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技能總數
只需網路
即可隨時取得協助
0
不重複使用者
每周平均的觸及的
陌生使用者比率
0
支援語系
無論使用哪種語言
都能為你提供協助
運作原理
建構技能之背後原理
它是一個介接於Google助理的一個基於語音設計界面的新型態應用程式。
使用者在向Google助理表明想使用某個特定的Action(動作)後，
Google會在Actions On Google平台上搜尋是否有對應名稱的Action。
接著使用者會被Google助理導引至Action的使用介面。
從此刻開始，Google助理的角色轉變為協助進行語音辨識與傳遞資訊的角色。
辨識使用者輸入的意圖與給予對應回應的工作則轉由開發者所設計的Action所執行。
在支援Google語音助理的裝置上，
原生內建一個由官方支持的第三方平台(Actions On Google, AoG)。
當用戶請求與第三方平台的技能互動時，系統會自動到AoG上尋找對應的技能。
一旦找到就會將畫面使用權交給第三方技能。
自此刻開始，Google助理的角色轉為進行語音辨識與呈現第三方技能內容的中介。
在實作上，整個互動的過程是透過JSON為格式的API進行資訊傳遞。
當使用者與Action互動時，以下流程會被觸發。
而直到使用者的需求被滿足或中斷，都是這個形式進行每輪的對話：
- 1. 使用者向助理提問
- 2. 助理將(辨識到的)文字傳送給第三方Action
- 3. 在第三方Action架構中，利用DialogFlow訓練的機器模型去判斷使用者的意圖
- 4. 為進一步回應，將篩選後的參數傳進Fulfillment中進行邏輯判斷或資料拉取
- 5. Fulfillment回傳對應Intent的回應給助理
- 6. 助理接收到回應並呈獻給使用者
根據實際需求，有幾種架構被建立。
1. 沒有涉及的資料抓取的Action架構圖
2. 最簡單的形式，直接透過Cloud Function進行API資料抓取
3. 施行前後端分離，將拉取資料的部分獨立成一微服務，原先的Cloud Function則專注在處理每個Intent對應的邏輯
4. 使Cloud Function會依據設定的時間自動進行資料拉取及上傳至Firebase Realtime
Database資料庫，而專注於服務DialogFlow的Function則在需要時自資料庫拉取資料呈現給使用者。
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2021 13TH
Google Assistant 開發與語音使用者介面設計
你是否曾試想過出一張嘴就能獲取一切資訊的情境呢?
在Google、Amazon、Apple發表各家的語音助理後，這個想像逐漸在現實生活中真實上演。
各家巨頭為了增加使用情境，皆以不同程度開放第三方開發者能建構自己的APP並上架供使用者使用。
在這一系列的文章中，將帶領各位一窺背後的開發流程。
從了解「語音使用者介面設計」，到使用DialogFlow手把手建構出一個屬於自己的Google Assistant APP。
最後，將帶領各位看看語音對話為基礎的APP能在哪些地方提供更實用的協助。
希望這一系列文章結束後能讓你加入開發的行列!
