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Kontexte in Dialogflow sind vergleichbar mit Kontexten der natürlichen Sprache.
Wenn eine Person zu Ihnen sagt, "sie sind orange", benötigen Sie Kontext, um zu verstehen, worauf sich "sie" bezieht.
In ähnlicher Weise benötigt Dialogflow einen Kontext, damit es einen Intent korrekt zuordnen und Endnutzerausdrücke dieser Art verarbeiten kann.
Mithilfe von Kontextangaben können Sie den Ablauf einer Konversation steuern.
Sie können den Kontext für einen Intent konfigurieren, wenn Sie Ein- und Ausgabekontexte festlegen, die durch Stringnamen gekennzeichnet sind.
Wird ein Intent zugeordnet, werden die für diesen Intent konfigurierten Ausgabekontexte aktiviert.
Solange Kontexte aktiv sind, ordnet Dialogflow mit größerer Wahrscheinlichkeit Intents zu, deren konfigurierte Eingabekontexte den derzeit aktiven Kontexten entsprechen.
Das folgende Diagramm zeigt ein Beispiel mit Kontext für einen Bank-Agent.
Der Endnutzer fragt nach Informationen zu seinem Girokonto.
Dialogflow ordnet den Endnutzerausdruck dem Intent CheckingInfo zu.
Der Intent hat einen Ausgabekontext checking, sodass der Kontext aktiv wird.
Der Agent fragt den Endnutzer, welche Art von Informationen er zu seinem Girokonto einholen möchte.
Der Endnutzer antwortet "Meinen Kontostand".
Dialogflow ordnet den Endnutzerausdruck dem Intent CheckingBalance zu.
Der Intent hat einen Eingabekontext checking. Er muss aktiv sein, damit der Intent zugeordnet wird.
Es kann auch ein ähnlicher SavingsBalance-Intent vorhanden sein, um denselben Endnutzerausdruck zuzuordnen, wenn ein savings-Kontext aktiv ist.
Nachdem Ihr System die erforderlichen Datenbankabfragen ausgeführt hat, antwortet der Agent mit dem Kontostand.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-18 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eDialogflow's contexts are used to understand user expressions by providing necessary conversational context, similar to how humans understand natural language.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eContexts control conversation flow by setting input and output contexts for intents, identified by string names.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWhen an intent is matched, its output contexts become active, influencing which intents are more likely to be matched next.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDialogflow matches intents with specific input contexts only when those contexts are currently active, allowing for tailored responses.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe banking agent example shows how the "checking" output context from the \u003ccode\u003eCheckingInfo\u003c/code\u003e intent enables the \u003ccode\u003eCheckingBalance\u003c/code\u003e intent to be matched later when a user asks for their balance.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Contexts\n\nDialogflow\n\n*contexts*\n\nare similar to natural language context.\nIf a person says to you \"they are orange\",\nyou need context in order to understand what \"they\" is referring to.\nSimilarly, for Dialogflow to handle an end-user expression like that,\nit needs to be provided with context in order to correctly match an intent.\n\n\nUsing contexts,\nyou can control the flow of a conversation.\nYou can configure contexts for an intent by setting\n[input and output contexts](/dialogflow/docs/contexts-input-output),\nwhich are identified by string names.\nWhen an intent is matched,\nany configured *output contexts* for that intent become active.\nWhile any contexts are active,\nDialogflow is more likely to match intents\nthat are configured with *input contexts* that correspond to\nthe currently active contexts.\n\n\nThe following diagram shows an example that uses context for a banking agent.\n\n1. The end-user asks for information about their checking account.\n2. Dialogflow matches this end-user expression to the `CheckingInfo` intent. This intent has a `checking` output context, so that context becomes active.\n3. The agent asks the end-user for the type of information they want about their checking account.\n4. The end-user responds with \"my balance\".\n5. Dialogflow matches this end-user expression to the `CheckingBalance` intent. This intent has a `checking` input context, which needs to be active to match this intent. A similar `SavingsBalance` intent may also exist for matching the same end-user expression when a `savings` context is active.\n6. After your system performs the necessary database queries, the agent responds with the checking account balance."]]
