阿里云AI语音技能开发训练营第三天_智能语音对话机器人训练营-优快云博客

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在前两课的基础上，创建两个意图，实现意图间的参数传递，实现一个多意图关联的语音技能，在线测试将对话界面进行截图。

我们实现了一个简单的查询天气的功能，这节课我们来创建一个空气质量查询的意图，并学习一下如何将空气质量意图与上节课创建的天气查询意图进行关联，了解两个意图间如何进行参数传递，实现意图间的切换。可以为跨意图的对话提供更加流畅的效果。

配置天气质量查询意图

创建一个空气质量意图。

可选：

和天气查询意图一样，为了防止用户在日常语音交互过程中很有可能没有说出想要查询的城市或者日期，导致语音交互识别过程中缺少必要的参数，我们要为空气质量查询意图设置参数追问来补全一些必要的信息，以便技能为用户提供精确的服务；

在系统默认实体值字段中，为时间参数配置默认参数为今天，为城市参数配置精灵追问为“您要查询哪个城市的空气质量？”。

配置多轮对话语料，并把明天和北京分别进行标注，明天标注为时间实体，北京标注为城市实体。

配置前置意图

这样配置完后，我们一个最简单的意图关联和参数传递就完成了。简单来说，空气质量查询的意图可以用我们天气查询意图的city参数放到空气质量查询的city参数中。

保存意图：

开发部署后端服务

示例代码：

       //处理名称为 welcome 的意图
        if ("welcome".equals(taskQuery.getIntentName())) {
             taskResult.setReply("欢迎使用天气小蜜，使用小蜜可以查询天气哟");
            //处理名称为 weather 的意图
        } else if ("weather".equals(taskQuery.getIntentName())) {
            //weather 意图中 date 参数勾选了必选，请求数据中一定会携带 date 参数，只需要判断 city 参数有没有。
            if (paramMap.get("city") == null) {
                taskResult.setReply("您要查询哪个城市的天气？");
                return askReply(taskResult, "city", taskQuery.getIntentId());
            }
            //TODO 根据参数获取天气信息，这里使用假数据替代
           taskResult.setReply(paramMap.get("city") + paramMap.get("sys.date(公共实体)") + "天气 晴");
            //处理名称为 queryAirQuality 的意图
        }else if ("queryAirQuality".equals(taskQuery.getIntentName())) {
            //queryAirQuality 意图中 date 参数勾选了必选，请求数据中一定会携带 date 参数，只需要判断 city 参数有没有。
            if (paramMap.get("city") == null) {
               taskResult.setReply("您要查询哪个城市的空气质量？");
                return askReply(taskResult, "city", taskQuery.getIntentId());
            }
            //TODO 根据参数获取空气质量信息，这里使用假数据替代
            taskResult.setReply(paramMap.get("city") + paramMap.get("sys.date(公共实体)") + "空气质量 优");
            //其他意图
        }else {
            taskResult.setReply("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。");
        }
        return reply(taskResult);
      }

完成代码编写后，要把代码提交到仓库中，不然再进来就没有了，提交步骤：点击源代码管理，然后点击提交按钮；提交完成后要选择部署环境，打开 CloudIDE 左侧的部署调试插件，进入到部署面板，选择预发环境进行部署。