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Dialogflow を BigQuery と統合する方法

1. はじめに

この記事では、Dialogflow が会話中に BigQuery に接続し、収集された情報を保存する仕組みについて説明します。以前のラボで作成したものと同じエージェントを使用します。予約スケジューラ」を使用する。エージェントの GCP プロジェクトで、BigQuery にデータセットとテーブルを作成します。次に、BigQuery データセットとテーブル ID を使用して元のフルフィルメントを編集します。最後に、インタラクションが BigQuery に記録されているかどうかをテストします。

以下は、ユーザーからフルフィルメントと BigQuery までのイベントのシーケンス図です。

学習内容

BigQuery でデータセットとテーブルを作成する方法
Dialogflow フルフィルメントで BigQuery 接続の詳細を設定する方法。
フルフィルメントをテストする方法

前提条件

Dialogflow の基本コンセプトと構成。基本的な会話の設計について説明している Dialogflow 入門チュートリアル動画については、次の動画をご覧ください。

Dialogflow を使用して予約スケジューラ chatbot を構築する。

Dialogflow のエンティティについて

フルフィルメント: Dialogflow を Google カレンダーと統合します。

2. BigQuery でデータセットとテーブルを作成する

Google Cloud コンソールに移動します。
Cloud コンソールで、メニューアイコン gcr >ビッグデータ >BigQuery
左側のペインにある [リソース] で、プロジェクト ID をクリックします。選択すると、右側に [データセットを作成] が表示されます。
[データセットを作成] をクリックし、名前を付けます。

データセットが作成されたら、左側のパネルでデータセットをクリックします。右側に [CREATE TABLE] と表示されています。
[テーブルを作成] をクリックし、テーブル名を入力して、画面下部の [テーブルを作成] をクリックします。

テーブルが作成されたら、左側のパネルでテーブルをクリックします。右側に [スキーマを編集] ボタンが表示されます。
[スキーマを編集] ボタンをクリックし、[フィールドを追加] ボタンをクリックします。「日付」を追加「time」についても同様に繰り返します。そして "type"。
「DatasetID」と「tableID」をメモしておきます。DatasetID"DatasetID"

3. BigQuery 接続の詳細を Dialogflow Fulfillment に追加する

Dialogflow エージェントを開き、フルフィルメントインラインエディタを有効にします。この点についてサポートが必要な場合は、前のラボをご覧ください。

Dialogflow フルフィルメントインラインエディタの package.json" に BigQuery の依存関係が含まれていることを確認します。"@google-cloud/bigquery": "0.12.0"。この記事を進める時点で、必ず最新バージョンの BigQuery を使用してください。
index.js で「addToBigQuery」を作成します。関数を使用して、BigQuery テーブルに日付、時刻、予約タイプを追加します。
index.js ファイルの TODO セクションに、projectID、datasetID、tableID を追加して、BigQuery テーブルとデータセットをフルフィルメントに正しく接続します。

{
  "name": "dialogflowFirebaseFulfillment",
  "description": "Dialogflow fulfillment for the bike shop sample",
  "version": "0.0.1",
  "private": true,
  "license": "Apache Version 2.0",
  "author": "Google Inc.",
  "engines": {
    "node": "6"
  },
  "scripts": {
    "lint": "semistandard --fix \"**/*.js\"",
    "start": "firebase deploy --only functions",
    "deploy": "firebase deploy --only functions"
  },
  "dependencies": {
    "firebase-functions": "2.0.2",
    "firebase-admin": "^5.13.1",
    "actions-on-google": "2.2.0", 
    "googleapis": "^27.0.0",
    "dialogflow-fulfillment": "0.5.0",
    "@google-cloud/bigquery": "^0.12.0"
  }
}

'use strict';

const functions = require('firebase-functions');
const {google} = require('googleapis');
const {WebhookClient} = require('dialogflow-fulfillment');
const BIGQUERY = require('@google-cloud/bigquery');


// Enter your calendar ID below and service account JSON below
const calendarId = "XXXXXXXXXXXXXXXXXX@group.calendar.google.com";
const serviceAccount = {}; // Starts with {"type": "service_account",...

// Set up Google Calendar Service account credentials
const serviceAccountAuth = new google.auth.JWT({
  email: serviceAccount.client_email,
  key: serviceAccount.private_key,
  scopes: 'https://www.googleapis.com/auth/calendar'
});

const calendar = google.calendar('v3');
process.env.DEBUG = 'dialogflow:*'; // enables lib debugging statements

const timeZone = 'America/Los_Angeles';
const timeZoneOffset = '-07:00';

exports.dialogflowFirebaseFulfillment = functions.https.onRequest((request, response) => {
  const agent = new WebhookClient({ request, response });
  console.log("Parameters", agent.parameters);
  const appointment_type = agent.parameters.AppointmentType;

// Function to create appointment in calendar  
function makeAppointment (agent) {
    // Calculate appointment start and end datetimes (end = +1hr from start)
    const dateTimeStart = new Date(Date.parse(agent.parameters.date.split('T')[0] + 'T' + agent.parameters.time.split('T')[1].split('-')[0] + timeZoneOffset));
    const dateTimeEnd = new Date(new Date(dateTimeStart).setHours(dateTimeStart.getHours() + 1));
    const appointmentTimeString = dateTimeStart.toLocaleString(
      'en-US',
      { month: 'long', day: 'numeric', hour: 'numeric', timeZone: timeZone }
    );
  
// Check the availability of the time, and make an appointment if there is time on the calendar
    return createCalendarEvent(dateTimeStart, dateTimeEnd, appointment_type).then(() => {
      agent.add(`Ok, let me see if we can fit you in. ${appointmentTimeString} is fine!.`);

// Insert data into a table
      addToBigQuery(agent, appointment_type);
    }).catch(() => {
      agent.add(`I'm sorry, there are no slots available for ${appointmentTimeString}.`);
    });
  }

  let intentMap = new Map();
  intentMap.set('Schedule Appointment', makeAppointment);
  agent.handleRequest(intentMap);
});

//Add data to BigQuery
function addToBigQuery(agent, appointment_type) {
    const date_bq = agent.parameters.date.split('T')[0];
    const time_bq = agent.parameters.time.split('T')[1].split('-')[0];
    /**
    * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
    */
    //const projectId = '<INSERT your own project ID here>'; 
    //const datasetId = "<INSERT your own dataset name here>";
    //const tableId = "<INSERT your own table name here>";
    const bigquery = new BIGQUERY({
      projectId: projectId
    });
   const rows = [{date: date_bq, time: time_bq, type: appointment_type}];
  
   bigquery
  .dataset(datasetId)
  .table(tableId)
  .insert(rows)
  .then(() => {
    console.log(`Inserted ${rows.length} rows`);
  })
  .catch(err => {
    if (err && err.name === 'PartialFailureError') {
      if (err.errors && err.errors.length > 0) {
        console.log('Insert errors:');
        err.errors.forEach(err => console.error(err));
      }
    } else {
      console.error('ERROR:', err);
    }
  });
  agent.add(`Added ${date_bq} and ${time_bq} into the table`);
}

// Function to create appointment in google calendar  
function createCalendarEvent (dateTimeStart, dateTimeEnd, appointment_type) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    calendar.events.list({
      auth: serviceAccountAuth, // List events for time period
      calendarId: calendarId,
      timeMin: dateTimeStart.toISOString(),
      timeMax: dateTimeEnd.toISOString()
    }, (err, calendarResponse) => {
      // Check if there is a event already on the Calendar
      if (err || calendarResponse.data.items.length > 0) {
        reject(err || new Error('Requested time conflicts with another appointment'));
      } else {
        // Create event for the requested time period
        calendar.events.insert({ auth: serviceAccountAuth,
          calendarId: calendarId,
          resource: {summary: appointment_type +' Appointment', description: appointment_type,
            start: {dateTime: dateTimeStart},
            end: {dateTime: dateTimeEnd}}
        }, (err, event) => {
          err ? reject(err) : resolve(event);
        }
        );
      }
    });
  });
}

コードからイベントのシーケンスを理解する

インテントマップが「makeAppointment"」関数を呼び出して、Google カレンダーで予約のスケジュールを設定します。
同じ関数内で「addToBigQuery」が呼び出されます。BigQuery に記録するデータを送信します。

4. chatbot と BigQuery テーブルをテストする

chatbot をテストしましょう。シミュレータでテストするか、以前の記事で学んだウェブまたは Google Home の統合を使用できます。

お客様: 「明日の午後 2 時に車両登録の予定を設定して」
chatbot からの回答: 「承知いたしました。よろしければ、こちらでサポートさせていただきます。8 月 6 日午後 2 時で結構です。」

レスポンスの後に BigQuery テーブルを確認します。クエリ「SELECT * FROM projectID.datasetID.tableID」を使用します。

5. クリーンアップ

このシリーズの他のラボを実行する予定の場合は、今はクリーンアップを行わず、シリーズのすべてのラボを完了した後にクリーンアップを行います。

Dialogflow エージェントを削除する

既存のエージェントの横にある歯車アイコンをクリックします。

[General] タブで下にスクロールし、[Delete this Agent] をクリックします。
表示されたウィンドウに「DELETE」と入力し、[削除] をクリックします。

6. 完了

chatbot を作成し、BigQuery と統合してインサイトを獲得しました。これで chatbot の開発が可能になりました。

以下のリソースもご覧ください。

Dialogflow の GitHub ページでコードサンプルをご確認ください。