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]]>Los contextos representan el estado actual de la petición del usuario. Al conversar con un amigo o con el asistente virtual, no hay necesidad de repetir la información contexual, pero puedes guardar el estado actual y reutilizarlo durante un periodo de tiempo determinado.
Los contextos son perfectos para controlar qué preguntas deben seguir a otras, y te permiten tener el control de la orden del workflow, para activar y desactivar los ajustes pero y si tienes unas frases muy similares a otras ¿cómo saber cuál es la respuesta que debe usarse en casa situación?
Ejemplo malo, con repetición:
- ¿Qué hora es en Recife ?
- ¿Cuál es el tiempo en Recife ?
- ¿Por dónde puedo pasear en Recife ?
Buen ejemplo de conversación fluida:
- ¿Qué hora es en Recife ?
- ¿Qué tiempo hace allí?
- ¿Por dónde puedo pasear por esa ciudad?
Claves a tener en cuenta a la hora de escribir tus contextos en la plataforma:
Son inalterables, si escribes ConTeXTo-dE-Comida, CONTEXTO-DE-COMIDA, contexto_de_comida, todos se consideran los mismos.
No utilices espacios, sino guiones o subrayados.
Puedes crear más de un contexto para el mismo propósito.
Las capturas de pantallas y el proyecto está planteado en portugués
Lifespan (vida útil, tiempo de vida)
En esta imagen el Lifespan son de 5 mensajes.
Es la cantidad de mensajes intercambiados entre los dos participantes de la conversación, vinculando los intents.
Los contextos expiran después de un tiempo, para ser más precisos, los contextos expiran después de cinco solicitudes o 20 minutos desde el momento en que se activaron.
Por el contrario, el contexto de los follow-up intents tiene una vida estándar de dos solicitudes. Pero puedes cambiar la configuración predeterminada haciendo clic en el número actual que representa la vida útil, como en la imagen anterior, en el número cinco.
Output context (contextos de salida)
El contexto de salida es aquel que la intención pasa al ambiente externo. Si un contexto ya no está activo en ese momento, automáticamente lo avisa para que DialogFlow lo active.
Input context (contextos de entrada)
El contexto de entrada se refiere al contexto que la intención recibe del ambiente externo, se encarga de decir a Dialogflow para hacer la combinación de las frases entrenadas en aquel intent si aquel contexto recibido está activo.
Extracción de valores de parámetros de contexto
Puede utilizar la siguiente sintaxis:
#nome_do_contexto.nome_do_parametro
#nome_do_contexto.nome_do_argumento
#compra-followup.pegar_nome
Ejemplo:
Hemos creado una entidad llamada saludos y formamos unas palabras o frases para el nombre dado.
Entity saludos
Nosotros actualizamos la intención de bienvenida por defecto con la siguiente información:
Frases entrenadas
Creamos un segundo intent llamado Cómo Ayudar, y si escribes la frase que he puesto más abajo, verás que el bot responde al usuario con el mismo saludo utilizado por esta persona.
Demo
Si quieres puedes ver esta conversación en tiempo real (destaquemos que esta demo se actualiza de acuerdo al avance de los alumnos del curso, puede ser que esté desactualizada dependiendo de la hora en la que la pruebes).
loja-da-amanda
Edit description
bot.dialogflow.com
Intent de Seguimiento
¿Y si quisieras añadir una estructura condicional a tus chatbots?
Me refiero a añadir “if, else o switch cases”?
Si es así haz esto
Si no haz otra cosa.
Los intents de seguimiento determinan que la intención sucesiva debe venir después de la primera, de esta manera se encuentran dentro del mismo grupo lógico, sin tener que gestionar manualmente contextos.
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Hay otras grandes referencias para profundizar tus conocimientos sobre estos temas, eso sí, están escritas en inglés. Dos que recomiendo son: la documentación oficial de dialogflow y esta magnífica explicación de las intenciones de seguimiento escritos por Wassim.
Si tienes cualquier duda, puedes escribirme a través de:
Twitter: www.twitter.com/chibichibibr
Facebook: https://www.facebook.com/amandawtm/
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]]>Al crear un nuevo bot en Dialogflow, descubrirás que ya hay dos intents que se han creado de forma automática. Me refiero a la intención de bienvenida por defecto y la intención de reserva predeterminado t.
Default Welcome Intent
El int de bienvenida es el primer mensaje, por lo general un saludo. También puede ser encargarse de informar a tus usuarios sobre las opciones disponibles y lo que pueden preguntar.
Default Fallback Intent
Sería la famosa frase de “Disculpa, no he entendido lo que has dicho”, y que aparece cuando el chatbot no ha comprendido algún iput que ha recibido, puede crear intents de repliegue . Cada vez que un usuario le dice algo al agente, se intentará que coincida con la locución a una determinada intent ; Si el chatbot devuelve la respuesta se entiende que queda dentro de esta intención.
Tuve la oportunidad de dar una gran cantidad de talleres y ver los mismos fallos una y otra vez a la hora de asimilar este concepto fundamental para crear conversaciones automatizadas.
Vamos — cuando se piensa en la intención , ¿estas frases son ejemplo de las que utilizaría una persona que interactúa con el bot, o las respuestas dadas por el bot?
Entrenamientos de posibles frases dichas por los usuarios
Posibles frases contestadas por el bot
Si has acertado las dos opciones, ¡felicidades! Donde dice “ Training phrases” habría que añadir las frases pronunciadas por los seres humanos y ya en “responser” frases respondidas por el bot — ah también activa el “enable webhook call for this intent”, que está justo debajo en la parte de fulliment. Tampoco te olvides de activar “set this intent as end of conversation”.
A la hora de trabajar con estas tecnologías tienes que pensar en el intent como el turno de palabra en una conversación uno a uno. El cliente entrará con un mensaje, será analizado por Dialogflow, y dentro del int correspondiente responderá a esta interacción.
Eventos
Los eventos son los indicadores que podemos darle a nuestro asistente para que pueda responder un llamado desde fuera de dialogflow. Dialogflow admite eventos de varias plataformas y canales (como Google Assistant, Telegram y muchas otras integraciones) sobre la base de las acciones realizadas por los usuarios en estas plataformas. También puedes crear tus propios eventos personalizados que se pueden activar mediante el fullfilment.
Acciones y Parameters
![]("https://miro.medium.com/proxy/1*lMCwevH54KhgmKgY7fbapQ.png)
¿Te has dado cuenta de que en los intents existe una sección llamada como el título de arriba? Básicamente, se define como informaciones relevantes (los parámetros) se extraen de las frases dichas. Ejemplos de este tipo de información incluyen fechas, direcciones, medidas, horas, nombres, lugares y mucho más. Ah, puedes utilizar los parámetros como entrada a otro flujo, por ejemplo, podrías buscar información, realizar una tarea o devolver una respuesta. Sin embargo, el valor del campo de acción se pasa al cumplimiento y se puede utilizar para activar una lógica específica allí en tu back-end.
Aquí os dejo un vídeo en portugués de cómo crear una intent.
Consideraciones finales
Me divierte y aprendo mucho con mis alumnos durante los talleres, os comparto una imagen de nuestro último taller en el que cada uno tenía que buscar la definición de intents, hacer un resumen en el post-it y luego discutir en grupo y por fin llegar a un consenso.
Contacto
Si quieres hablar conmigo:
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]]>The post Mis primeros pasos con Google Assistant first appeared on Planeta Chatbot.
]]>Sin embargo, en Google I/O 2017 quedé realmente asombrada y sorprendida al ver que Google haya dado cabida a todos y cada uno de los asistentes. Fue precisamente en ese momento, al poner en mis manos el Asistente de Google, cuando descubrí al 100% cuál iba a ser mi nueva pasión.
Video de Steffy mostrando mis primeros minutos con Home.
Ese mismo día, tras llegar a casa, comencé a jugar con el asistente, hablando con él, probando todos las funcionalidades e intentando, sobre todo descubrir, esos Easter Eggs que tanto nos gustan a los de este mundo.
Primeras interacciones con Google Home.
Tras una primera toma de contacto, era hora de que me pusiera a hacer lo mismo. Así pues, me tome tiempo para estudiar la documentación de Dialogflow, probar los codelabs y experimentar con él.
Estudiando DialogFlow
“Un viaje de mil millas comienza con un solo paso” (Tao Te Ching, Verso 64)
Entonces aproveché la oportunidad y me enfrenté a mis temores de hablar en público y di mi primera charla sobre chatbots usando el asistente y la integración para Facebook Messenger en ruby en Tech Know Day.
Hubo muchas otras charlas después de esa, junto con nuestro evento GDG Cloud London organizó un evento e invité a dos expertos en desarrollo de Google ( Francesco y Steve ) para hablar y dar talleres sobre el asistente, ¡y a todos les encantó! Fue muy emocionante ver qué se podía hacer con el asistente.
T-shirts for GDG Cloud London Actions en el evento de Google.
Another big achievement was my first app finally being accepted and published.
Mi primera app publicada
¿Sabías que también puedes construir tu primera aplicación conversacional en cuestión de minutos y ser recompensado por ello? Como está escrito en el sitio web Acciones en Google: “Comenzando con un crédito mensual de Google Cloud de $ 200 y una camiseta auxiliar cuando publique tu primera aplicación, las ventajas y oportunidades disponibles”
Aquí os dejo el link a algunas de mis charlas, eso sí, están en inglés:
Tweets tras mis charlas sobre Google Assistant.
Me encanta experimentar con el Asistente de Google, ayudar a otros que también están aprendiendo y escribir sobre las cosas que aprendo. Si alguna vez has pensado en reproducir un mensaje de voz en un Google Home conectado a la misma red wifi, te animo a que leas este post que escribí.
¡Feliz codificación para todos y si te animas a compartir tus creaciones estaré encantada! Puedes consultar otras aplicaciones creadas por otros desarrolladores en el Directorio de asistentes de Google.
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]]>The post ¡Mis primeros pasos con AIML y la oportunidad de ver a Mitsuku, tres veces ganador del Premio Loebner Turing Test! first appeared on Planeta Chatbot.
]]>A continuación, podrás encontrar la versión simplificada del chatterbot que construí en la que el usuario preguntaba cuál era la mejor película criminal y, al azar, podíamos seleccionar 4 de las películas enumeradas. Fue mi primera interacción con AIML y chatbots en general. Tuve que presentarlo a la clase y utilicé una interfaz simple.
<?xml version=”1.0" encoding=”UTF-8"?> <aiml version=”1.0.1" encoding=”UTF-8"?> <category> <pattern> Melhor filme de crime *</pattern> <template> <random> <li> Onze Homens e um Segredo </li> <li> Cidade de Deus </li> <li> Assalto ao Banco Central </li> <li> Inimigos Públicos </li> </random> </template> </category> </aiml>
No fue nada excepcional, pero tuve la oportunidad de comenzar con los chatbots y gracias a la simplicidad del lenguaje declarativo utilizado, pude ver el flujo de la conversación sin tener que preocuparme por las complejidades de un algoritmo adecuado. Los que teníamos como referencia en ese momento eran Mitsuku.com, Alice, RebeccaAIML (C ++, Java, .NET / C #, Python, plugin Eclipse AIML editor), Program D (Java, J2EE), ChatterBean (Java), Program R ( Ruby), Programa Q (C ++), AIMLbot (Programa #) (.NET / C #), Programa W.
Después de mudarme de Brasil a Londres, quedé impresionada con las muchas reuniones y eventos a los que pude asistir aquí. Tuve la oportunidad de enamorarme de las aplicaciones conversacionales una vez más (puedes leer mi experiencia aquí en inglés y aquí en español).
El seguimiento natural de esta pasión desencadenó que lo presentará al mayor número de personas que puede, primero a mis amigos más cercanos y, hoy en día, con las oportunidades disponibles en Londres comencé a dar charlas sobre el tema. Pensé en dejar que otros supieran acerca de una de las primeras inspiraciones:
A comienzos de febrero, noté que el sitio web de Mitsuku estaba completamente rediseñado y comenzó a parecer súper moderno y actualizado. ¡hasta cambiaron el aspecto del bot!
Para mi sorpresa, vi un tweet de Steve Worswick, el programador de Mitsuku, quien iba a dar una charla en el centro de Londres, a solo 30 minutos a pie de mi lugar de trabajo y ¡ME ECOMOCIONÉ! ¡Cancelé todos mis planes para la noche y asistí a su charla!
El evento fue organizado por Chatbots & Voice Assistants London , gracias por recibirnos. ¡Tuve la oportunidad de conversar un poco con Steve antes de que comenzaran las conversaciones, y hacerle llegar mis felicitaciones por su increíble trabajo que inspira a la gente en Brasil y en todo el mundo!
Amazing hosts and venue!
Después de las tres ponencias muy interesantes, fue el momento de que Steve subiera al escenario para hablarnos de Mitsuku. Y la verdad que cuando su imagen apareció en la pantalla me puse nerviosa.
Tras una breve introducción, Steve procedió a hablar sobre su historia, algunos de los problemas de lenguaje, el tipo de cosas de las que hablan los usuarios y me sorprendió comprobar cuán conocida es Mitsuku en el mundo y como millones de personas de todo el mundo hablan con ella.
Tal como está escrito en la página web de Pandora Bots , Mitsuku ha ganado tres veces el prestigioso Premio Loebner Turing Test, y su base de código puede obtenerse bajo lincencia junto con otros módulos, de Pandorabots e incorporarse en otras aplicaciones de chatbot.
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