## 前言
- 在第一天的教程《天猫精灵语音开发-第一天》 里我们已经尝试开发出了一个hello world
- 在第二天的课程《天猫精灵语音开发-第二天》里我们已经尝试开发出一个查询天气的语音技能。
- 在第三天的课程《天猫精灵语音开发-第三天》里我们尝试开发一个多意图关联的空气质量查询语音技能
流程
前台配置流程
- 创建地理小百科技能后台开发流程
- 根据实际情况修改基础代码 - 提交代码并部署上线前台检查自动生成流程
- 检查自动生成的意图
- 检查对话语料和标注
- 语音测试
- 项目下线
前台配置流程
创建地理小百科技能
后台开发流程
本次不再创建语音交互模型，直接跳到后端服务创建应用并登录阿里云云开发平台（网址：workbench.aliyun.com）基于默认模板的代码进行功能开发
基于实际情况修改基础代码
修改后的源码
package com.alibaba.ailabs;
import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import com.alibaba.ailabs.common.AbstractEntry;
import com.alibaba.da.coin.ide.spi.meta.ExecuteCode;
import com.alibaba.da.coin.ide.spi.meta.ResultType;
import com.alibaba.da.coin.ide.spi.standard.ResultModel;
import com.alibaba.da.coin.ide.spi.standard.TaskQuery;
import com.alibaba.da.coin.ide.spi.standard.TaskResult;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.aliyun.fc.runtime.Context;
/**
* @Description 天猫精灵技能函数入口，FC handler：com.alibaba.ailabs.GenieEntry::handleRequest
* @Version 1.0
**/
public class GenieEntry extends AbstractEntry {
private static final Map<String, LinkedList<Integer>> USER_MAP = new ConcurrentHashMap<>();
private static final List<String> KNOWLEDGE;
private static Random random = new Random();
static {
KNOWLEDGE = Arrays.asList(
"世界热极：巴士拉（伊拉克）最高记录58.8摄氏度",
"世界冷极：东方站（南极）最低记录-89.2摄氏度",
"世界湿极：怀厄莱阿莱（太平洋上的一个岛屿）每年平均有335天下雨，年降水量达12244毫米",
"世界干极：阿塔卡马沙漠（南美洲）平均年降水量小于0.1毫米，1845年~1936年的91年间未曾下雨",
"海拔最高的山峰：珠穆朗玛峰（海拔8844.43米）",
"地球上体积最大的山及火山：冒纳罗亚火山（MaunaLoa，夏威夷岛，海拔4169米，火山体积达7万5000立方公里）",
"地球上最高的活火山：奥霍斯德尔萨拉多山（海拔6893米）",
"太阳系内已知的最高、体积最大的山及火山：奥林帕斯火山（火星，高达约27公里）",
"最大的岛屿：格陵兰岛（面积达2166086平方公里）",
"人口最多的岛屿：爪哇岛（人口达12400万）",
"唯一分属三个国家的岛屿：加里曼丹岛",
"最大的湖泊及咸水湖：里海（面积达371000平方公里）",
"最大的淡水湖：坦噶尼喀湖（非洲）",
"最深的湖泊及淡水湖：贝加尔湖（水深达1940米）",
"海拔最低的湖泊：死海（湖面海拔负392米，是已露出陆地的最低点）",
"最咸的湖泊：死海（湖水盐度达300‰，为一般海水的8.6倍）",
"最古老的湖泊：贝加尔湖（已经在地球上存在超过2500万年）",
"最长的河流：尼罗河（全长6671公里）",
"流域面积最大的河流：亚马逊河（面积达7050000平方公里）",
"含沙最多的河流：黄河（1977年录得最高含沙量达每立方米920千克沙）",
"流经最多国家的河流：多瑙河（流经西欧至东欧共18个国家）",
"最早的运河：古苏伊士运河（建于公元前19世纪，完成于前500年，8世纪被毁弃，19世纪重建。）",
"海拔最高的长河：雅鲁藏布江（河床海拔平均在3000米以上）",
"太阳系已知的最大峡谷：水手号峡谷（火星，长达4500公里，阔200公里，深11公里）",
"最大的沙漠：撒哈拉沙漠（面积约有960多万平方千米）",
"面积最大的盆地：刚果盆地",
"世界上已知体积最大的独立岩石：艾尔斯巨石（高348米，底沿周长约9400米，占地面积约1200公顷）",
"质量最大的行星：木星（约为其余八大行星质量总和的2倍）",
"太阳系中最大的卫星：木卫三",
"最深的海沟：马里亚纳海沟（深11034米）",
"最长的洋流：南极环流（长达21000公里）"
);
}
@Override
public ResultModel<TaskResult> execute(TaskQuery taskQuery, Context context) {
context.getLogger().info("taskQuery: " + JSON.toJSONString(taskQuery));
String userId = taskQuery.getRequestData().get("userOpenId");
userId = userId == null ? "testUser" : userId;
LinkedList<Integer> list = USER_MAP.get(userId);
//欢迎意图 或 用户缓存数据为空
if ("welcome".equals(taskQuery.getIntentName()) || list == null) {
list = new LinkedList<>();
int randomIndex = random.nextInt(KNOWLEDGE.size());
list.addLast(randomIndex);
USER_MAP.put(userId, list);
return intentChangeReply(KNOWLEDGE.get(randomIndex));
}
//下一个意图，随机选择一个内容回复，并将index追加到用户数据的LinkedList集合最后
if ("next".equals(taskQuery.getIntentName())) {
int randomIndex = random.nextInt(KNOWLEDGE.size());
list.addLast(randomIndex);
return intentChangeReply(KNOWLEDGE.get(randomIndex));
}
//上一个意图，将用户数据的LinkedList集合中最后一个index移除，并返回该index的内容。首先要判断集合内是否有元素，没有则不需要移除
if ("prev".equals(taskQuery.getIntentName())) {
if (list.size() > 0) {
list.removeLast();
}
if (list.size() == 0) {
return intentChangeReply("这已经是第一个了。");
}
return intentChangeReply(KNOWLEDGE.get(list.get(list.size() - 1)));
}
//退出意图，清除用户缓存
if ("exit".equals(taskQuery.getIntentName())) {
USER_MAP.remove(userId);
return reply("已为您退出，再见。");
}
return reply("请检查意图名称是否正确，或者新增的意图没有在代码里添加对应的处理分支。");
}
/**
* 结束对话的回复，回复后音箱闭麦
*/
private ResultModel<TaskResult> reply(String reply) {
return getResult(reply, ResultType.RESULT);
}
/**
* 未指定追问参数，音箱自动开麦，用户的回答可跳转到其它意图
*/
private ResultModel<TaskResult> intentChangeReply(String reply) {
return getResult(reply, ResultType.ASK_INF);
}
private ResultModel<TaskResult> getResult(String reply, ResultType askInf) {
ResultModel<TaskResult> res = new ResultModel<>();
TaskResult taskResult = new TaskResult();
taskResult.setReply(reply);
taskResult.setExecuteCode(ExecuteCode.SUCCESS);
taskResult.setResultType(askInf);
res.setReturnCode("0");
res.setReturnValue(taskResult);
return res;
}
}提交代码并部署上线
- 使用Git提交代码
- 选择预发环境部署上线，详情请看第一天教程
前台检查自动生成流程
检查自动生成的意图
检查自动生成的对话语料
提交代码并部署上线
语音测试
进入在线测试进行测试
ps: 目前因为没有实体机所以就不实机测试了。
项目下线
在线测试完成后，要在云开发平台中我的应用及时将部署的应用下线，因为免费额度有限，不及时下线将会产生不必要的费用
