Koleksiyonlar ile düzeninizi koruyun
İçeriği tercihlerinize göre kaydedin ve kategorilere ayırın.
ML Kit, cihaz üzerinde bir model kullanarak mesajlara kısa yanıtlar oluşturabilir.
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.
Deneyin
Örnek uygulamayı kullanarak
bu API'nin örnek kullanımını inceleyin.
Başlamadan önce
Aşağıdaki ML Kit kapsüllerini Podfile'ınıza ekleyin:
pod 'GoogleMLKit/SmartReply', '8.0.0'
Projenizin kapsüllerini yükledikten veya güncelledikten sonra
.xcworkspace ML Kit, Xcode 12.4 veya sonraki sürümlerde desteklenir.
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:MLKTextMessage*message=[[MLKTextMessagealloc]initWithText:@"How are you?"timestamp:[NSDatedate].timeIntervalSince1970userID:userIdisLocalUser:NO];[conversationaddObject:message];
Bir ileti dizisi geçmişi nesnesi aşağıdaki örneğe benzer:
Zaman damgası
userID
isLocalUser
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.
Makine Öğrenimi Kiti, bir sohbet geçmişindeki son mesaja yanıtlar önerir. Son mesaj
yerel olmayan bir kullanıcıya ait olmalıdır. Yukarıdaki örnekte, görüşmedeki son mesaj
FRIEND0 yerel olmayan kullanıcıdan geliyor. Pass ML Kit'i kullandığınızda size şu önerilerde bulunur:
FRIENDO'nun mesajına yanıt: "Gecikeceğim, kusura bakmayın!"
2. Mesaj yanıtları alma
Bir mesaja akıllı yanıtlar oluşturmak için SmartReply örneği alın ve geçin
sohbet geçmişini suggestReplies(for:completion:) yöntemiyle değiştirme:
Swift
SmartReply.smartReply().suggestReplies(for:conversation){result,erroringuarderror==nil,letresult=resultelse{return}if(result.status==.notSupportedLanguage){// The conversation's language isn't supported, so// the result doesn't contain any suggestions.}elseif(result.status==.success){// Successfully suggested smart replies.// ...}}
Objective-C
MLKSmartReply*smartReply=[MLKSmartReplysmartReply];[smartReplysuggestRepliesForMessages:inputTextcompletion:^(MLKSmartReplySuggestionResult*_Nullableresult,NSError*_Nullableerror){if(error||!result){return;}if(result.status==MLKSmartReplyResultStatusNotSupportedLanguage){// The conversation's language isn't supported, so// the result doesn't contain any suggestions.}elseif(result.status==MLKSmartReplyResultStatusSuccess){// Successfully suggested smart replies.// ...}}];
İşlem başarılı olursa şuraya bir SmartReplySuggestionResult nesnesi iletilir:
tamamlama işleyicisi olabilir. Bu nesnede en fazla üç 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: 2025-09-04 UTC."],[[["\u003cp\u003eML Kit provides an on-device model to generate smart replies for messages in English conversations, enhancing user experience and engagement.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBy passing a conversation history to ML Kit, developers can receive up to three suggested replies for the latest message, which can then be displayed to the user.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBefore utilizing the API, ensure the device is 64-bit and include the necessary ML Kit pods in your project.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe smart reply feature is optimized for non-sensitive conversations, and may not generate results if the language is unsupported or sensitive topics are detected.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["ML Kit can generate short replies to messages using an on-device model.\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\n| **Note:** ML Kit iOS APIs only run on 64-bit devices. If you build your app with 32-bit support, check the device's architecture before using this API.\n\nTry it out\n\n- Play around with [the sample app](https://github.com/googlesamples/mlkit/tree/master/ios/quickstarts/smartreply) to see an example usage of this API.\n\nBefore you begin\n\n1. Include the following ML Kit pods in your Podfile: \n\n ```\n pod 'GoogleMLKit/SmartReply', '8.0.0'\n ```\n2. After you install or update your project's Pods, open your Xcode project using its `.xcworkspace`. ML Kit is supported in Xcode version 12.4 or greater.\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```swift\nvar conversation: [TextMessage] = []\n\n// Then, for each message sent and received:\nlet message = TextMessage(\n text: \"How are you?\",\n timestamp: Date().timeIntervalSince1970,\n userID: \"userId\",\n isLocalUser: false)\nconversation.append(message)\n```\n\nObjective-C \n\n```objective-c\nNSMutableArray *conversation = [NSMutableArray array];\n\n// Then, for each message sent and received:\nMLKTextMessage *message = [[MLKTextMessage alloc]\n initWithText:@\"How are you?\"\n timestamp:[NSDate date].timeIntervalSince1970\n userID:userId\n isLocalUser:NO];\n[conversation addObject:message];\n```\n\nA conversation history object looks like the following example:\n\n| Timestamp | userID | isLocalUser | 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\nML Kit suggests replies to the last message in a conversation history. The last message\nshould be from a non-local user. In the example above, the last message in the conversation\nis from the non-local user FRIEND0. When you use pass ML Kit this log, it suggests\nreplies to FRIENDO's message: \"Running late, sorry!\"\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```swift\nSmartReply.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\n // the result doesn't contain any suggestions.\n } else if (result.status == .success) {\n // Successfully suggested smart replies.\n // ...\n }\n}\n```\n\nObjective-C \n\n```objective-c\nMLKSmartReply *smartReply = [MLKSmartReply smartReply];\n[smartReply suggestRepliesForMessages:inputText\n completion:^(MLKSmartReplySuggestionResult * _Nullable result,\n NSError * _Nullable error) {\n if (error || !result) {\n return;\n }\n if (result.status == MLKSmartReplyResultStatusNotSupportedLanguage) {\n // The conversation's language isn't supported, so\n // the result doesn't contain any suggestions.\n } else if (result.status == MLKSmartReplyResultStatusSuccess) {\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 three suggested\nreplies, which you can present to your user: \n\nSwift \n\n```swift\nfor suggestion in result.suggestions {\n print(\"Suggested reply: \\(suggestion.text)\")\n}\n```\n\nObjective-C \n\n```objective-c\nfor (MLKSmartReplySuggestion *suggestion in result.suggestions) {\n NSLog(@\"Suggested reply: %@\", suggestion.text);\n}\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."]]