkit-smart-reply
Triển khaiMô hình được liên kết tĩnh với ứng dụng của bạn tại thời gian xây dựng.Mô hình được tải xuống động thông qua Dịch vụ Google Play.
Tác động đến kích thước ứng dụngTăng khoảng 5,7 MB.Tăng khoảng 200 KB.
Thời gian khởi chạyMô hình có sẵn ngay lập tức.Có thể phải đợi mô hình tải xuống trước khi sử dụng lần đầu.

Dùng thử

Trước khi bắt đầu

  1. Trong tệp build.gradle ở cấp dự án, hãy nhớ đưa kho lưu trữ Maven của Google vào cả phần buildscript và allprojects.

  2. Thêm các phần phụ thuộc cho thư viện Android của Bộ công cụ học máy vào tệp gradle cấp ứng dụng của mô-đun, thường là app/build.gradle. Chọn một trong các phần phụ thuộc sau đây dựa trên nhu cầu của bạn:

    • Cách gói mô hình với ứng dụng của bạn:
    dependencies {
  // ...
  // Use this dependency to bundle the model with your app
  implementation 'com.google.mlkit:smart-reply:17.0.4'
}
    • Cách sử dụng mô hình trong Dịch vụ Google Play:
    dependencies {
  // ...
  // Use this dependency to use the dynamically downloaded model in Google Play Services
  implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-smart-reply:16.0.0-beta1'
}

    Nếu chọn sử dụng mô hình trong Dịch vụ Google Play, bạn có thể định cấu hình ứng dụng để tự động tải mô hình xuống thiết bị sau khi ứng dụng được cài đặt từ Cửa hàng Play. Bằng cách thêm nội dung khai báo sau vào tệp AndroidManifest.xml của ứng dụng:

    <application ...>
      ...
      <meta-data
          android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
          android:value="smart_reply" >
      <!-- To use multiple models: android:value="smart_reply,model2,model3" -->
</application>

    Bạn cũng có thể kiểm tra rõ ràng phạm vi cung cấp của mô hình và yêu cầu tải xuống thông qua Dịch vụ Google Play API ModuleInstallClient.

    Nếu bạn không bật tính năng tải mô hình xuống tại thời điểm cài đặt hoặc yêu cầu tải xuống rõ ràng, thì mô hình sẽ được tải xuống vào lần đầu tiên bạn chạy trình tạo câu trả lời thông minh. Các yêu cầu bạn đưa ra trước khi quá trình tải xuống hoàn tất sẽ không mang lại kết quả nào.

    1. Tạo đối tượng nhật ký cuộc trò chuyện

    Để tạo câu trả lời thông minh, bạn hãy chuyển List các đối tượng TextMessage được sắp xếp theo trình tự thời gian cho Bộ công cụ học máy, với dấu thời gian sớm nhất trước.

    Bất cứ khi nào người dùng gửi tin nhắn, hãy thêm tin nhắn và dấu thời gian của tin nhắn đó vào nhật ký cuộc trò chuyện:

    Kotlin

    conversation.add(TextMessage.createForLocalUser(
        "heading out now", System.currentTimeMillis()))

    Java

    conversation.add(TextMessage.createForLocalUser(
        "heading out now", System.currentTimeMillis()));

    Bất cứ khi nào người dùng nhận được tin nhắn, hãy thêm tin nhắn, dấu thời gian và mã người dùng của người gửi vào nhật ký cuộc trò chuyện. Mã người dùng có thể là bất kỳ chuỗi nào xác định duy nhất người gửi trong cuộc trò chuyện. Mã người dùng không cần tương ứng với bất kỳ dữ liệu người dùng nào và không cần nhất quán giữa các cuộc trò chuyện hoặc lệnh gọi của trình tạo câu trả lời thông minh.

    Kotlin

    conversation.add(TextMessage.createForRemoteUser(
        "Are you coming back soon?", System.currentTimeMillis(), userId))

    Java

    conversation.add(TextMessage.createForRemoteUser(
        "Are you coming back soon?", System.currentTimeMillis(), userId));

    Đối tượng nhật ký cuộc trò chuyện sẽ có dạng như trong ví dụ sau:

    Dấu thời gian userID isLocalUser Nhắn tin
    Thu Feb 21 13:13:39 PST 2019 true bạn đang trên đường đến à?
    Thu Feb 21 13:15:03 PST 2019 FRIEND0 false Tôi đang đến muộn, xin lỗi!

    Bộ công cụ học máy đề xuất câu trả lời cho tin nhắn cuối cùng trong nhật ký cuộc trò chuyện. Tin nhắn cuối cùng phải là của người dùng không phải người dùng cục bộ. Trong ví dụ trên, tin nhắn cuối cùng trong cuộc trò chuyện là của người dùng không phải người dùng cục bộ FRIEND0. Khi bạn sử dụng nhật ký này cho Bộ công cụ học máy, nhật ký này sẽ đề xuất câu trả lời cho tin nhắn của FRIENDO: "Tôi đang đến muộn, xin lỗi!"

    2. Nhận câu trả lời cho tin nhắn

    Để tạo câu trả lời thông minh cho một tin nhắn, hãy lấy một thực thể của SmartReplyGenerator và chuyển nhật ký cuộc trò chuyện đến phương thức suggestReplies() của thực thể đó:

    Kotlin

    val smartReplyGenerator = SmartReply.getClient()
smartReply.suggestReplies(conversation)
        .addOnSuccessListener { result ->
            if (result.getStatus() == SmartReplySuggestionResult.STATUS_NOT_SUPPORTED_LANGUAGE) {
                // The conversation's language isn't supported, so
                // the result doesn't contain any suggestions.
            } else if (result.getStatus() == SmartReplySuggestionResult.STATUS_SUCCESS) {
                // Task completed successfully
                // ...
            }
        }
        .addOnFailureListener {
            // Task failed with an exception
            // ...
        }

    Java

    SmartReplyGenerator smartReply = SmartReply.getClient();
smartReply.suggestReplies(conversation)
        .addOnSuccessListener(new OnSuccessListener() {
            @Override
            public void onSuccess(SmartReplySuggestionResult result) {
                if (result.getStatus() == SmartReplySuggestionResult.STATUS_NOT_SUPPORTED_LANGUAGE) {
                    // The conversation's language isn't supported, so
                    // 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
                // ...
            }
        });

    Nếu thao tác thành công, đối tượng SmartReplySuggestionResult sẽ được chuyển đến trình xử lý thành công. Đối tượng này chứa danh sách tối đa 3 câu trả lời được đề xuất mà bạn có thể trình bày cho người dùng:

    Kotlin

    for (suggestion in result.suggestions) {
    val replyText = suggestion.text
}

    Java

    for (SmartReplySuggestion suggestion : result.getSuggestions()) {
    String replyText = suggestion.getText();
}

    Xin lưu ý rằng Bộ công cụ học máy có thể không trả về kết quả nếu mô hình không chắc chắn về mức độ liên quan của các câu trả lời được đề xuất, cuộc trò chuyện đầu vào không phải bằng tiếng Anh hoặc nếu mô hình phát hiện thấy chủ đề nhạy cảm.