**从零构建企业级对话机器人，Botpress让AI开发效率提升10倍的秘密武器**

node --version
npm --version

# 使用curl安装nvm
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.0/install.sh | bash

# 安装完成后，重新加载shell配置
source ~/.bashrc  # 或 source ~/.zshrc

# 安装Node.js LTS版本
nvm install --lts
nvm use --lts

# 安装Botpress命令行工具
npm install -g @botpress/cli

# 验证安装是否成功
bp --version

# 创建新项目
bp init my-chatbot

# 进入项目目录
cd my-chatbot

my-chatbot/
├── botfile.ts          # Botpress配置文件
├── package.json        # Node.js依赖配置
├── src/                # 源代码目录
│   ├── bots/           # 机器人配置
│   ├── flows/          # 对话流程定义
│   ├── actions/        # 自定义动作脚本
│   └── index.ts        # 入口文件
└── data/               # 数据目录
    ├── global/         # 全局配置
    └── bots/           # 机器人数据

# 启动Botpress服务器
bp start

Botpress server starting...
HTTP Server listening on port 3000
Admin Panel available at http://localhost:3000/admin
Messaging API available at http://localhost:3000/api

# 配置npm镜像
npm config set registry https://registry.npmmirror.com

# 验证配置
npm config get registry

// 在Action中设置会话变量
runtime.storage.forSession(event.target).then(session => {
    session.userName = event.payload.text
    session.currentStep = "greeting_completed"
    return runtime.storage.saveSession(event.target, session)
})

// 读取用户属性
runtime.users.forId(event.target).then(user => {
    console.log(user.attributes.lastLoginDate)
    console.log(user.attributes.totalOrders)
})

用户来访
    │
    ├─► 自动问候 ──► 询问需求
    │                    │
    │                    ├─► 咨询问题 ──► FAQ匹配
    │                    │                    │
    │                    │                    ├─► 找到答案 ──► 回复解答
    │                    │                    │                    │
    │                    │                    │                    └─► 满意？ ──► 是 ──► 结束
    │                    │                    │                             │
    │                    │                    │                             └─► 否 ──► 转人工
    │                    │                    │
    │                    │                    └─► 未找到答案 ──► 转人工
    │                    │
    │                    ├─► 订单查询 ──► 获取订单号 ──► 查询订单 ──► 返回结果
    │                    │
    │                    └─► 其他需求 ──► 转人工客服

# 创建项目
bp init customer-service-bot

# 进入目录
cd customer-service-bot

# 安装依赖
npm install

# 启动服务器
bp start

greeting        # 问候意图
faq_shipping    # 物流相关问题
faq_refund      # 退款相关问题
faq_product     # 产品相关问题
order_query     # 订单查询
talk_to_human   # 转人工请求
feedback        # 反馈建议

你好
嗨
在吗
哈喽
早上好
下午好
晚上好
好久不见
您好
hey
hi
hello

物流多久到
什么时候发货
怎么查物流
快递到哪里了
发货了吗
还没收到货
物流信息不更新
订单发货了吗

怎么退款
退款多久到账
退款流程
申请退款
退款申请
钱什么时候退
不想要了能退款吗
退货退款

查订单
我的订单
订单状态
订单到哪了
订单号查询
看看我的订单

转人工
人工客服
客服
有人吗
我要找真人
和真人说话
真人服务

给建议
反馈
投诉
意见
吐槽
表扬

# 使用正则表达式来匹配订单号
# 大部分电商平台的订单号都是数字或数字字母组合

# 在正则实体中配置
patterns:
  - \d{10,20}           # 10-20位数字
  - [A-Z0-9]{12,16}     # 12-16位字母数字组合

Node ID: node_welcome
Messages:
  - text: "您好！欢迎来到我们的客服中心~ 我是智能客服小助，很高兴为您服务 😊"
  - text: "请问有什么可以帮到您的？"

Node ID: node_main_menu
Message: "请选择您需要的服务："
Choices:
  - Title: "常见问题咨询"
    Value: "faq"
  - Title: "订单查询"
    Value: "order"
  - Title: "联系人工客服"
    Value: "human"
  - Title: "意见反馈"
    Value: "feedback"

Node ID: node_faq_intent
NLU:
  Intents:
    - faq_shipping
    - faq_refund
    - faq_product

Node ID: node_shipping_answer
Messages:
  - text: "关于物流配送，我来为您解答："
  - text: "📦 下单后我们会在24小时内发货"
  - text: "🚚 快递一般需要3-5天送达"
  - text: "🔍 您可以登录APP在'我的订单'中查看物流进度"
  - text: ""
  - text: "如果长时间未收到货，请提供订单号，我帮您查询具体情况。"

Node ID: node_refund_answer
Messages:
  - text: "退款相关问题，我来帮您解答："
  - text: "💰 退款会在1-7个工作日内原路返回"
  - text: "📋 退款申请审核通过后即可开始处理"
  - text: "❓ 如需申请退款，请在订单详情页点击'申请售后'"
  - text: ""
  - text: "请问您的订单号是多少？我帮您查看退款进度。"

Node ID: node_ask_order
Messages:
  - text: "好的，我来帮您查询订单。"
  - text: "请提供您的订单号（可以是订单号或收货人手机号）："

Node ID: node_capture_order
Capture:
  Variable: order_number
  Entity: order_number
  Timeout: 60秒
  Retry Message: "抱歉，我没有理解。请问您的订单号是多少？"

// 在actions目录下创建query_order.js

/**
 * 订单查询动作
 * 功能：根据订单号查询订单状态并返回结果
 */

// 模拟订单数据，实际项目中应连接真实数据库
const mockOrders = {
    "ORD202401150001": {
        status: "已发货",
        items: "iPhone 15 Pro Max 256GB",
        amount: 9999,
        express: "顺丰速运",
        tracking: "SF1234567890",
        estimate: "预计后天送达"
    },
    "ORD202401140002": {
        status: "配送中",
        items: "AirPods Pro 2",
        amount: 1899,
        express: "京东快递",
        tracking: "JD9876543210",
        estimate: "今天下午送达"
    },
    "ORD202401130003": {
        status: "已完成",
        items: "MacBook Pro 14寸",
        amount: 15999,
        express: "顺丰速运",
        tracking: "SF2468013579",
        estimate: "已签收"
    }
}

async function queryOrder({ event, user, session, args, logger }) {
    const orderNumber = args.order_number || session.orderNumber

    if (!orderNumber) {
        return {
            success: false,
            message: "抱歉，未检测到订单号，请重新输入。"
        }
    }

    // 在实际项目中，这里应该调用后端API查询数据库
    // const orderData = await callOrderAPI(orderNumber)

    const orderData = mockOrders[orderNumber]

    if (!orderData) {
        return {
            success: false,
            message: `未找到订单号为 ${orderNumber} 的订单，请确认订单号是否正确。`,
            tips: "订单号通常为10-20位数字"
        }
    }

    return {
        success: true,
        orderData: orderData
    }
}

return queryOrder(args)

# 如果查询成功
condition: orderData.success == true
then:
  - type: message
    content: |
      查询结果：
      📦 订单状态：${orderData.orderData.status}
      🛒 商品：${orderData.orderData.items}
      💰 金额：¥${orderData.orderData.amount}
      🚚 快递：${orderData.orderData.express}
      🔢 运单号：${orderData.orderData.tracking}
      ⏰ ${orderData.orderData.estimate}

# 如果查询失败
condition: orderData.success == false
then:
  - type: message
    content: "${orderData.message}"
  - type: capture
    variable: order_number

Node ID: node_transfer_human
Messages:
  - text: "好的，正在为您转接人工客服..."
  - text: "请稍候，人工客服将很快接入 💼"
  - text: ""
  - text: "为保证服务质量，您的本次对话可能会被录音，感谢您的理解。"

// 在actions目录下创建transfer_human.js

/**
 * 转人工处理动作
 * 功能：记录用户问题，创建工单，通知客服
 */

async function transferToHuman({ event, user, session, logger }) {
    // 获取当前对话上下文
    const context = {
        userId: user.id,
        userName: session.userName || "访客",
        lastIntent: session.lastIntent || "未知",
        lastMessage: event.payload.text,
        timestamp: new Date().toISOString(),
        conversationId: event.conversationId
    }

    // 在实际项目中，这里应该：
    // 1. 调用工单系统创建工单
    // 2. 通知在线客服有新用户需要接待
    // 3. 记录完整的对话历史

    logger.info("转接人工客服", context)

    return {
        success: true,
        ticketId: "TKT" + Date.now(),
        queuePosition: 3,
        estimatedWait: "约3分钟"
    }
}

return transferToHuman(args)

Q: 你们的工作时间
A: 我们的客服工作时间为每天9:00-21:00，法定节假日照常值班。
   紧急问题可以拨打客服热线：400-888-8888

Q: 如何修改收货地址
A: 订单发货前可以进入'我的订单'→选择订单→'修改地址'进行更改。
   如果订单已发货，需要联系客服协助处理。

Q: 支持哪些支付方式
A: 我们支持以下支付方式：
   💳 支付宝、微信支付、银行卡支付、信用卡支付
   🏦 分期付款（支持花呗、信用卡分期）
   具体以支付页面显示为准。

Q: 有优惠券吗
A: 我们会不定期发放优惠券，您可以通过以下方式获取：
   1. 关注公众号领取新人礼包
   2. 参与平台活动赢取优惠券
   3. 会员中心兑换积分优惠券
   建议您关注我们的官方渠道获取最新优惠信息。

// 在代码中添加日志输出
logger.info("调试信息：", { variable: value })
logger.warn("警告信息：", { message: "something" })
logger.error("错误信息：", { error: error.message })

// 使用缓存示例
const cacheKey = `product:${productId}`
const cached = await cache.get(cacheKey)

if (cached) {
    return cached
}

const product = await fetchProductFromDB(productId)
await cache.set(cacheKey, product, { expiresIn: 3600 })  // 缓存1小时

return product

// 异步执行，不阻塞主流程
setImmediate(async () => {
    await sendNotification(userId, "有新消息")
    await logAnalytics(event)
})

FROM botpress/server:latest

# 设置环境变量
ENV NODE_ENV=production
ENV BP_PRODUCTION=true

# 复制自定义配置
COPY ./config/production.yaml /etc/botpress/production.yaml

# 复制自定义动作和内容
COPY ./src/actions /app/src/actions
COPY ./src/content /app/src/content

# 暴露端口
EXPOSE 3000

# 启动命令
CMD ["bp", "start", "--prod"]

version: '3.8'

services:
  botpress:
    build: .
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - DATABASE_URL=postgres://user:pass@db:5432/botpress
      - REDIS_URL=redis://cache:6379
    depends_on:
      - db
      - cache
    restart: unless-stopped
    networks:
      - botpress-network

  db:
    image: postgres:15-alpine
    environment:
      - POSTGRES_USER=user
      - POSTGRES_PASSWORD=pass
      - POSTGRES_DB=botpress
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
    restart: unless-stopped
    networks:
      - botpress-network

  cache:
    image: redis:7-alpine
    volumes:
      - redis_data:/data
    restart: unless-stopped
    networks:
      - botpress-network

volumes:
  postgres_data:
  redis_data:

networks:
  botpress-network:
    driver: bridge

# 构建并启动
docker-compose up -d

# 查看日志
docker-compose logs -f botpress

# 查看服务状态
docker-compose ps

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'botpress'
    static_configs:
      - targets: ['botpress:3000']
    metrics_path: /api/v1/monitoring/prometheus

# alert_rules.yml
groups:
  - name: botpress_alerts
    rules:
      - alert: BotpressDown
        expr: up{job="botpress"} == 0
        for: 1m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "Botpress服务不可用"

      - alert: HighErrorRate
        expr: rate(botpress_errors_total[5m]) > 0.1
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "错误率过高"

      - alert: HighResponseTime
        expr: histogram_quantile(0.95, rate(botpress_request_duration_seconds_bucket[5m])) > 2
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "响应时间过长"

#!/bin/bash
# backup.sh

BACKUP_DIR="/backups/postgres"
DATE=$(date +%Y%m%d_%H%M%S)
FILENAME="botpress_backup_${DATE}.sql"

# 创建备份
pg_dump -U user -d botpress > ${BACKUP_DIR}/${FILENAME}

# 压缩备份
gzip ${BACKUP_DIR}/${FILENAME}

# 删除7天前的备份
find ${BACKUP_DIR} -name "*.sql.gz" -mtime +7 -delete

# 上传到对象存储（可选）
# aws s3 cp ${BACKUP_DIR}/${FILENAME}.gz s3://my-bucket/backups/

# 每天凌晨3点执行备份
0 3 * * * /opt/scripts/backup.sh >> /var/log/backup.log 2>&1

npm install @botpress/Channels-dialogflow

// 在botfile.js中配置
const dialogflow = {
    enabled: true,
    projectId: 'your-project-id',
    credentials: {
        type: 'service_account',
        project_id: 'your-project-id',
        private_key_id: 'your-key-id',
        private_key: 'your-private-key',
        client_email: 'your-client-email',
        client_id: 'your-client-id',
    }
}

module.exports = {
    dialogflow
}

// 在action中调用Dialogflow
const dialogflowClient = require('@botpress/Channels-dialogflow')

async function detectIntent(text, sessionId) {
    const result = await dialogflowClient.detectIntent({
        queryInput: {
            text: {
                text: text,
                languageCode: 'zh-CN'
            }
        },
        session: sessionId
    })

    return {
        intent: result.queryResult.intent.displayName,
        confidence: result.queryResult.intentDetectionConfidence,
        parameters: result.queryResult.parameters
    }
}

支持的语言：
- 中文（zh）
- 英语（en）
- 日语（ja）
- 韩语（ko）
- 西班牙语（es）

// 中文内容
{
    "greeting": {
        "text": "您好，有什么可以帮您？",
        "variations": ["你好", "在吗", "嗨"]
    }
}

// 英文内容
{
    "greeting": {
        "text": "Hello, how can I help you?",
        "variations": ["Hi there", "Hey", "Good morning"]
    }
}

npm install @botpress/Channels-openai

# 在环境变量中设置
export OPENAI_API_KEY="sk-your-api-key"

// 使用GPT增强回复
const { Configuration, OpenAIApi } = require('openai')

const configuration = new Configuration({
    apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY
})
const openai = new OpenAIApi(configuration)

async function askGPT({ event, user, session, logger }) {
    const userMessage = event.payload.text

    // 构建提示词
    const systemPrompt = `你是一个专业的客服助手，名字叫小助。
你的职责是帮助用户解决问题。
请用友好、专业的语气回复。
如果遇到无法解答的问题，引导用户联系人工客服。`

    try {
        const response = await openai.createChatCompletion({
            model: "gpt-4",
            messages: [
                { role: "system", content: systemPrompt },
                { role: "user", content: userMessage }
            ],
            temperature: 0.7,
            max_tokens: 500
        })

        const answer = response.data.choices[0].message.content

        return {
            success: true,
            answer: answer
        }
    } catch (error) {
        logger.error("GPT调用失败", { error: error.message })
        return {
            success: false,
            answer: "抱歉，我现在遇到了一些问题，请稍后再试。"
        }
    }
}

return askGPT(args)

const Anthropic = require('@anthropic-ai/sdk')

const anthropic = new Anthropic()

async function askClaude({ event, logger }) {
    const userMessage = event.payload.text

    const response = await anthropic.messages.create({
        model: "claude-3-sonnet-20240229",
        max_tokens: 1024,
        system: "你是一个友善的客服助手。",
        messages: [
            { role: "user", content: userMessage }
        ]
    })

    return {
        success: true,
        answer: response.content[0].text
    }
}

return askClaude(args)

# 初始化新项目
bp init 项目名称

# 启动开发服务器
bp start

# 启动生产服务器
bp start --prod

# 查看帮助信息
bp --help

# 创建备份
bp backup create --output ./backups

# 恢复备份
bp backup restore ./backups/backup_file.tar.gz

# 导出对话流
bp flow export --output ./flows

# 导入对话流
bp flow import ./flows/flow_file.json

# 查看日志
bp log

# 清理缓存
bp cache clear

# 更新Botpress版本
bp update