我正在将botframework的python sdk用于我的机器人设计。我在对话设计中使用的是瀑布式对话框。
我的机器人首先通过询问用户对话框："I can show documents for topic A, B, C. Of what topic you would like to see documents?"要验证用户是否提交了正确的主题，我使用自定义验证程序，并使用luis验证用户是否输入了正确的主题。
在对话框的瀑布步骤中，我使用用户输入的主题向他显示相应的主题。但是在这里，我还必须再次点击luis服务，以从用户消息中提取主题，然后从主题列表中使用该实体过滤器。
我的问题是：是否可以将值从hintValidatorContext传递到当前步骤上下文或瀑布对话框集中的下一个对话框。
您可以通过以下示例代码看到，我正在用相同的用户消息两次访问luis应用程序，如果可以在hintValidatorContext和dialogContext之间共享值，这将有助于我避免两次访问luis服务并且可以执行相同操作一次击中工作。
示例代码：
class MainDialog(ComponentDialog):
def __init__(self, dialog_id, luis_app):
self.dialog_id = dialog_id
self.luis_app = luis_app
self.add_dialog(TextPrompt('topic', self.TopicValidator))
self.add_dialog(WaterFallDialog('wf_dialog', [self.Welcome, self.Topic, self.FinalStep])
async def Welcome(self, step_context):
return await step_context.prompt(
'topic',
options = PromptOptions(
prompt = MessageFactory.text('Welcome to the bot, I can show you documents of topic Math, English, Science'),
retry_prompt = MessageFactory.text("I am sorry I didn't understand please try again with different wording")
)
)
async def TopicValidator(self, prompt_context: PromptValidatorContext):
for_luis = prompt_context.recognized.value
#hit the luis app to get the topic name
topic_name = self.luis_app(for_luis)
if topic_name in ['Math', 'Science', 'English']:
return True
else:
return False
async def Topic(self, step_context):
topic_name = self.luis_app(step_context.context.activity.text) #using the same user message as used in Validator function
#filter documents based on topics with custom function filter_doc
docs = filter_doc(topic_name)
return await step_context.prompt('docs', options = PromptOptions(prompt = docs))
async def FinalStep(self, step_context):
#code for final step
我真的很想重申，我认为您应该使用选择提示。选择提示比您想象的要灵活得多。选择识别确实非常先进，它能够识别短语中间的选择，甚至可以像在LUIS列表实体中一样提供同义词。对话框库中有一个entire folder，专门用于选择识别。您以为使用LUIS给用户带来了更好的体验，但实际上却给他们带来了更糟糕的体验，因为他们不能输入像1或2这样的序数作为选择。根据您告诉我的内容，我确定选择提示是您的最佳选择。
话虽如此，这是您要求的信息。
通常，每回合仅调用任何给定的LUIS端点一次。如果您的机器人的LUIS模型是全局的，那么在该对话框之外调用它会更有意义，因此，我假定此LUIS模型特定于此对话框。
最明显的解决方案是将LUIS结果存储在转弯状态。您可以这样存储它：
prompt_context.context.turn_state[MY_KEY] = self.luis_app(for_luis);
您可以像这样检索值：
topic_name = step_context.context.turn_state[MY_KEY];
另一个想法是将luis_app设为memoized function（一个缓存其自身结果的函数）。由于其缓存的最佳位置是转弯状态，因此与第一个想法没有太大不同。主要区别在于您将更改luis_app代码，并保持对话框代码不变。
另一个想法是将您的LUIS结果放入提示结果中。您可以根据需要在验证器中自由修改识别的值。
prompt_context.recognized.value = self.luis_app(prompt_context.recognized.value);
在瀑布的下一步中使用step_context.result访问该值。我应该提到，您还可以修改传入活动的text属性，但是这可能被认为是不好的做法。
最后，您可以创建自己的提示类，该提示类自动使用LUIS实体作为其识别值。也许您可以称它为EntityPrompt之类的东西。