實用Bot開發指南：基於Node.js與Bot框架設計並構建聊天機器人（簡體書）

本書講述機器人設計和實現背後的基本概念。每一章都建立在前面的主題之上，並且在適當的地方顯示了實現這些概念的實際工作代碼。通過選擇一個代碼編輯器，你可以開始體驗創建智能、迷人和有用的機器人。本書將教你如何在Facebook Messenger和Slack等平臺上創建自己的機器人，整合擴展API，並在雲中應用人工智能和機器學習算法。在本書的*後，你將會有足夠的信息通過你創建的機器人來接觸成千上萬的新用戶。

[美]西蒙·羅茲加(Szymon Rozga)擁有15年左右的軟件開發行業經驗。他對在華爾街做前端應用程序開發很有激情。關注用戶界面細節的興趣促使他好好研究了Windows、Web和iOS/Android平臺上的不同用戶界面技術。他曾在各種項目中管理工程師團隊，自2016年以來，他一直致力於為客戶建立跨文本和語音通道的聊天機器人。他在BlueMetal公司開展技術實踐活動，並且經常參與一些聊天機器人項目。作為Emerging Technologies的首席架構師，他經常閱讀和觀看有關新技術的演示、培訓客戶、主導研討論壇、指導工程師以及幫助客戶，將聊天機器人、區塊鏈和增強現實等技術應用於業務問題，以保持認知上的靈活性。在業餘時間，他喜歡散步、讀小說、去海邊、彈吉他，以及與妻子Kim、兒子Teddy和金毛獵犬Chelsea共度時光。

譯者序前言關於作者關於技術審校人員第1章 聊天機器人概述 11.1 對機器人的期望 21.2 什麼是聊天機器人 31.3 為什麼是現在 61.3.1 人工智能取得的進步 61.3.2 作為智能對話平臺的消息應用程序 71.3.3 語音喚醒的智能助理 81.4 創建聊天機器人的動機 81.5 機器人的組成 101.5.1 機器人運行庫 101.5.2 自然語言理解引擎 111.5.3 對話引擎 121.5.4 通道集成 141.6 結束語 15第2章 聊天機器人與自然語言理解 172.1 自然語言處理的基本概念 182.2 常見的自然語言處理任務 232.2.1 句法分析 232.2.2 語義分析 232.2.3 語篇分析 232.3 機器人中常見的自然語言理解功能 242.4 雲端自然語言理解系統 242.5 自然語言理解系統的商業產品 252.6 結束語 26第3章 語言理解智能服務 273.1 意圖分類 283.2 發佈LUIS應用 343.3 實體抽取 373.3.1 Age、Dimension、Money和Temperature 403.3.2 DatetimeV2 413.3.3 Email、Phone Number和URL 463.3.4 Number、Percentage和Ordinal 463.4 實體訓練 473.5 自定義實體 503.5.1 簡單實體 503.5.2 複合實體 563.5.3 層次實體 613.5.4 列表實體 643.5.5 正則表達式實體 653.6 預建域 653.7 短語列表 673.8 主動學習 693.9 儀錶板概覽 703.10 LUIS應用管理與版本更新 713.11 拼寫檢查 733.12 導入/導出LUIS應用 743.13 使用LUIS Authoring API 753.14 解決遇到的問題 753.15 結束語 76第4章 對話設計 784.1 常見的使用場景 784.1.1 面向消費者的常見使用場景 784.1.2 面向企業的常見使用場景 824.2 對話表達 834.3 機器人的響應 854.3.1 構建塊 854.3.2 機器人的身份驗證和授權 874.3.3 專用卡片 884.4 其他功能 904.5 對話交互設計指南 914.5.1 專注 914.5.2 不要把機器人設想為人 914.5.3 不要賦予機器人性別 914.5.4 總是提供當前最好的建議 924.5.5 持久的個性 924.5.6 使用豐富的內容 934.5.7 原諒 934.5.8 避免卡殼 934.5.9 不要過於主動發送消息 934.5.10 提供人工介入方法 934.5.11 從用戶對話中學習 944.6 結束語 95第5章 微軟Bot框架概述 965.1 微軟Bot Builder SDK基礎 965.2 Bot框架端到端的設置 1075.2.1 第一步：連接到Azure 1075.2.2 第二步：在Azure中創建Bot Registration 1095.2.3 第三步：為機器人設置安全認證 1115.2.4 第四步：設置遠程訪問 1125.2.5 第五步：連接到Facebook Messenger 1135.2.6 第六步：將機器人部署到Azure 1175.3 理解所做的操作 1215.3.1 Microsoft Azure 1215.3.2 機器人通道註冊入口 1215.3.3 認證 1225.3.4 連接和ngrok 1225.3.5 部署到Facebook Messenger 1235.3.6 部署到Azure 1235.4 Bot Builder SDK重要概念 1235.4.1 會話和消息 1245.4.2 瀑布和提示 1275.4.3 對話框 1305.4.4 調用對話框 1335.4.5 識別器 1355.5 創建一個簡單的日曆機器人 1385.6 結束語 139第6章 深入Bot Builder SDK 1406.1 對話狀態 1406.2 消息 1416.3 地址和主動消息 1446.4 富媒體內容 1466.5 按鈕 1496.6 卡片 1526.7 建議動作 1566.8 通道錯誤 1586.9 通道數據 1586.10 群組聊天 1626.11 自定義對話框 1636.12 動作 1686.13 庫 1736.14 結束語 174第7章 構建一個完整的Bot 1767.1 關於OAuth 2.0 1767.2 Google API的建立 1777.3 將身份驗證與Bot Builder集成 1827.4 無縫登錄流程 1877.5 與Google Calendar API集成 1957.6 實現Bot功能 2017.7 結束語 205第8章 擴展通道功能 2078.1 Slack深度集成 2078.2 連接Slack 2108.3 Slack API實驗 2158.4 簡單的互動消息 2208.5 多步驟體驗 2278.6 結束語 236第9章 創建新的通道連接器 2379.1 Direct Line API 2379.2 自定義Web聊天界面 2399.3 語音機器人 2509.4 將機器人與Twilio整合在一起 2529.5 與SSML集成 2629.6 最後的接觸 2659.7 結束語 268第10章 使聊天機器人更聰明 26910.1 拼寫檢查 27110.2 情感 27610.3 多語言支持 27710.4 QnA Maker28210.5 計算機視覺 28610.6 結束語 290第11章 自適應卡片和自定義圖形 29111.1 自適應卡片 29111.2 渲染自定義圖形 30211.3 結束語 319第12章 人工切換 32012.1 仍離不開人 32012.2 從客服角度看聊天機器人 32112.2.1 一直在線的聊天機器人 32112.2.2 非全時在線的聊天機器人 32112.2.3 面向客服代表的聊天機器人 32112.3 典型的客戶服務系統概念 32212.4 集成方法 32212.4.1 自己創建界面 323