パラメーターとエンティティの基本

今日は、Dialogflowにおける重要な要素であるパラメーターとエンティティについて深掘りしました。残念ながら、実装までは至りませんでしたが、フレーズの解析において新しい発見があり、これが理解を一層深める手助けとなりました。（2023.12.06 後日談を追加しています）

フレーズの文法構造の分析

パラメーターとエンティティを理解するには、フレーズを、言い回しによって変わる箇所（変数）と、変わらない箇所（定数）に分けることが始まりとなります。

フレーズを定数と変数に区分するとは

例題：「今期のサービス別の予算と実績の分析を行う」

パラメーターとエンティティの適用

この例で示された「変数1」と「変数2」は、フレーズの中でパラメーターとして識別され、それぞれに該当する具体的なオプション（例：変数1の期間オプション、変数2の分析対象オプション）がエンティティとして定義されます。このやり方で、フレーズの変化に対応しつつ、正確な情報を抽出することができます。

設計の重要性

インテントの設計時に、役割(定数)を決定してから実装に入る必要があります。気軽に設定できてしまうので、ついつい作業してしまいがちですが、何を変数とするかを整理してから実装しないといけないですね。混沌とした作業や無駄なフレーズのトレーニングにつながるリスクがあります。何事も準備が大切。

現時点での実装はできず

エラーが発生し、パラメーターの実装には至らず。週末にまとまった時間が取れるまで、dialogflowの作業は一時停止し、他の事に集中することにしました。Cloud Functionsも初めてのことなので、色々急がねば。

後日談（2023/12/06)

実装できました。
Dialogflowは、エンティティやフレーズを登録すると、学習を進めるタイムラグがあり、学習中はフレーズからパラメーターを自動判定はしない。判断は、画面左上のギアのマークが回転していないこと。（重要）

エンティティをフレーズよりも先に作成し、ギアの回転が止まるのを待ち、フレーズを登録すると、そのタイミングで、フレーズからパラメーターを自動判定することに成功。

売上予測のIntents設定全体像