---
title: Введение в разработку диалоговых ботов. День 2
---

# Яндекс.Алиса


Яндекс.Алиса - это продукт от компании Яндекс, представляющий из себя голосового ассистента, который работает на таких платформах как:

- Умные колонки (Яндекс.Станция и т.д.)
- Яндекс.Браузер
- Яндекс.Телефон
- Яндекс.Авто
- Некоторые модели умных часов
- Некоторые модели наушников

Вот что умеет Алиса:

- Поиск информации в интернете
- Получение данных о погоде
- Работа с картами и навигацией
- Работа с программами на устройстве
- Голосовой заказ услуг
- Распознавание изображений
- и многое другое...

# Навыки для Алисы

Навык для Алисы представляет из себя диалог, который запускается заданной командой активации в Алисе и расширяющий возможности голосового помощника от Яндекса.


Платформа [Яндекс.Диалоги](https://dialogs.yandex.ru/) предоставляет возможность сторонним разработчикам создавать собственные навыки для Алисы. Таким образом пользователь будет общаться уже не с самой Алисой, а с отдельным навыком.

Также Яндекс.Диалоги позволяют создавать чаты для бизнеса и системы управления умным домом.

## Отличия от ботов в Telegram

Навыки Алисы и боты в Telegram имеют отличия, вот некоторые из них:

- Навык Алисы не может сам написать пользователю, а лишь ответить на его запрос
- Чтобы люди могли использовать навык, он должен пройти модерацию
- Навык не видит личную информацию о пользователе (только `userId`)
- При разработке нужно учитывать устройства без экрана
- Единственное, что может принимать навык - текст

# Создание навыка для Алисы

Для того, чтобы создать навык, нужно иметь аккаунт Яндекс.
Зарегистрировать навык можно тут: https://dialogs.yandex.ru/developer/

## API

Когда пользователь общается с навыком, его голосовой запрос преобразуется в текст и отправляется на ваш сервер в формате JSON. Пример запроса:

{
  "meta": {
    "locale": "ru-RU",
    "timezone": "Europe/Moscow",
    "client_id": "ru.yandex.searchplugin/5.80 (Samsung Galaxy; Android 4.4)",
    "interfaces": {
      "screen": { }
    }
  },
  "request": {
    "command": "закажи пиццу на улицу льва толстого 16 на завтра",
    "original_utterance": "закажи пиццу на улицу льва толстого, 16 на завтра",
    "type": "SimpleUtterance",
    "markup": {
      "dangerous_context": true
    },
    "payload": {},
    "nlu": {
      "tokens": [
        "закажи",
        "пиццу",
        "на",
        "льва",
        "толстого",
        "16",
        "на",
        "завтра"
      ],
      "entities": [...]
    }
  },
  "session": {
    "new": true,
    "message_id": 4,
    "session_id": "2eac4854-fce721f3-b845abba-20d60",
    "skill_id": "3ad36498-f5rd-4079-a14b-788652932056",
    "user_id": "AC9WC3DF6FCE052E45A4566A48E6B7193774B84814CE49A922E163B8B29881DC"
  },
  "version": "1.0"
}

Запрос представляет из себя POST request. Чтобы ответить пользователю на его сообщение, нужно ответить на POST request также в JSON формате. Пример:

{
  "response": {
    "text": "Здравствуйте! Это мы, хороводоведы.",
    "tts": "Здравствуйте! Это мы, хоров+одо в+еды.",
    "buttons": [
        {
            "title": "Надпись на кнопке",
            "payload": {},
            "url": "https://example.com/",
            "hide": true
        }
    ],
    "end_session": false
  },
  "session": {
    "session_id": "2eac4854-fce721f3-b845abba-20d60",
    "message_id": 4,
    "user_id": "AC9WC3DF6FCE052E45A4566A48E6B7193774B84814CE49A922E163B8B29881DC"
  },
  "version": "1.0"
}

## Простой эхо навык для Алисы

Рассмотрим, как написать и задеплоить простой эхо навык на Яндекс.Диалогах.
Для сервера, который будет принимать запросы от Яндекса, будем использовать Flask.

from flask import Flask, request
import os

app = Flask(__name__)

@app.route('/', methods=['POST'])
def echo():
    response = {
        'version': request.json['version'],
        'session': request.json['session'],
        'response': {
            'text': request.json['request']['original_utterance'] or 'Привет!'
        }
        
    }
    
    return response

app.run(host='0.0.0.0', port=os.getenv('PORT', 5000))

Задеплоим бота на Heroku. Не забудьте про `requirements.txt` и `Procfile`!

Протестировать бота можно во вкладке "Тестирование" в панели администрирования навыка.


## Задание №1: Навык - проверка на палиндром

Модифицируйте простой эхо навык таким образом, чтобы он:

1) При входе в навык приветствовал пользователя и сразу спрашивал у него слово
2) При получении слова отвечал пользователю, является ли его слово палиндромом и предложил сказать еще одно слово
3) Если слов больше чем одно, сообщил об ошибке и предложил сказать другое слово

Задеплойте ваш навык на heroku, и протестируйте его.

## Персонализация

Запрос, присланный с серверов Яндекса, имеет в себе поле `userId` - идентификатор пользователя (как `user_id` в Telegram). Используя `userId`, мы можем реализовать поддержку многопользовательности.

Простой навык, спрашивающий у пользователя имя и город:

from flask import Flask, request
import os

app = Flask(__name__)
states = {}


def get_state(user_id):
    return states.get(user_id, 0)


def set_state(user_id, state):
    if states.get(user_id, None) is None:
        states.update({user_id: state})
    else:
        states[user_id] = state


@app.route('/', methods=['POST'])
def webhook():
    response = {
        'version': request.json['version'],
        'session': request.json['session'],
        'response': {
            'text': 'Я тебя не понимаю...',
            'end_session': False
        }
    }

    user_id = request.json['session']['user_id']
    state = get_state(user_id)

    if state == 0:
        response['response']['text'] = 'Привет! Как тебя зовут?'
        set_state(user_id, 1)
    elif state == 1:
        response['response']['text'] = 'Приятно познакомиться! А где ты живёшь?'
        set_state(user_id, 2)
    elif state == 2:
        response['response']['text'] = 'Классный город! Я всё записала!'
        response['response']['end_session'] = True
        set_state(user_id, 3)
    elif state == 3:
        response['response']['text'] = 'Я уже всё про тебя знаю!'

    return response


app.run(host='0.0.0.0', port=os.getenv('PORT', 5000))

## Задание №2: Навык с сохранением данных в БД

Разработайте навык, спрашивающий у пользователя имя, фамилию и номер телефона.

- Данные должны сохраняться в базе данных
- После опроса пользователя, при его фразе "Мои данные", наык должен отправить пользователю его имя, фамилию и номер телефона (в одном сообщении)

Задеплойте бота на heroku и протестируйте его.

# Архитектура Telegram-бота с воркерами

Для ускорения процесса обработки сообщения мы можем:
- Обрабатывать каждое сообщение в отдельном потоке
- Создавать воркеров и распределять между ними задачи

Воркер (англ. worker – работник) – программа, выполняемая в отдельном потоке в фоновом режиме. Обычно каждый воркер выполняет свою часть большой задачи.

## RabbitMQ

Чтобы реализовать общение между воркерами, воспользуемся брокером сообщений (message broker) RabbitMQ. Он реализует протокол AMQP, призванный выстроить удобное и быстрое общение между программами.

Для установки RabbitMQ: https://www.rabbitmq.com/download.html
Официальные туториалы: https://www.rabbitmq.com/getstarted.html

## Протокол работы RabbitMQ


Буквой `P` обозначен Producer сообщения, т.е. программа, добавляющая сообщения в очередь под названием `hello`. Буквой `C` обозначен Consumer сообщения, т.е. программа, принимающая сообщения из очереди.

При добавлении нового сообщения в очередь, RabbitMQ автоматически отдаст его consumer'у.

## Python3 + RabbitMQ

Для того чтобы взаимодействовать с сервером RabbitMQ через Python, мы будем использовать модуль [Pika](https://github.com/pika/pika).

Установка: `python3 -m pip install pika`

Пример использования:

# producer.py
import pika

connection = pika.BlockingConnection(
    pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='hello')

channel.basic_publish(exchange='', routing_key='hello', body='Hello World!')
print(" [x] Отправил сообщение: 'Hello World!'")
connection.close()

# consumer.py
import pika

connection = pika.BlockingConnection(
    pika.ConnectionParameters(host='localhost'))
channel = connection.channel()

channel.queue_declare(queue='hello')


def callback(ch, method, properties, body):
    print(" [x] Получено сообщение: %r" % body)


channel.basic_consume(
    queue='hello', on_message_callback=callback, auto_ack=True)

print(' [*] Жду сообщений...')
channel.start_consuming()

## Задание №3: Запуск и тестирование RabbitMQ

- Установите и запустите сервер RabbitMQ
- Создайте и скопируйте скрипты `producer.py` и `consumer.py`
- Запустите `consumer.py`
- Несколько раз запустите `producer.py` в отдельном окне терминала

Все ли работает корректно? Увидили ли вы отправку и получение сообщений?

# Telegram бот с воркерами

Вспомним нашего Speech-to-text бота. Проблема в том, что при отправке нескольких голосовых сообщений от разных пользователей, каждому пользователю нужно будет дождаться, пока обработаются запросы всех предыдущих пользователей.


Как решить эту проблему?

Декомпозируем работу бота на несколько компонентов-воркеров:

- Receiver (Получение сообщения и отправление сообщения "Обрабатываю...")
- Downloader (Скачивание голосового сообщения с серверов Telegram)
- Transcoder (Преобразование .ogg в .wav)
- Speech-to-text (Преобразование .wav в текст)
- Editor (Изменение сообщения на распознанный текст)

:::success
Такой подход позволяет при нахождении узких мест (воркеров, занимающих больше всего времени), решать эту проблему с помощью запуска дополнительных воркеров этого типа, не меняя код воркера.
:::

## Архитектура STT-бота с воркерами


## Задание №4: Speech-to-text бот с воркерами

Модифицируйте вашего STT бота таким образом, чтобы он состоял из 5 отдельных воркеров, общающихся с помощью RabbitMQ.

Воркеры:

- Receiver (Получение сообщения и отправление сообщения "Обрабатываю...")
- Downloader (Скачивание голосового сообщения с серверов Telegram)
- Transcoder (Преобразование .ogg в .wav)
- Speech-to-text (Преобразование .wav в текст)
- Editor (Изменение сообщения на распознанный текст)

# Что можно изучить дальше?

- AIOGram, асинхронная библиотека для разработки Telegram ботов. Намного лучше поддерживается и развивается чем pyTelegramBotAPI, имеет больше функционала: https://github.com/aiogram/aiogram
- Telethon, поможет в разработке user-ботов (для обхода ограничений обычных ботов): https://github.com/LonamiWebs/Telethon
- Библиотеки и ресурсы для Яндекс.Диалогов: https://github.com/sameoldmadness/awesome-alice