Chat App Message Service:関数の呼び出し

コンポーネント情報

手順の概要

関数の呼び出しコンポーネントを使用するには、まず Function Compute サービスを有効化し、次に関数を作成する必要があります。

1. 関数の作成と設定：Function Compute で関数を作成し、設定します。

2. 関数の設計：Function Compute で関数を設計します。

3. コンポーネントの設定：フローで関数の呼び出しコンポーネントを設定して、Function Compute のカスタム関数を呼び出します。

前提条件

Function Compute サービスが有効化されています。

1. 関数の作成と設定

1. Function Compute コンソールにログインします。ページの上部でリージョンを選択します。フローと同じリージョン (例： シンガポール) を選択することを推奨します。左側のナビゲーションペインで、関数管理 > 関数リスト を選択し、[関数] ページに移動します。

2. 関数リスト ページで、関数を作成 > Web 関数 をクリックします。

   1. 主な設定： コード セクションの [ランタイム] で、適切なランタイムタイプを選択します。このトピックでは、例として 組み込み実行時 > Python > Python 3.10 を使用します。

   2. 必要に応じて他のパラメーターを設定します。

2. 関数の設計

提供されている関数テンプレートを使用すると、ビジネスロジックに集中し、迅速に関数をデプロイできます。

1. 関数の詳細 ページで コード タブをクリックし、index.py ファイルのデフォルトコンテンツを次のテンプレートに置き換えます。

   説明

   このコードは、フロー呼び出しロジックと互換性のある WSGI (Web Server Gateway Interface) ハンドラーです。カスタムビジネスロジックは含まれていません。このファイル内の関数やコンテンツは変更しないでください。

   import json
   from my import *
   # Do not modify this entire file.
   # to handle wsgi request
   # about wsgi: https://wsgi.readthedocs.io/en/latest/learn.html
   def handler(environ, start_response):
       # get request_body
       try:
           request_body_size = int(environ.get('CONTENT_LENGTH', 0))
       except ValueError:
           request_body_size = 0
       request_body = environ['wsgi.input'].read(request_body_size)
       print(request_body)
       # get path info
       path_info = environ['PATH_INFO']
       print(path_info)
       # load http trigger request to json
       # as flow node input args
       body = json.loads(request_body.decode('utf-8'))
       # execute custom node process
       if path_info == '/handle_exec':
           output = handle_exec(body['variables'])
       elif path_info == '/handle_awake':
           output = handle_awake(
               body['asyncId'],
               body['async_event_data'],
               body['variables']
           )
       else:
           raise Exception('Invalid path ' + path_info)
       status = '200 OK'
       response_headers = [('Content-type', 'text/plain')]
       start_response(status, response_headers)
       return [json.dumps(output).encode('utf-8')]
   

2. my.py という名前の新しいスクリプトファイルを作成し、次のコードを my.py ファイルにコピーします。

import random
# implement: py spi handle_exec
def handle_exec(variables) -> dict:
    # transform fun request
    random_number_length = variables['random_number_length']
    random_number = generate_random_by_length(random_number_length)
    print("random generated as " + str(random_number))
    if (random_number % 2) == 0:
        number_type = "even"
    else:
        number_type = "odd"
    result = {
        'success': True,
        'message': 'OK',
        'await': False,
        'outputVariables': {
            'random': random_number,
            'type': number_type
        },
        'toBranchCode': number_type
    }
    return result
# implement: py spi handle_awake
def handle_awake(async_id, async_event_data, variables) -> dict:
    return {}
def generate_random_by_length(random_number_length) -> int:
    length = int(random_number_length)
    start = 10 ** (length - 1)
    stop = 10 ** length
    print("from " + str(start) + "(inclusive) to " + str(stop) + "(exclusive)")
    return random.randrange(start, stop)

カスタムロジックに関係なく、my.py ファイルには次の 2 つの関数を含める必要があります。

両方の関数の戻り値の構造は、カスタムロジックに関係なく固定されています。

• success：関数の呼び出しが成功したかどうかを示します。false に設定すると、フローはエラーで停止します。

• message：追加情報を提供するためのカスタムメッセージです。

• await：フローが後続のイベント処理を待機する必要があるかどうかを示します。false に設定すると、フローは返された outputVariables と toBranchCode を使用して直ちに進行します。

• outputVariables：フローに出力変数として渡されるキーと値のペアの辞書です。後続のコンポーネントでこれらの変数を参照できます。この辞書は、await が false の場合にのみ使用されます。

• toBranchCode：マルチブランチ設定に基づいて、フローが次にどのブランチをたどるかを決定するコードです。このコードは、await が false の場合にのみ使用されます。

result = {
    'success': True,
    'message': 'OK',
    'await': False,
    'outputVariables': {
        'myVarExample1': 'a',
        'myVarExample2': 'b'
    },
    'toBranchCode': 'example'
}

3. ファイルを変更したら、デプロイメントコード をクリックします。

3. コンポーネントの設定

次の手順に従って、フローで関数の呼び出しコンポーネントを設定します。

1. 前提条件

   このコンポーネントを設定するには、既存のジャーニーを使用するか、新しいジャーニーを作成して、ジャーニーキャンバスにアクセスします。

   • 既存のジャーニーのキャンバスに移動

     Agentic Journey のジャーニーリストページで、ジャーニーの右側にある [Edit] をクリックして、キャンバス編集ページに移動します。

   • 新しいジャーニーを作成してキャンバスを開きます。 詳細については、「Agentic Journey の使用」をご参照ください。

2. キャンバスで [Call a Function] コンポーネントアイコンをクリックすると、右側に設定ペインが表示されます。

   Agentic Journey で、[Call a Function] (FunctionComputeNode) ノードを選択します。右側に設定パネルが開きます。利用可能な変数には、incomingMessage、wabaId、wabaPhoneNumber、customerPhoneNumber、customerName があります。[HTTP トリガー設定] セクションで、[URL] と [Region] (必須) を入力し、[Timeout (seconds)] を設定します。[Runtime Settings] セクションでは、Webhook または API を使用してノードをトリガーし、必要に応じて非同期トリガースイッチを有効にすることができます。設定が完了したら、[Save] をクリックします。

3. コンポーネントのパラメーターを設定します。詳細については、「パラメーター」をご参照ください。

4. 設定が完了したら、保存 をクリックします。 表示されたダイアログボックスで、保存 をクリックします。

パラメーター