با مجموعهها، منظم بمانید
ذخیره و طبقهبندی محتوا براساس اولویتهای شما.
ML Kit میتواند با استفاده از مدل روی دستگاه، پاسخهای کوتاهی به پیامها ایجاد کند.
برای ایجاد پاسخهای هوشمند، فهرستی از پیامهای اخیر را در یک مکالمه به ML Kit ارسال میکنید. اگر ML Kit تشخیص دهد که مکالمه به زبان انگلیسی است و مکالمه دارای موضوع بالقوه حساس نیست، ML Kit حداکثر سه پاسخ ایجاد می کند که می توانید آنها را به کاربر خود پیشنهاد دهید.
آن را امتحان کنید
با برنامه نمونه بازی کنید تا نمونه استفاده از این API را ببینید.
قبل از شروع
پادهای کیت ML زیر را در فایل پادفایل خود قرار دهید:
pod 'GoogleMLKit/SmartReply', '8.0.0'
پس از نصب یا به روز رسانی Pods پروژه خود، پروژه Xcode خود را با استفاده از .xcworkspace . آن باز کنید. کیت ML در Xcode نسخه 12.4 یا بالاتر پشتیبانی می شود.
1. یک شی تاریخچه مکالمه ایجاد کنید
برای ایجاد پاسخهای هوشمند، ML Kit را به آرایهای از اشیاء TextMessage که به ترتیب زمانی مرتب شدهاند، با اولین مهر زمانی ارسال میکنید. هر زمان که کاربر پیامی را ارسال یا دریافت کرد، پیام، مهر زمانی و شناسه کاربری فرستنده پیام را به تاریخچه مکالمه اضافه کنید.
شناسه کاربر میتواند هر رشتهای باشد که به طور منحصربهفرد فرستنده را در مکالمه شناسایی میکند. شناسه کاربر نیازی به مطابقت با هیچ داده کاربر ندارد و شناسه کاربر نیازی ندارد بین مکالمات یا فراخوانی های تولید کننده پاسخ هوشمند سازگار باشد.
اگر پیام توسط کاربری ارسال شده است که میخواهید به آن پاسخ دهید، isLocalUser روی true تنظیم کنید.
سویفت
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)
هدف-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];
یک شی تاریخچه مکالمه مانند مثال زیر است:
مهر زمان
شناسه کاربر
isLocalUser است
پیام
پنجشنبه 21 فوریه 13:13:39 PST 2019
درست است
در راه هستی؟
پنجشنبه 21 فوریه 13:15:03 PST 2019
FRIEND0
نادرست
دیر آمدم، ببخشید!
ML Kit پاسخ به آخرین پیام در تاریخچه مکالمه را پیشنهاد می کند. آخرین پیام باید از یک کاربر غیر محلی باشد. در مثال بالا، آخرین پیام در مکالمه از طرف کاربر غیر محلی FRIEND0 است. وقتی از pass ML Kit این گزارش استفاده میکنید، پاسخهایی را به پیام FRIENDO پیشنهاد میکند: "دیر اجرا شد، متاسفم!"
2. پاسخ پیام را دریافت کنید
برای ایجاد پاسخهای هوشمند به یک پیام، یک نمونه از SmartReply دریافت کنید و تاریخچه مکالمه را به روش suggestReplies(for:completion:) آن ارسال کنید:
سویفت
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.// ...}}
هدف-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.// ...}}];
اگر عملیات با موفقیت انجام شود، یک شی SmartReplySuggestionResult به کنترل کننده تکمیل ارسال می شود. این شی حاوی لیستی از حداکثر سه پاسخ پیشنهادی است که می توانید به کاربر خود ارائه دهید:
توجه داشته باشید که اگر مدل از مرتبط بودن پاسخهای پیشنهادی مطمئن نباشد، مکالمه ورودی به زبان انگلیسی نباشد، یا اگر مدل موضوع حساس را تشخیص دهد، ممکن است ML Kit به نتایجی برنگردد.
تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-08-29 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی.
[null,null,["تاریخ آخرین بهروزرسانی 2025-08-29 بهوقت ساعت هماهنگ جهانی."],[[["\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."]]