我想创建可以进行基本对话并在交谈中给我股票价格的股票机器人。使用IBM Watson为股票市场创建聊天机器
为了得到股票价格我使用雅虎财务api。
对于基本谈话我使用
IBM沃森谈话API
我也用
IBM NLU（自然语言理解）API
来验证不同的公司名称以不同的方式问，但我没有得到预期的结果。
例如，如果我搜索
“什么是INFY的价格是多少？”
那么它应该给我正确的答案，应该过滤掉，因为我的行动应该是通过雅虎财经API的dmart。这也应该工作，如果我改变问题的格式。
下面是我在bluemix（IBM）的node-red面板上所做的流程图设置。
你能帮我找出确切的API和流动，这可以帮助我实现我的目标。
这是一个相当大的，但至少有一些第一印象评论...
沃森会话服务已整合了NLU组成部分 - 意图和实体TAB。公司名称可以使用实体和实体同义词从输入文本中提取。缺点在于用户需要列出公司名称的所有可能变体，但另一方面，实体规范可以通过csv文件导入到对话中。
一般来说，Watson Conversation服务和一些第三方服务的集成需要在Conversation服务之外完成 - 因为它现在还没有明确支持调用第三方API，所以node.js解决方案似乎在这里一个健全的。您需要指定的是WCS和第三方服务的集成如何。一般的管道可能看起来像：
output字段中的特殊变量，如"stocks" : "Google"将告诉节点。谈话售后服务，坐在JS组件来发现和包括股票输出文本内谷歌的市值现在 - 回您的解决方案 - 它可能是有意义也有将要使用专用的NLC服务只在系统中提取公司名称。但是，只有在结果是例如WCS服务中的entities不够强壮，无法正确捕获公司（我的感觉是，对于这种特殊的用例，具有同义词的实体可能工作正常）。