开发者学堂课程【3节课走进云小蜜产品：课时1：简单对话场景搭建和云小蜜接口集成】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/298/detail/3495
课时1：简单对话场景搭建和云小蜜接口集成（三）
六、开发新场景实例
首先点击新建对话流单元：
用系统内置的模板来进行快速配置：
选择无分支空白模板，名称设置为查火车票。点击确定进入画布：
由于选择的是无分支空白模板，所以此时已经自动创建出了用户说节点，填槽节点，函数节点，回复节点：
买火车票场景需要多轮交互，首先需要用户表达查火车票的意图，然后机器人访问用户收集参数：出发地、目的地、出发日期，收集到信息之后，机器人调用12306接口获取符合这三个信息的火车票都有哪些，然后将答案告诉用户。以上就是所有流程。首先配置用户说节点：
填槽节点：
函数节点：
回复节点：
在该流程当中，首先用户说要查车票，然后机器人与人进行多轮交互，收集所涉及到的参数。收集到参数之后，机器人就会查询当前给定信息下的火车票信息。查询完成之后，告诉用户已经查询到的火车票有哪些，以上就是买火车票流程：
接下来需要将每个节点的具体配置内容完善。用户说节点：
在用户说节点当中需要配置意图。也就是用户说什么样的话术能够表达该意图，同时需要配置该意图当中所涉及到的参数。所以新建意图：意图名称为查火车票。新增用户话术，也就是用户说什么样的话可以触发该意图。例如“我要查火车票”，“帮我买一张火车票” 等等：
话术配置完成之后，点击确定：
此时用户说节点已经与意图产生了关联：
当用户所说的话满足了查火车票的意图时，流程就会进行到用户说节点，并且继续向下进行。接下来会进行到集参数节点，参数在意图当中定义点击意图的低低设置。此处定义语义词，语义词就是为了达成意图，机器人需要向用户收集的信息。例如该场景当中需要收集出发地，目的地和出发日期，也就是两个地址类型的参数和一个日期类型的参数：
例如用户可能会说“我要查从明天北京出发到天津的火车票”，此时该话术当中包含了三个所需要的信息，系统做自定义推荐之后会发现可能需要收集的参数有哪些，就会将其提示出来。例如要收集地级市作为出发地，收集地级市作为目的地，收集日期作为出发日期,
此时可以给参数更换名字：
由于机器人自带实体识别的能力，例如会识别出用户的话语当中的北京是一个地级市，天津市一个地级市，明天是时间，会用该能力识别出所需要的信息，此时为该意图定义了三个参数。接下来，在收集参数当中可以选择关联查火车票意图，此时要查的三个参数都被列出：
接下来需要关心的是如何让机器人访问得到这三个参数，例如设置反问问题“您从哪里出发？”，“您到哪里去？”，“哪天出发？”：
针对每一个参数设置了反问话术，用于询问用户该三个参数：
接下来是HTTP接口，HTTP接口就是收集完三个参数之后，通过三个参数去查询接口，查询满足出发地是北京，目的地是天津，时间是明天的火车票有哪些。可以在阿里云的云市场当中查询到许多API，以下是在阿里云市场搜索到的火车票查询的API：
如果是制作demo，还有免费的限额。在下方有调用的说明，例如调用接口的URL是什么，需要传哪些参数，例如火车票查询当中需要传出发地，到达地和时间三个参数,此时只需要将参数传入，就会有返回列表，返回所有满足条件的火车票，只需要让机器人将该结果返回给用户即可。
但其中存在一个问题，机器人返回的是 JSON，但不能将 JSON 直接返回给终端用户，用户体验不好，需要机器人将话术组织，组织为从北京到天津明天的火车票有 G34、G32 等等，所以需要对函数进行后处理，此时可以使用阿里云函数计算控制台：
在此处可以使用无服务的概念，快速开发 HTTP 接口，该 HTTP 接口当中可以做任意事情。新建服务,
新建函数：
进行简单的代码编写之后就可以快速实现 HTTP 接口。此时所展示的代码当中调用的是火车票查询接口，得到结果之后，对结果进行了修改，集合返回了 type、name 和火车班次，将其作拼接，给用户更友好的体验。因为希望呈现的答案是：
北京到天津明天的班次有高铁 g34，高铁 g32。
函数完成之后能够进行快速调试。以下是函数 url：
https://1942022723137282.cn-shanghai.fc.aliyuncs. .com/2016-08-15/proxy/news. headline. service/train. ticket function/
可以点击复制到其他地方。此时定义了三个参数，分别是 depart _city、Arrive_city和 date。传入对应的值北京，杭州，2020-08-20：
执行完成之后，函数的返回符合预期结果：
以上就是自行封装的 HTTP 的返回结果。在该 HTTP 内部可以再加入一些代码，调用其他 HTTP 或做其他更丰富的事情，例如访问阿里云的数据库或发消息队列，发信息都可以在计算代码当中完成。该函数计算为机器人开通了另一片天地，可以做任何用户想做的事情，只需要不超时即可。此时可以单点调试完所有HTTP接口之后。将链接复制，在函数节点粘贴通过函数计算开发的服务：
并且将参数传入：
需要将意图当中收集好的参数作为 HTTP 接口的参数传给接口，所以需要引用，引用完成之后修改名称。可以通过“$” 的方式引用意图当中的参数: 出发地、目的地和出发日期。此时将收集到的三个参数作为 HTTP 集合请求发给 HTTP 接口。此时在回复节点中设置回复文本：“符合条件的火车票有：”，将函数的返回值进行拼接，拼接成完整的答案，返回给用户。
保存之后进行测试：
用户说“我要查火车票”
机器人回复“你从哪里出发？”
用户说“北京”
机器人回复“你到哪里去？”
用户回复“杭州”
机器人回复“哪天出发？”
用户回复“明天”
此时机器人列出所有符合条件的火车票班次：
点击查看详情，可以查看每一轮对话的详情：
例如最后一轮已经收集到的槽位是：出发地是北京，目的地是杭州，出发日期是明天，明天被解析为2020年8月12日，在详情当中有调用情况：调用了 HTTP 接口以及请求参数，函数返回值等等详细的信息帮助给用户调试。此时流程开发完毕，简单的多轮对话能够让机器人帮助用户通过收集用户参数，出发地、目的地和时间，帮助用户
查询到高铁的情况。
七、总结
首先需要定义对话的框架：
也就是说需要制作的多人对话的框架是怎样的，用户表述，希望机器人和用户收集何种参数以及机器人是否要采取一些动作，例如查询接口做运算等等，以及机器人应该给予什么样的回复。以上就是简单的线性基于填槽的流程。可以丰富用户场景，两个较为实用的工具：
1.阿里云市场可以搜索到许多有用的 API，有些是免费，有些是收费，可以根据用户需要使用；
2.函数计算，可以在函数计算的控制台上创建服务函数，在其中可以写简单的脚本函数，做任何想做的事，完成所需要的数据处理及格式处理或是第三方数据的查询，数据的存储等等。函数能力赋予了机器人无穷无尽的想象力，基本上可以完成任何事情，例如调用接口控制电视机或空调的开关或者调用接口查询信息，例如查询用户的账户余额或其他信息，甚至可以做数据的读写，将一些数据放到阿里云 OSS 或数据库上，函数计算赋予了机器人较强的能力。也可以靠开发者的想象力和开发能力扩展。
最后可以定义机器人的回复，以上就是简单的多轮对话场景。后续课程会介绍较为复杂的场景以及效果调优。
