1. 卡片使用

1.1 画流程图

对话图创建时会生成一个名为 main 的空节点，我们将用它作为对话图的起始点。空节点不会影响对话图的功能，我们可以用其作为传送节点的目标，使对话图更加清晰。
对话图需要用户输入节点来触发，可以是用户说，意图识别，实体提取或者万能节点等类型。其中，用户说节点会捕捉一个被事先定义好的文本内容。当用户输入完整匹配的文本内容时，节点匹配，流程可以继续执行。

我们首先拖曳一个简单的用户说节点。将鼠标移动到用户说节点的图标，按住鼠标左键，将图标拖曳到对话图编辑区域：

在节点上双击鼠标左键，可以编辑用户输入的内容。

下一步，拖曳机器人答节点，让机器人说些什么来欢迎用户吧。同样可以双击编辑机器人答复的内容。

现在，将用户说节点和机器人答节点用箭头连接，表明对话图的走向。将鼠标移动到用户说节点上，节点的边上显示空心圆。将鼠标移动到任意一条边上的空心圆上时，鼠标显示为 + ，按住鼠标左键，将箭头连接到机器人答节点。然后把自动生成的空节点连接到用户说节点。

1.2 测试

下面，让我们先体验一下这个最简单的对话图吧。点击编辑页面右上方的训练按钮，训练使对话图使图的改动生效。训练成功后，点击测试按钮。
在弹出的对话框下方的输入框中，输入“满意度反馈”，可以看到机器人回答了我们设置的回复语。

1.3 卡片命名

双击卡片后，可以点击卡片名称右边的编辑按钮，给卡片命名。这样可以对话图更加清晰。

2. 输入节点

输入节点可以用来捕捉用户输入。

2.1 用户说

用户说会捕捉一个被事先定义好的文本内容。我们在刚才的例子中已经用到了该节点
用户说节点同时可以使用正则表达式，需要在高级设置中，勾选“正则表达式匹配”，这样用户说节点中输入的文字，会当成正则表达式在后端进行匹配。

同时，所有输入节点都可以选择进行全局匹配，需要在高级设置中，勾选“全局匹配”。使用全局匹配之后，任何时候都可以通过这个输入节点进行匹配，但是优先级是最低的。

2.2 询问意图

意图节点会捕捉包含一定意图的用户回答，并将捕捉到的意图存在变量中

输入你想要捕捉的意图，点击 Enter 后，自动进入 NLU 编辑界面内的意图编辑。

在左侧输入你想要捕捉的句子，可以输入多个。当流程图运行到意图节点时，会将用户输入的内容与模板里的句子进行匹配，如果匹配成功，对话图会继续运行。

在右侧添加槽位。槽位有自己的名称，并应该基于一个词典。词典可以使用系统词典或者用户自定义的词典。

然后就可以对模板进行标注了。被标注的词可以被替换成词典中的其他词语。

选择我们添加好的意图

让我们试试吧！别忘了训练！

被捕捉到的意图会被存在变量中，变量名字为槽位名。我们可以在机器人回答中用到该变量，如下：

因为日期是一个 array，我们用".key"可以读取所有日期的 key，读取的结果也会是一个 array。而用".get(0)"则可以读取 array 的第一个元素，然后再读该元素的 key，就能直接得到我们想要的值了。

当前大部分情况，用户只需要得到用户输入的文字，即 .get(0).key的值。所以在 TDE 的设置页面有一个开关，默认为key。key 即代表所有槽位使用 .get(0).key的值，json 则代表使用原始的格式，是一个 list，面向高级用户结合脚本使用。

意图捕捉的变量还可以与脚本结合起来，完成更复杂的功能。首先，画一个对话图，并设置意图节点。

这是我们已经熟悉的基本操作，让我们用脚本做一些更复杂的事吧。

2.3 捕捉实体

实体提取节点可以捕捉包含一个词典里词语的输入。首先让我们拉一个实体卡片，双击编辑它。下图的例子中，这个实体节点会捕捉包含数字的语句。

训练，然后试一下。

点击新建词典，在系统词典的基础上创建你自己的词典。新建的词典在意图编辑器里的词典里也能看到。

与意图相似，被捕捉到的实体也会被存在变量中，变量名字为实体名。我们也可以在机器人回答中用到该变量，如下：

当前大部分情况，用户只需要得到用户输入的文字，即 .get(0).key的值。所以在 TDE 的设置页面有一个开关，默认为key。key即代表所有槽位使用 .get(0).key的值，json 则代表使用原始的格式，是一个 list，面向高级用户结合脚本使用。
实体节点可以支持匹配多个实体，只需要在选择时多选即可，只要匹配中其中一个实体，就算匹配成功。

2.4 知识库提取节点

很多用户都积累了大量的 FAQ 数据，这些 FAQ 都是相关业务问题得积累。在对话图中引入这些数据去匹配用户的输入、回答用户的问题对用户有比较大的帮忙。
为了使用知识库的输入输出节点，首先需要在对话图中配置相关的 FAQ 节点。配置完节点后，可以在流程图中添加输入节点去匹配用户的问题，添加输出节点回答用户的问题。
首先，给对话图关联知识库。

选择某一个 FAQ 技能查看该技能。

如果该 FAQ 技能的问答对满足流程图的需求，则选择配置该 FAQ 到流程图里。

在流程图中增加一个 FAQ 输入节点。同时，可以设置问题的最低匹配相似度，默认为 0.9。

在流程图添加一个 FAQ 输出节点

训练一下，然后试一下。

2.5 万能节点

万能节点会捕捉用户说的任何语句，并将该语句存放在名为 sentence 的变量中。在机器人说中，输入 $sentence （注意结尾需要有空格或符号），就可以引用用户刚刚说的话。

3. 输出节点

输出节点会向用户展示内容。

3.1 机器人答

机器人答节点，在输入节点处已经进行了展示。这里需要注意，在机器人答中可以输出当前图里变量，以 $符号起始，用{}包住，即可输出。如 **$ {sentence}。如果需要输出 $符号，则使用 $**

3.2 知识库回答

知识库回答节点，在输入节点处已经进行了展示，可以使用已有知识库中的回答进行回答。支持多选。如果有多条回答，则随机选择一个进行输出。

3.3 卡片列表

卡片列表会想用户展示一个或多个卡片，上面可以有文字，图片，按钮。如果是多个卡片，则可以选择横向或者纵向排版。在用户点击按钮后，在对话框中显示用户输入了 button 上 text 的值，并在后端返回 button 的 postback 值。

训练后测试一下：

在卡片列表中，也支持输出图中相应的参数，与机器人答一样，使用 ${param}的格式进行输出，例子如下

3.4 上传文件

上传文件节点，会在对话框生成一个可以用于上传文件的按钮，方便用户从本地上传文件到创建对话图的用户的媒体资源库

上传文件节点本身是一个输出节点，上传文件后不会向后端发送消息。所以一般建议，如果要使用上传文件节点，在后面询问用户是否上传完毕，是的话在继续对话

使用机器人的用户，上传的文件，会统一上传到画对应 TDE 图的用户的媒体资源库中，方便查看。

3.5 快速回复

快速回复节点，一般用于引导用户的回复。在聊天框展示可以点击的按钮。让用户使用点击动作代替输入回复。与卡片列表相似，在用户点击按钮后，在对话框中显示用户输入了 button 上 text 的值，并在后端返回 button 的 postback 值

训练并测试

与卡片列表相似，快速回复也支持输出图中相应的参数，使用 ${param}的格式进行输出

3.6 传送

传送节点可以将对话流传送至任何一个被命名的卡片，相当于连了一条线到传送到的节点。在下图的例子中，用户选择 No 之后会被传送到起始点。

一般来说，传送节点只能选择当前图（或者 module）内，带 tag 的节点。不能跨 module 进行传送。同时传送节点，可以选择传送到某一个 module，即相当于传送到该 module 的起始节点处。

3.7 图片，视频与音频

用图片，视频，以及音频节点使你的回复具有多样性。在编辑框中输入图片，视频，音频的链接。

与卡片列表相似，快速回复也支持输出图中相应的参数，使用 ${param}的格式进行输出

3.8 超链接

超链接节点可以在聊天框输出一个可以点击的超链接。

与卡片列表相似，快速回复也支持输出图中相应的参数，使用 ${param}的格式进行输出

3.9 退出

一旦对话图运行到退出节点就会停止运行。退出节点后的内容不会运行。比如在下图中，如果在模块中进入退出节点，模块外的对话图也不会运行。

让我们试一下。

与机器人答节点类似，可以输出当前图里变量，以 $符号起始，用{}包住，即可输出。如 **$ {sentence}。如果需要输出$符号，则使用 $**
一般我们推荐在图的最后使用退出节点退出，要不多重 call 有时会造成额外的输出内容

4. 运算节点

运算节点不会向用户展示内容，而是通过运算影响对话图的走向。

4.1 脚本节点

利用脚本节点编辑一段 Groovy，可以用来实现多种复杂的功能，比如编辑变量，检测用户回复是否满足一定条件等等。
下图中的脚本是一个最简单的例子。运行后，变量 a 被赋值 2。被赋值的变量可以用来满足进入节点的条件。（详见下方　编辑变量）

接下来的这个例子稍微复杂一些，该脚本会检测万能节点捕捉的用户输入是不是一个数字，并把结果存在一个叫做　 isNumber 的变量里。然后我们在下面的机器人说中，用该变量告诉用户，输入是否是数字。

4.2 随机节点

当对话图到达随机节点时，会随机从它通向的节点中选择一个执行。在下图的例子中，在用户说“１”后，机器人会随机从“１”，“２”，“３”中选择一个回答。

4.3 空节点

空节点不会对对话图产生影响，一般将其设为传送节点的目标，使得对话图更加清晰。

4.4 存储

存储节点可以将对话图中参数存储到 TDE 后端的数据库中，或者将之前上传的文件存储到数据库中
下图为存储相应的参数

数据库中的格式，setid为table，uid为行名，参数名为列名。根据这种方式，同一个 uid（即使用 bot 的用户）下，一个参数只能存储一行。如果用户需要存储多行，比如录入公司人员信息，需要多行姓名、性别、年龄等，可以将一个或多个参数设置为主键（primary key），行名将变成uid + primary_keys，这样可以存储多行数据。参数左边的钉子点亮，即设置为主键。

下图为存储文件的例子，其中上传文件节点名称，应为上传文件节点的机器人说。目前可以存储的文件只支持 txt，excel 和 csv，且首行为标题，之后为每一行数据）。

存储在数据库中的数据，可以通过 TDE 的 api 进行调用，根据 setid，uid 等参数，得到数据库中的数据。

API 如下导出对应用户的自主数据库信息，通过存储节点存储的参数

Parameters:

name	type	note
setid	string	setid，必须
table	string	table 信息，非必须，一般为 null
uid	string	uid，非必须
row	string	行信息，非必须
column	string	列信息，非必须

返回： Map，包含 list of value，和是否成功的信息例子：http://localhost:8082/set/exportmock?setid=ff80818170ac67440170ac686c2b0000

{
  "value": [
    {
      "uid": "testClient",
      "平均得分": "0.8586277365684509",
      "createtime": "2020-07-03 15:22:52",
      "机器人 id": "999217.0",
      "技能名称": "消费者 faq",
      "技能类别": "faq",
      "updatetime": "2020-07-03 15:22:52",
      "回答次数": "82414.0"
    },
    {
      "uid": "testClient",
      "平均得分": "0.9447728991508484",
      "createtime": "2020-07-03 15:22:52",
      "机器人 id": "999217.0",
      "技能名称": "共享闲聊",
      "技能类别": "faq",
      "updatetime": "2020-07-03 15:22:52",
      "回答次数": "17716.0"
    }
  ],
  "status": "success"
}

4.5 读取

读取节点可以将用户存储到后端数据库的数据，从数据库中读取出来

4.6 HTTP 服务

http 服务节点辅助用户访问第三方 http 服务并从服务的 json 结果中抽取内容保存在变量中。http 服务节点包含两部分内容：第一部分需要注册一个 http 服务，说明服务的 URL，访问的方法（GET，POST，PUT），服务的参数和需要抽取的内容等。第二部分是在流程图的 http 服务节点中引用第一步注册的服务；第二步引用 http 服务的同时，为了配合测试，可以设置测试数据。
第一步注册服务

在弹出的服务内容窗口中添加 http 服务的内容

其中包括的内容有：

服务名（便于在 http 节点中引用）
服务状态（决定该服务是否可以被 http 节点引用）
服务接口，包括访问方法和 URL
服务接收参数：
Header
Params
Body（body 的内容目前只支持 json 格式）
服务返回参数（从 http 服务的 json 返回值中抽取内容保存变量）。比如服务的返回

json 内容如下：

{
  "coord": {
    "lon": -0.13,
    "lat": 51.51
  },
  "weather": [
    {
      "id": 300,
      "main": "Drizzle",
      "description": "light intensity drizzle",
      "icon": "09d"
    }
  ],
  "base": "stations",
  "main": {
    "temp": 280.32,
    "pressure": 1012,
    "humidity": 81,
    "temp_min": 279.15,
    "temp_max": 281.15
  },
  "visibility": 10000,
  "wind": {
    "speed": 4.1,
    "deg": 80
  },
  "clouds": {
    "all": 90
  },
  "dt": 1485789600,
  "sys": {
    "type": 1,
    "id": 5091,
    "message": 0.0103,
    "country": "GB",
    "sunrise": 1485762037,
    "sunset": 1485794875
  },
  "id": 2643743,
  "name": "London",
  "cod": 200
}