Primeros pasos en Dialogflow



¿Quieres saber cómo crear un agente en Dialogflow? ¿Qué es un chatbot? No te pierdas el siguiente artículo dónde hablo sobre todas esas cuestiones

No es difícil desarrollar una admiración más allá de lo normal cuando se comienza a estudiar Machine Learning y sus aplicaciones. A pesar de los conceptos matemáticos complejos que pueden asustar a primera vista (en Bawi solo a Allan Handan que es más tranquilo), no es necesario tener un gran conocimiento para poder iniciarse en un proyecto con estas tecnologías. Especialmente con todas las herramientas disponibles, y las que aún están en desarrollo, la distancia entre el nacimiento de una idea y su solución cada vez es más corta.

¡Imagínate un centro de atención al cliente!

En esta central, miles de personas envían mensajes de texto vía chat diariamente para intentar resolver sus dudas. Un problema que puede suceder es la alta frecuencia de preguntas comunes, donde los asistentes siempre tienen que dar la misma respuesta. Precisamente de ahí surgió la necesidad de crear los chats automatizados, que proporcionan respuestas rápidas y listas, también conocidos como chatbots. Claro, pero ¿cómo hago uno?

Es un hecho que no se puede desarrollar un software apilado de ifs para cada una de las formas en que una persona pueda preguntar o hablar mientras conversa con el bot. Es ahí donde entra el campo de Machine Learning, utilizando modelos de comprensión de lenguado natural. Esos sistemas son responsables de identificar patrones en mensajes de texto delante de un vocabulario conocido, interpretar contextos en el diálogo humano-computadora y reaccionar con respuestas predeterminadas.

Hay muchas herramientas que proponen la creación de chatbots, incluyendo la que ya hemos citado en Bawi Labs. Sin embargo, hoy les quiero mostrar Dialogflow. A través de esta herramienta es posible configurar un diálogo en unos minutos, con las respuestas esperadas y está listo para usar.

Audio en inglés.

Registro en el Dialogflow

Para empezar necesitas tener una cuenta en Google y crear una cuenta en DialogFlow usándola (hay otras formas, pero este punto no lo voy a abordar). Tras acceder a la consola de la herramienta, haz clic en el botón escrito de Google y permitir las solicitudes. Se presentarán los términos de servicio y otras preguntas, entonces usted debe estar de acuerdo con ellos.

Creación de un agente

Una vez dentro de la consola, verás un menú con una serie de opciones. Haz clic en el Create Agent.

Introduce el nombre del agente, selecciona el idioma en función de tus intereses y haz clic en Create. Como puedes comprobar el botón de “Create” ha pasado a ser “working”.

Ya tenemos un agente creado. ¡Vamos a configurarlo! Inicialmente, los agentes tienen dos intents , que son Default Fallback Intent para cuando no entiende lo que ha dicho, y Default Welcome Intent para darle la bienvenida en su primer mensaje.

Creando una Intent

¿Qué tenemos que hacer para crear una nueva intent? Lo primero que tienes que hacer es clickar en la Create Intent, añadir el nombre en el campo Intent Name. Sección Training Phrases , agrega las siguientes cuestiones:

  • ¿Cuál es tu nombre?
  • ¿Tienes un nombre?
  • Nombre.

En la sección de Responses, añade la frase:

  • ¡Mi nombre es Dialogflow!

Haz clic en Save.

Prueba de nuestro chatbot

¡Ha llegado la hora de probar nuestro chatbot! En el lado derecho de la consola tienes la opción de “Try it now”:

Haz clic en este campo de texto y escribe ¿Cuál es tu nombre?

Su respuesta puede ser un poco diferente, mostrando sólo el nombre de la intent. Probablemente el modelo todavía está entrenando. En unos segundos debe funcionar. Si no funciona, revisa los pasos citados y vuelve a intentarlo. Incluso con algunas variaciones en el input que introduzcas, responderá correctamente.

Extracción de parámetros con Entities

También es posible extraer los parámetros a través de entidades . Crea una nueva intent llamada “idioma” con las siguientes frases:

  • Yo sé inglés
  • Yo hablo francés
  • Sé escribir en alemán

Para cada idioma, selecciona y muestra la variable @sys.language.

Registrar la respuesta con el mensaje “Wow! No me imaginaba que conocías X idioma” y haz clic en Save.

Cuando termine el registro de la nueva intención , prueba un par de veces con la frase “Yo hablé ruso ayer”.

Véase bien: él reconoció que “ruso” es un idioma, el tiempo verbal del verbo hablar es diferente. Esto significa que nuestro chatbot está aprendiendo a manejar diversas formas de interacción, sin restricción a los mensajes registrados. Cuanto más entradas diferentes reciba, mejor va a generar las nuevas respuestas

Bueno, hay muchas aplicaciones para Dialogflow. Puedes integrarla con Slack y crear un robot para solicitar las métricas de tu equipo por ejemplo, o saber quién será el próximo para presentar los Tech Talks la próxima semana. Espero que te haya gustado Dialogflow y que hayas logrado aplicar las prácticas que he presentado. Este tutorial fue creado a partir del texto original en la documentación. Aquí tienes explicaciones mucho más detalladas y más funciones que se pueden crear utilizando esta poderosa herramienta.

Source: Deep Learning on Medium