AndroidアプリとAIを統合しようとしています。私はAPIコールを作成し、認識されたエンティティのワトソンからの応答に基づいてデータを取得する必要があるシナリオを持っています。 "Show me blue Jeans Pants"のように、サーバーから詳細を取得するAPI呼び出しを行います。しかし、それは "私にブルージーンズのシャツを見せてください"またはブルージーンズのキャップの場合には、API呼び出しを行う必要があります。ポータルは、3つのケースすべてで2つのエンティティ（青、ジーンズ）を認識しているので、高い信頼スコアで対応しています。私たちはそのようなケースをどのように扱いますか？ポータルレベルまたはアプリレベルで実行する必要がありますか？助けてくださいAndroidアプリでAI応答を処理してください
あなたのアプリケーションがチャットベースのアプリの場合、Watson Conversation serviceを使用できます。これらのエンティティのそれぞれの信頼性とともに、インテント、複数のエンティティを検出することができ、優れたユーザーエクスペリエンスを提供する対話フローを作成することもできます。
しかし、Watsonサービスはサーバー/データベースから実際のデータを取得するAPI呼び出しを行うことはできません。アプリケーション自体から処理する必要があります。これを行う理想的な方法は、会話からの応答を解析して分析し、意図したエンティティを保存し、アプリケーションからデータベース呼び出しを行い、サーバー/データベースから実際のデータを取得し、意図した方法でユーザーに表示することです。
あなたのアプリケーションがチャットベースでない場合、Watson Natural language Understanding serviceを調べることができます。 NLUはあなたに実体、関係、キーワード、感情などを与えることができます。それをアプリケーションと統合するという考えは、応答構造が少し違うということだけで、会話と同じです。
カスタムモデルをNLUに作成する場合は、Watson Knowledge Studioを使用してカスタムモデルを作成し、NLUにdeploying your custom modelを使用してカスタムモデルを作成します。