إنشاء ردود سريعة باستخدام "حزمة تعلّم الآلة" على نظام التشغيل iOS
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
يمكن لحزمة تعلّم الآلة إنشاء ردود قصيرة على الرسائل باستخدام نموذج على الجهاز فقط.
لإنشاء ردود سريعة، يتم تمرير سجلّ الرسائل الحديثة إلى مجموعة أدوات تعلُّم الآلة في
محادثة. إذا حدّدت حزمة تعلّم الآلة أنّ المحادثة باللغة الإنجليزية،
عدم احتواء المحادثة على موضوع قد يكون حساسًا أو ربما
على إنشاء ما يصل إلى ثلاثة ردود، والتي يمكنك اقتراحها على المستخدم.
جرّبه الآن
يمكنك تجربة نموذج التطبيق من أجل
يمكنك الاطّلاع على مثال حول استخدام واجهة برمجة التطبيقات هذه.
قبل البدء
تضمين مجموعات ML Kit التالية في Podfile:
pod 'GoogleMLKit/SmartReply', '8.0.0'
بعد تثبيت لوحات مشروعك أو تحديثها، افتح مشروع Xcode باستخدام
.xcworkspace تتوفّر حزمة تعلّم الآلة في الإصدار 12.4 من Xcode أو الإصدارات الأحدث.
1. إنشاء كائن سجلّ المحادثات
لإنشاء ردود سريعة، يتم ضبط صفيف من "مجموعة تعلُّم الآلة" على مصفوفة مرتّبة زمنيًا
TextMessage عنصرًا، مع أقدم طابع زمني أولاً كلما شغّل المستخدم
يرسل رسالة أو يتلقاها، وإضافة الرسالة وطابعها الزمني والرسالة
معرف المستخدم للمرسل إلى سجل المحادثات.
يمكن أن يكون رقم تعريف المستخدم أي سلسلة تعرّف المُرسِل بشكل فريد داخل
محادثة. لا يلزم أن يتوافق رقم تعريف المستخدم مع أي بيانات للمستخدم،
ولا يلزم أن يكون معرّف المستخدم متسقًا بين المحادثات أو
ذات الصلة بمنشئ الردود الذكية.
إذا أرسل المستخدم الذي تريد اقتراح ردود عليه، اضبط
isLocalUser على "صحيح".
Swift
varconversation:[TextMessage]=[]// Then, for each message sent and received:letmessage=TextMessage(text:"How are you?",timestamp:Date().timeIntervalSince1970,userID:"userId",isLocalUser:false)conversation.append(message)
Objective-C
NSMutableArray*conversation=[NSMutableArrayarray];// Then, for each message sent and received:MLKTextMessage*message=[[MLKTextMessagealloc]initWithText:@"How are you?"timestamp:[NSDatedate].timeIntervalSince1970userID:userIdisLocalUser:NO];[conversationaddObject:message];
يبدو عنصر سجلّ المحادثات كما يلي:
الطابع الزمني
userID
isLocalUser
الرسالة
الخميس 21 شباط (فبراير) الساعة 13:13:39 بتوقيت المحيط الهادئ 2019
صحيح
هل أنت في طريقك؟
الخميس 21 شباط (فبراير)، 13:15:03 بتوقيت المحيط الهادئ 2019
الصديق0
خطأ
عذرًا، سأتأخر!
تقترح مجموعة أدوات تعلُّم الآلة الردود على الرسالة الأخيرة في سجلّ المحادثات. الرسالة الأخيرة
أن تكون من مستخدم غير محلي في المثال أعلاه، الرسالة الأخيرة في المحادثة
من المستخدم غير المحلي friend0. عند استخدام سجلّ "تعلُّم الآلة" هذا، يقترح عليك
يردّ على رسالة الهبة: "لقد تأخرت، آسف."
2. الحصول على ردود على الرسائل
لإنشاء ردود سريعة على رسالة، عليك الحصول على نسخة افتراضية من "SmartReply" واجتياز.
سجلّ المحادثات بالطريقة suggestReplies(for:completion:) الخاصة به:
Swift
SmartReply.smartReply().suggestReplies(for:conversation){result,erroringuarderror==nil,letresult=resultelse{return}if(result.status==.notSupportedLanguage){// The conversation's language isn't supported, so// the result doesn't contain any suggestions.}elseif(result.status==.success){// Successfully suggested smart replies.// ...}}
Objective-C
MLKSmartReply*smartReply=[MLKSmartReplysmartReply];[smartReplysuggestRepliesForMessages:inputTextcompletion:^(MLKSmartReplySuggestionResult*_Nullableresult,NSError*_Nullableerror){if(error||!result){return;}if(result.status==MLKSmartReplyResultStatusNotSupportedLanguage){// The conversation's language isn't supported, so// the result doesn't contain any suggestions.}elseif(result.status==MLKSmartReplyResultStatusSuccess){// Successfully suggested smart replies.// ...}}];
إذا نجحت العملية، يتم تمرير كائن SmartReplySuggestionResult إلى
معالِج الإكمال. يحتوي هذا العنصر على قائمة تضم ثلاثة عناصر مقترحة كحد أقصى
الردود، التي يمكنك عرضها للمستخدم:
لاحظ أن ML Kit قد لا يعرض نتائج إذا لم يثق النموذج في
مدى صلة الردود المقترحة، فإن محادثة الإدخال ليست ضمن
باللغة الإنجليزية، أو إذا اكتشف النموذج موضوعًا حساسًا.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-08-29 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-08-29 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["\u003cp\u003eML Kit provides an on-device model to generate smart replies for messages in English conversations, enhancing user experience and engagement.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBy passing a conversation history to ML Kit, developers can receive up to three suggested replies for the latest message, which can then be displayed to the user.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBefore utilizing the API, ensure the device is 64-bit and include the necessary ML Kit pods in your project.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe smart reply feature is optimized for non-sensitive conversations, and may not generate results if the language is unsupported or sensitive topics are detected.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["ML Kit can generate short replies to messages using an on-device model.\n\nTo generate smart replies, you pass ML Kit a log of recent messages in a\nconversation. If ML Kit determines the conversation is in English, and that\nthe conversation doesn't have potentially sensitive subject matter, ML Kit\ngenerates up to three replies, which you can suggest to your user.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| **Note:** ML Kit iOS APIs only run on 64-bit devices. If you build your app with 32-bit support, check the device's architecture before using this API.\n\nTry it out\n\n- Play around with [the sample app](https://github.com/googlesamples/mlkit/tree/master/ios/quickstarts/smartreply) to see an example usage of this API.\n\nBefore you begin\n\n1. Include the following ML Kit pods in your Podfile: \n\n ```\n pod 'GoogleMLKit/SmartReply', '8.0.0'\n ```\n2. After you install or update your project's Pods, open your Xcode project using its `.xcworkspace`. ML Kit is supported in Xcode version 12.4 or greater.\n\n1. Create a conversation history object\n\nTo generate smart replies, you pass ML Kit a chronologically-ordered array of\n`TextMessage` objects, with the earliest timestamp first. Whenever the user\nsends or receives a message, add the message, its timestamp, and the message\nsender's user ID to the conversation history.\n\nThe user ID can be any string that uniquely identifies the sender within the\nconversation. The user ID doesn't need to correspond to any user data,\nand the user ID doesn't need to be consistent between conversations or\ninvocations of the smart reply generator.\n\nIf the message was sent by the user you want to suggest replies to, set\n`isLocalUser` to true. \n\nSwift \n\n```swift\nvar conversation: [TextMessage] = []\n\n// Then, for each message sent and received:\nlet message = TextMessage(\n text: \"How are you?\",\n timestamp: Date().timeIntervalSince1970,\n userID: \"userId\",\n isLocalUser: false)\nconversation.append(message)\n```\n\nObjective-C \n\n```objective-c\nNSMutableArray *conversation = [NSMutableArray array];\n\n// Then, for each message sent and received:\nMLKTextMessage *message = [[MLKTextMessage alloc]\n initWithText:@\"How are you?\"\n timestamp:[NSDate date].timeIntervalSince1970\n userID:userId\n isLocalUser:NO];\n[conversation addObject:message];\n```\n\nA conversation history object looks like the following example:\n\n| Timestamp | userID | isLocalUser | Message |\n|------------------------------|---------|-------------|----------------------|\n| Thu Feb 21 13:13:39 PST 2019 | | true | are you on your way? |\n| Thu Feb 21 13:15:03 PST 2019 | FRIEND0 | false | Running late, sorry! |\n\nML Kit suggests replies to the last message in a conversation history. The last message\nshould be from a non-local user. In the example above, the last message in the conversation\nis from the non-local user FRIEND0. When you use pass ML Kit this log, it suggests\nreplies to FRIENDO's message: \"Running late, sorry!\"\n\n2. Get message replies\n\nTo generate smart replies to a message, get an instance of `SmartReply` and pass\nthe conversation history to its `suggestReplies(for:completion:)` method: \n\nSwift \n\n```swift\nSmartReply.smartReply().suggestReplies(for: conversation) { result, error in\n guard error == nil, let result = result else {\n return\n }\n if (result.status == .notSupportedLanguage) {\n // The conversation's language isn't supported, so\n // the result doesn't contain any suggestions.\n } else if (result.status == .success) {\n // Successfully suggested smart replies.\n // ...\n }\n}\n```\n\nObjective-C \n\n```objective-c\nMLKSmartReply *smartReply = [MLKSmartReply smartReply];\n[smartReply suggestRepliesForMessages:inputText\n completion:^(MLKSmartReplySuggestionResult * _Nullable result,\n NSError * _Nullable error) {\n if (error || !result) {\n return;\n }\n if (result.status == MLKSmartReplyResultStatusNotSupportedLanguage) {\n // The conversation's language isn't supported, so\n // the result doesn't contain any suggestions.\n } else if (result.status == MLKSmartReplyResultStatusSuccess) {\n // Successfully suggested smart replies.\n // ...\n }\n}];\n```\n\nIf the operation succeeds, a `SmartReplySuggestionResult` object is passed to\nthe completion handler. This object contains a list of up to three suggested\nreplies, which you can present to your user: \n\nSwift \n\n```swift\nfor suggestion in result.suggestions {\n print(\"Suggested reply: \\(suggestion.text)\")\n}\n```\n\nObjective-C \n\n```objective-c\nfor (MLKSmartReplySuggestion *suggestion in result.suggestions) {\n NSLog(@\"Suggested reply: %@\", suggestion.text);\n}\n```\n\nNote that ML Kit might not return results if the model isn't confident in\nthe relevance of the suggested replies, the input conversation isn't in\nEnglish, or if the model detects sensitive subject matter."]]