автор Рафаэль Фиол
И зачем тебе такое делать
Существует два способа реализовать свои навыки для Alexa.
Первый является самым распространенным и рекомендованным Amazon. Используйте AWS Lambda, компьютерную службу без сервера. Нет статей и учебных пособий по теме. Это не один из них.
Второй способ встречается гораздо реже. Это размещение конечной точки с помощью веб-службы HTTPS, которую вы управляете. Несколько сложнее найти хорошие примеры такого подхода. В этой статье мы попытаемся сделать именно это и использовать Spring Boot как основу для реализации.
Но прежде чем прыгнуть в какдавайте поговорим о почему:
- Почему бы вам не использовать AWS Lambda?
- Почему игнорировать рекомендацию Amazon?
Эти вопросы важны. Вы найдете множество замечательных примеров и документации по созданию навыков с помощью Lambda, и не так много для альтернативы. Также важно, если вы соглашаетесь, что я делаю, что мир будет без серверов. Это замечательная статья по этой теме Джеймса Бесвика. Переход по маршруту HTTPS приведет вас в одиночку, но иногда это нормально.
Вот несколько причин, почему вы можете захотеть или потребовать пойти по этому одинокому пути.
- Вы можете написать свои веб-сервисы Alexa с помощью любого языка программирования.
- Если вы уже развернули существующие сервисы RESTful, и вы хотите использовать эту инфраструктуру/инвестиции.
- Если ваш CISO не позволяет использовать инфраструктуру вне помещения или облака.
- Если ты любишь одинокие тропы.
В моем случае я решил исследовать путь без лямбда прежде всего, потому что у меня уже был существующий уровень услуг, который я хотел использовать. Имеются POJO и методы, которые я хотел использовать повторно, не открывая новые конечные точки. Конечно, я мог бы создать Lambdas, которые просто предшествовали эти службы, и это действительный шаблон. Но я не хотел добавлять еще один уровень сценариев развертывания, тестирования и мониторинга.
Наверняка у вас есть свои причины. Если бы я создавал новое программное обеспечение, я, вероятно, пошел бы по пути Лямбда.
Предпосылки
Вы будете использовать консоль разработчика Alexa, чтобы зарегистрировать свои навыки, определить намерения и выражения и проверить их. Я предполагаю, что вы уже создали аккаунт разработчика, и что вы можете настроить новый специальный навык на консоли.
Навык Alexa Spring Boot
Остальная статья покажет вам, как легко добавить Alexa Skill к вашим существующим приложениям Spring Boot. Чтобы продемонстрировать это, мы создадим навык, который будет искать интересные факты об определенном году или случайном году. Вы сможете взаимодействовать с нашими навыками, произнося такие вещи, как:
Alexa, ask my demo app to tell me trivia about a random year.Alexa, ask my demo app, what happened in the year 1984? Ладно, да, это довольно бесполезный навык. Но он продемонстрирует все важные аспекты программы Alexa, в частности:
- специальная обработка намерений
- использование слотов, управление сессиями
- встроенная обработка намерений
Чтобы достичь этого, наш пример навыков будет вызывать бесплатный посторонний API для поиска информации о мелочах, используя отличный NumbersAPI. Большое спасибо Дэвиду и Маку за создание этого веселого сервиса.
Начинаем
В первую очередь. Добавьте пакет SDK Alexa Skills Kit в файл «pom.xml». На момент написания статьи последняя версия SDK – 1.8.1.
<dependency> <groupId>com.amazon.alexa</groupId> <artifactId>alexa-skills-kit</artifactId> <version>1.8.1</version></dependency>Пакет SDK содержит специальный сервлет с ним. SpeechletServlet, который вам нужно будет скачать как часть загрузки приложения. Это действительно очень легко сделать.
Сервлет – это рабочая лошадка. Он обрабатывает все беспорядочные требования для размещения навыков, например проверку запроса Alexa, проверку подписи и проверку отметки времени. К нашему счастью, нам не приходится сталкиваться ни с одной из этих головных болей. Нам просто нужно скачать сервлет. Вот как мы это делаем:
Просто. Вы можете видеть выше, что мы создали конфигурационный класс, который загружает наш сервлет. В строке 10 это видно SpeechletServlet создается экземпляр, а затем в строке 13 он регистрируется в Spring.
Это почти все, что вам нужно сделать, чтобы скачать сервлет.
Как я отмечал, сервлет берет на себя все сложные коммуникации рукопожатия из Alexa. И после того, как это сделает, сервлет делегирует реальную бизнес-логику взаимодействия. Speechlet, который вы должны реализовать. Вы можете увидеть в строке 11 этот Speechlet, который я назвал HandlerSpeechlet, назначается сервлетом. Этот Speechlet будет вызываться при каждом взаимодействии с Alexa.
Speechlet – это просто POJO, соответствующий интерфейсу SpeechletV2, определенному в Alexa Skills SDK. Вот как смотрится интерфейс.
Ваша работа – реализовать эти четыре метода.
Все они важны, но большинство работы происходит у них OnIntent(), который вызывается, когда пользователь говорит что-нибудь значимое. Если вы новичок в словарном запасе программирования Alexa, вам следует прочесть Намерения, высказывания и слоты: новый словарь, необходимый для развития голоса.
Определение намерений
Выделите консоль разработчика Alexa. Настройте новый специальный навык в консоли – эта часть очень проста. Я назвал свой навык «MyDemoApp», а в меню «Вызов» установил «Название вызова навыка» на «моя демонстрационная программа».
Напомним, ранее в этой статье я говорил, что вы можете взаимодействовать с нашими навыками, произнося такие вещи, как:
Alexa, ask my demo app to tell me trivia about a random year.Alexa, ask my demo app, what happened in the year 1984?Вы можете видеть, что каждое из приведенных выше предложений начинается со слова пробуждения (Alexa) и названия вызова навыков (моя демонстрационная программа).
Alexa, ask my demo app ...Все после имени вызова навыка известно как an высказывания. Ваша работа состоит в том, чтобы перечислить высказывания на консоли разработчика и сопоставить их с намерением. Одно намерение обычно содержит множество высказываний, представляющих варианты, которые может сказать пользователь. Например, все следующие высказывания по существу одинаковы:
tell me trivia about a random year.say something about any year.pick a random year.tell me some trivia.say anything about any year.Все эти высказывания означают одно и то же, и потому могут отражаться в одном умысле. В своей заявке я назвал это RandomYearIntent. Вот как это смотрится на консоли разработчика.
Вернуться к написанию кода
Когда наше первое намерение определено, пора вернуться в нашу программу Spring и написать некоторый код. Давайте отредактируем наш HandlerSpeechlet. На данный момент давайте пропустим onSessionStarted и onLaunch методов Speechlet, и перейти прямо в onIntent метод.
Поскольку наша программа будет обрабатывать несколько намерений, нам сначала нужно определить, какое намерение вызывается.
В строке 10 мы теперь называем название намерения. В нашем примере пока это должно быть RandomYearIntent. В этот момент у вас может возникнуть соблазн написать кучу if-else высказывания против названия умысла, но давайте попробуем что-нибудь умнее.
Убедившись, что наши намерения соблюдают определенную конвенцию по именам, мы можем использовать некоторую магию Spring для загрузки и вызова специализированных обработчиков для каждого намерения. Дальше не является чем-то специфическим для Alexa Skills SDK. Это просто мой способ обработки нескольких намерений. Есть много способов воплотить эту логику. Вот мой.
Давайте начнем с определения интерфейса, который мы будем использовать для всех наших обработчиков. Давайте творить IntentHandler как:
Далее для каждого намерения мы создадим класс, реализующий этот интерфейс. Мы также будем осторожны называть наши классы так же, как имя умысла, с добавлением слова Handler. Например, для намерения «RandomYearIntent» мы создадим класс с именем RandomYearIntentHandler.
Ладно, пока оставим это нереализованным. Мы вернемся к нашему «HandlerSpeechlet» чтобы добавить код, который передаст управление нашему новому RandomYearIntentHandler. Основная стратегия состоит в том, чтобы полагаться на наше соглашение об именовании IntentName + Handler.
Я удалил некоторые детали и обработки ошибок из кода ниже, чтобы мы могли сосредоточиться на важных частях. В конце этой статьи вы можете найти ссылку на мой репозиторий GitHub с полным кодом.
Просмотрите строки 12 и 13 ниже, формирующие имя класса, а затем попросите Spring найти зарегистрированный bean с таким названием. Затем, наконец, в строке 17 мы передаем управление этому обработчику.
RandomYearIntentHandler
Теперь у нас есть сантехника, чтобы вызвать наших специализированных менеджеров. Давайте вернемся к реализации нашего RandomYearIntentHandler. Это конкретное намерение просто. Вот полная реализация.
Просто! Вы уловили аннотацию в строке 1? Это @Component annotation – это крутой маленький трюк, который скажет Spring создать экземпляр этого класса как Bean. Вот как мы можем получить доступ к обработчику в нашем Speechlet, используя beanFactory.getBean(handlerBeanName).
В строке 11 мы создаем случайное число между 1900 и текущим годом. Затем мы вызываем Numbers API, чтобы получить информацию о том году.
В строках 14 и 15 создаем a Card и а Speech. The Card это то, что отображается в вашем мобильном приложении Alexa или на экране в Echo Show. Язык – это то, что произносится пользователю.
AlexaUtils это простой класс, который я создал. Я не буду вдаваться в детали здесь, но вы можете просмотреть это на GitHub.
Это было легко — а как насчет слотов?
Слоты в основном переменные в высказываниях. Посмотрите на два намерения в нашей программе. Второе намерение, которое я буду называть SpecificYearIntent, позволяет пользователю сказать любой год. Например:
Alexa, ask my demo app, what happened in the year 1984?В приведенном выше высказывании год очень изменчив. Мы не хотим определить высказывания для каждого возможного года. Вместо этого мы определим это высказывание, используя слот, как:
Alexa, ask my demo app, what happened in the year {Year}?{Year} – число. Вернувшись к нашей консоли разработчика, мы настроим новое намерение SpecificYearIntent со связанными с ним высказываниями следующим образом:
Я определил слот под названием Year, который имеет тип AMAZON.NUMBER. Теперь в своем обработчике я могу легко получить значение слота под названием.
В строке 13 мы определяем год Slot. Остальное – это стандартный Java-код, который придерживается того же шаблона, что и первое намерение – позвоните в службу NumbersAPI за год и обработайте ответ.
Сессии и состояние
Я не попал в OnSessionStarted или OnLaunch методы Speechlet в этой статье, но я включил реализацию для OnLaunch в примерном проекте на GitHub.
Вы можете использовать Session объект для хранения переменных, которые сохраняются во время вызовов в режиме разговора. Режим разговора возникает, когда пользователь использует ваш навык, но не говорит распознанного высказывания. Например:
Alex, open my demo app.>> Hello. Here are some things you can say: Tell me something about a random year. Or, what happened in nineteen eighty-nine?What happened in the year 1984?>> 1984 is the year that the European Economic Community makes £1.8 million available to help combat the Ethiopian famine on October 25th. >> What else can I tell you? Say "Help" for some suggestions.Cancel.>> OK. Goodbye.В моем исходном коде вы заметите, что у меня есть метод с именем setConversationMode. Он просто устанавливает переменную в сеансе, давая мне знать, что мы в режиме разговора.
Резюме
Написать навыки Alexa с помощью Spring Boot достаточно легко и может являться мощным способом повторного использования существующей инфраструктуры. Загрузите полное приложение с GitHub, чтобы узнать больше.
А если вы находитесь в районе Южной Флориды, вы можете использовать мой Cutler Stew Skill (построен с помощью Spring Boot), чтобы узнать, когда и где моя группа Cutler Stew выступит следующим образом.