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| 內容簡介： |
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本书讲述机器人设计和实现背后的基本概念。每一章都建立在前面的主题之上，并且在适当的地方显示了实现这些概念的实际工作代码。通过选择一个代码编辑器，你可以开始体验创建智能、迷人和有用的机器人。本书将教你如何在Facebook Messenger和Slack等平台上创建自己的机器人，整合扩展API，并在云中应用人工智能和机器学习算法。在本书的*后，你将会有足够的信息通过你创建的机器人来接触成千上万的新用户。
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| 目錄：
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译者序
前言
关于作者
关于技术审校人员
第1章 聊天机器人概述1
1.1 对机器人的期望2
1.2 什么是聊天机器人3
1.3 为什么是现在6
1.3.1 人工智能取得的进步6
1.3.2 作为智能对话平台的消息应用程序7
1.3.3 语音唤醒的智能助理8
1.4 创建聊天机器人的动机8
1.5 机器人的组成10
1.5.1 机器人运行库10
1.5.2 自然语言理解引擎11
1.5.3 对话引擎12
1.5.4 通道集成14
1.6 结束语15
第2章 聊天机器人与自然语言理解17
2.1 自然语言处理的基本概念18
2.2 常见的自然语言处理任务23
2.2.1 句法分析23
2.2.2 语义分析23
2.2.3 语篇分析23
2.3 机器人中常见的自然语言理解功能24
2.4 云端自然语言理解系统24
2.5 自然语言理解系统的商业产品25
2.6 结束语26
第3章 语言理解智能服务27
3.1 意图分类28
3.2 发布LUIS应用34
3.3 实体抽取37
3.3.1 Age、Dimension、Money和Temperature40
3.3.2 DatetimeV241
3.3.3 Email、Phone Number和URL46
3.3.4 Number、Percentage和Ordinal46
3.4 实体训练47
3.5 自定义实体50
3.5.1 简单实体50
3.5.2 复合实体56
3.5.3 层次实体61
3.5.4 列表实体64
3.5.5 正则表达式实体65
3.6 预建域65
3.7 短语列表67
3.8 主动学习69
3.9 仪表板概览70
3.10 LUIS应用管理与版本更新71
3.11 拼写检查73
3.12 导入导出LUIS应用74
3.13 使用LUIS Authoring API75
3.14 解决遇到的问题75
3.15 结束语76
第4章 对话设计78
4.1 常见的使用场景78
4.1.1 面向消费者的常见使用场景78
4.1.2 面向企业的常见使用场景82
4.2 对话表达83
4.3 机器人的响应85
4.3.1 构建块85
4.3.2 机器人的身份验证和授权87
4.3.3 专用卡片88
4.4 其他功能90
4.5 对话交互设计指南91
4.5.1 专注91
4.5.2 不要把机器人设想为人91
4.5.3 不要赋予机器人性别91
4.5.4 总是提供当前最好的建议92
4.5.5 持久的个性92
4.5.6 使用丰富的内容93
4.5.7 原谅93
4.5.8 避免卡壳93
4.5.9 不要过于主动发送消息93
4.5.10 提供人工介入方法93
4.5.11 从用户对话中学习94
4.6 结束语95
第5章 微软Bot框架概述96
5.1 微软Bot Builder SDK基础96
5.2 Bot框架端到端的设置107
5.2.1 第一步：连接到Azure107
5.2.2 第二步：在Azure中创建Bot Registration109
5.2.3 第三步：为机器人设置安全认证111
5.2.4 第四步：设置远程访问112
5.2.5 第五步：连接到Facebook Messenger113
5.2.6 第六步：将机器人部署到Azure117
5.3 理解所做的操作121
5.3.1 Microsoft Azure121
5.3.2 机器人通道注册入口121
5.3.3 认证122
5.3.4 连接和ngrok122
5.3.5 部署到Facebook Messenger123
5.3.6 部署到Azure123
5.4 Bot Builder SDK重要概念123
5.4.1 会话和消息124
5.4.2 瀑布和提示127
5.4.3 对话框130
5.4.4 调用对话框133
5.4.5 识别器135
5.5 创建一个简单的日历机器人138
5.6 结束语139
第6章 深入Bot Builder SDK140
6.1 对话状态140
6.2 消息141
6.3 地址和主动消息144
6.4 富媒体内容146
6.5 按钮149
6.6 卡片152
6.7 建议动作156
6.8 通道错误158
6.9 通道数据158
6.10 群组聊天162
6.11 自定义对话框163
6.12 动作168
6.13 库173
6.14 结束语174
第7章 构建一个完整的Bot176
7.1 关于OAuth 2.0176
7.2 Google API的建立177
7.3 将身份验证与Bot Builder集成182
7.4 无缝登录流程187
7.5 与Google Calendar API集成195
7.6 实现Bot功能201
7.7 结束语205
第8章 扩展通道功能207
8.1 Slack深度集成207
8.2 连接Slack210
8.3 Slack API实验215
8.4 简单的互动消息220
8.5 多步骤体验227
8.6 结束语236
第9章 创建新的通道连接器237
9.1 Direct Line API237
9.2 自定义Web聊天界面239
9.3 语音机器人250
9.4 将机器人与Twilio整合在一起252
9.5 与SSML集成262
9.6 最后的接触265
9.7 结束语268
第10章 使聊天机器人更聪明269
10.1 拼写检查271
10.2 情感276
10.3 多语言支持277
10.4 QnA Maker282
10.5 计算机视觉286
10.6 结束语290
第11章 自适应卡片和自定义图形291
11.1 自适应卡片291
11.2 渲染自定义图形302
11.3 结束语319
第12章 人工切换320
12.1 仍离不开人320
12.2 从客服角度看聊天机器人321
12.2.1 一直在线的聊天机器人321
12.2.2 非全时在线的聊天机器人321
12.2.3 面向客服代表的聊天机器人321
12.3 典型的客户服务系统概念322
12.4 集成方法322
12.4.1 自己创建界面323
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| 內容試閱：
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2016年年中，我开始了一个有趣的项目。客户希望让患有2型糖尿病的用户能够从“自动教练”（即聊天机器人）那里获得建议。这是一个诱人的想法。我有很多问题：为什么有人想要与机器人进行自然语言对话？是否有可能使机器人足够聪明以实现其目标？怎么开始创建聊天机器人？用户应该通过哪种方式与之互动？当项目结束时，我们很快意识到我们使用的技术（包括自然语言理解、微软的Bot框架和自定义机器学习模型）可以作为用户和计算系统之间广泛的自然语言应用程序的技术基础。毕竟，自然语言接口风靡一时。Alexa支持的Echo Dot刚刚发布，普通人群很快就对与数字助理沟通的想法着迷。我们也想马上抓住这个能成为该领域专家的机会。
我们尝试了许多不同的平台，如Api.ai（现在的DialogFlow）、Wit.ai和Watson Conversation，最终决定使用微软的Bot框架，因为我们觉得它是很好的商业产品。聊天机器人创业公司如雨后春笋般涌现，都承诺提供最好的机器人或机器人平台。随着该领域趋于饱和，也引起了客户的关注。突然间，我发现自己每天都会和多个客户交谈。最初，与客户交谈是指导性会话：什么是聊天机器人？它是如何工作的？它有哪些通道？它是自学的吗？它可以与实时聊天集成吗？
从2017年年中开始，与客户交谈慢慢地从培训客户转向确定所有类型用例的开发工作范围。客户开始应用该技术来解决业务问题。2017年下半年，在致力于提供多个聊天机器人实现的同时，我的一位同事将我介绍给编辑人员，他们使本书面世成为现实。我很快便决定承担这个项目，因为这是一个引人入胜的话题，是一个新的领域，有很多可能性。
我决定以我在这些主题方面指导工程师的方式来写本书。本书大致分为三个部分。首先，第1章和第2章介绍聊天机器人和机器学习（ML）主题。虽然聊天机器人可以并且经常独立于任何ML算法而存在，但事实是用户希望聊天机器人能够展示某种形式的智能，最低限度也得是自然语言理解。因此，我想在ML上设置状态并确定如何在自然语言对话中应用它。第3章深入探讨微软的语言理解智能服务（LUIS），我们利用它来为聊天机器人创建自然语言理解模型。
第二部分介绍Bot框架开发实践。第4章介绍对话设计的概念，即聊天机器人对话建模的实践。第5章指导读者创建连接到LUIS模型的Bot框架聊天机器人，并将其部署到Azure应用程序服务中。在第6章中，我们退后一步来检查Bot Builder SDK的特性和功能。在第7章中，我们将聊天机器人与OAuth实现和外部API集成在一起。第8章深入研究Slack机器人。第9章探讨通过Direct Line API将任何通道连接到聊天机器人的能力。我们将Twilio Voice与图片结合起来，创建了一个可以通过电话与之交谈的聊天机器人。
第三部分介绍一些对聊天机器人开发至关重要的其他主题。第10章通过关注一组精选的微软认知服务，为聊天机器人增加额外的智能能力。第11章探讨为聊天机器人创建自定义卡片的两种方式：自适应卡片和自定义图形渲染。第12章探索人工切换，第13章介绍聊天机器人分析，第14章通过使用亚马逊的Alexa技能工具包来创建一个简单的Alexa技能，然后使用Bot框架机器人复制相同的经验，将所获得的新知识付诸实践。
聊天机器人领域是不断发展变化的。在本书的写作过程中，Facebook收购了Wit.ai并将其重点转向自然语言理解，Google收购了Api.ai，LUIS改变了两次用户接口，Bot框架正式发布并转移到Azure，QnA Maker正式发布；在我写完所有内容后，Alexa的用户接口发生了变化，微软在Build 2018上宣布了大量新功能。幸运的是，这并没有彻底改变本书的主题。可见，本书主题相对稳定。我希望这些内容对于任何想使用微软Bot框架开发聊天机器人的人员来说都是必不可少的。
写作过程真是一言难尽，如果没有这么一小群人的支持，本书恐怕很难完成，我对他们永远感激不尽。感谢我的妻子Kim，没有她的耐心、善意、支持以及编辑上的帮助，我将无法完成本书。还要感谢Jeff Dodge在构建聊天机器人实践方面的合作，感谢Bob Familiar将我引荐给Apress团队，感谢BlueMetal让我有时间写作。非常感谢Matt、Jimmy和Andrew，以及我的父母Hanna和Krzysztof Rozga，他们为我提供了精神支持和鼓励。还要感谢Apress的编辑Natalie和Jessica在本书撰写过程中给予的支持。
Szymon Rozga
2018年6月1日
于纽约华盛顿港
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