https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/images/architecture.max-1800x1800.jpg

讓我們更仔細(xì)地看看Woolworth是如何構(gòu)建Olive的,這個聊天機器人位于數(shù)字應(yīng)用和微服務(wù)之上,這些應(yīng)用和微服務(wù)托管在Google Kubernetes Engine (GKE)中,它們調(diào)用其他服務(wù)和數(shù)據(jù)源來完成客戶的請求。由Apigee提供的API網(wǎng)關(guān),在公司的云遷移中也發(fā)揮了關(guān)鍵作用,促進了這一過程。然后數(shù)據(jù)被回傳到GKE中的應(yīng)用,為通過Google Hangouts、一個第一方基于文本的聊天機器人、Google Home設(shè)備或Hub的IVR向客戶交付做好準(zhǔn)備。

Apigee API管理和Dialogflow:它們是如何協(xié)同工作的

https://storage.googleapis.com/gweb-cloudblog-publish/images/Apigee_API_Management_and_Dialogflow.max-1700x1700.jpg!Apigee API 管理和 Dialogflow

通過API,使用Dialogflow創(chuàng)建的虛擬代理與客戶以及包含客戶所需信息或體驗的后端系統(tǒng)進行通信。這個過程需要快速響應(yīng)時間:往返延遲應(yīng)少于150毫秒(ITU-T G.114推薦最大單向延遲為150毫秒)。涉及多個不同的后端系統(tǒng)和遺留應(yīng)用程序時,要在可接受的時間窗口內(nèi)獲得響應(yīng)可能非常具有挑戰(zhàn)性。Apigee利用其預(yù)熱緩存功能提供了這種粘合劑,以獲得幾乎即時的響應(yīng)。

此外,這些呼叫請求可能需要訪問在多個云和/或本地系統(tǒng)上本地化的系統(tǒng)。Apigee的履行簡化、編排和保護這些API與企業(yè)業(yè)務(wù)流程之間的交互。并且因為Apigee充當(dāng)抽象層,它使得監(jiān)控API、SLA(服務(wù)級別協(xié)議)和SLO(服務(wù)級別目標(biāo))成為可能——所有這些能力都幫助像Woolworths這樣的組織確保他們?yōu)榭蛻籼峁┛焖佟⒂杏谩o縫的體驗。對于許多企業(yè)來說,對話式人工智能解決方案與后端系統(tǒng)之間的連接是具有挑戰(zhàn)性和耗時的。然而,通過使用Dialogflow和Apigee,這些挑戰(zhàn)可以迅速被克服,讓企業(yè)有足夠的時間專注于為他們的最終消費者提供愉快的體驗。

原文地址:https://cloud.google.com/blog/products/api-management/conversational-ai-with-dialogflow-and-apigee-api-management

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