Watson Assistant: Construa o seu chatbot do zero

Agora começamos a dar uma cara para o nosso assistente virtual.

Deixamos ele com a sua identidade, colocamos variáveis de contexto e selecionamos múltiplas respostas para a condição de horas.

Nessa aula vou começar a criar as intenções e entidades.

Vou colocar alguns exemplos e adicionar aos diálogos.

Nesta aula, aprendemos a colocar variáveis de assuntos (para facilitar a nossa curadoria, caso precisamos extrair métricas sobre quais assuntos mais acessados ou com mais feedbacks), feedbacks e diálogo de encerramento de conversa.

Nesta aula você vai conhecer um pouco de slots e regex.

Regex é como se fosse uma máscara de validação. Por exemplo, colocar uma máscara de CPF (123.456.789-00) e não permitindo que o usuário coloque outro dado.

Slots é utilizado para quando precisa fazer mais de uma pergunta simultaneamente, podendo ou não responder todas as perguntas. Por exemplo: Preciso de uma mesa para dois. Se tiver algum slot perguntando quantas mesas e para quantas pessoas. O slot já entende direto e não faz a pergunta.

Regex telefone: (\(?\d{2}\)?\s)?(\d{4,5}\-\d{4})

Para essa aula, vamos criar nós de Mudança de assunto para evitar que o usuário fique preso no mesmo tópico. Podendo assim, voltar para o menu principal no meio do assunto.

E também vamos entender como funciona a confiança do Watson Assistant. Essa confiabilidade vai de 0.0 (quanto não entendeu) à 1.0 (quanto entendeu), quanto maior a confiança que ele tiver sobre a intenção, maiores as chances dele direcionar para o nó de diálogo que contém essa intenção.

Determinações de confiança:

• Confiança baixa: 0.0 à 0.3

• Confiança média: 0.4 à 0.7

• Confiança alta: 0.8 à 1.0

Nessa aula você vai aprender a como criar uma pesquisa de satisfação para o seu assistente virtual.

Lembre-se de ativar o @sys-number que se encontra nas entidades do sistema.

Obs: NPS tem o significado de Net Promoter Score. Vou deixar o link da calculadora nessa aula.

E possuem as classificações:

• Detratores - aqueles que responderam com notas de 0 a 6 e estão totalmente insatisfeitos com o seu negócio;

• Neutros - Aqueles que responderam com notas 7 e 8 e, embora gostem do seu negócio, podem ser influenciados por outros fatores (como a concorrência);

• Promotores - aqueles que responderam com notas 9 e 10 e estão totalmente satisfeitos com o seu negócio.

O Score Final (Resultado Final) pode ser determinado com:

• Score menor que 0: Ruim;

• Score maior ou igual a 0 e menor que 50: Razoável;

• Score maior ou igual a 50 e menor que 75: Muito bom;

• Score maior ou igual a 75: Excelente.

Nessa aula você vai aprender sobre desambiguação (assuntos que possuem o mesmo nome, mas com características e sub-tópicos diferentes).

Vou mostrar dois jeitos de fazer essa desambiguação:

• Habilitando o Disambiguation no Watson Assistant;

• Criando um fluxo que contenha a desambiguação por sub-tópico.

Há um outro modo de fazer também, que é utilizando a confiabilidade da intenção, porém não mostrei nessa aula.

Nessa aula você vai aprender a construir a sua primeira integração com alguma API (serviço externo) com webhooks. Vou integrá-lo com a Wikipedia.

Na versão LITE, poderá conter apenas uma integração webhook.

As funções de webhooks serão programadas na linguagem Node.js.

Nessa aula você vai aprender a construir outros tipos de diálogos, como "contar piadas" e "cantar uma música".

A construção dessas conversas faz com que o assistente virtual fique mais humanizado e próximo do usuário.

Nessa aula você vai aprender a "pular" algumas etapas de conversas e ir testar direto o fluxo que você deseja.

E esse fluxo de diálogo é chamado de debug.

Nessa aula você vai aprender a criar o seu primeiro assistente virtual. Ou seja, deixar o seu chatbot finalmente online.

Você poderá compartilhá-lo com quem quiser.

Nessa aula você vai aprender a como integrar o seu assistente virtual em uma ferramenta externa.

Vou integrá-lo ao Slack. Bem simples, apenas seguindo o passo-a-passo do Watson Assistant.

Nessa aula você aprenderá que precisa manter duas workspaces. Uma para testes (Dev) e outra em que o pessoal se interage (Prod).

Sempre que você testar alguma nova conversa, criar um novo fluxo, faça tudo no ambiente Dev (homologação), para depois fazer o upload para produção.

É importante realizar o download das workspaces para backup.

Nessa aula você vai aprender a como acrescentar diálogos sem precisar criar muitos nós de diálogos (como foi visto na aula 6).

Vamos criar os contextos com variáveis e JSON.

Nessa aula você vai aprender a como não deixar o NPS aceitar caracteres.
Criando uma entidade pattern (regex) e adicionando nas condições do nó de diálogo @sys-number < 11.

Nesta aula bônus, você vai aprender a como fazer desambiguações para workspaces mais robustos (que possuem muitos assuntos e intenções), utilizando parâmetros de confiabilidade (do quanto o assistente virtual tem certeza que aquele é o assunto que o usuário deseja).

Teremos a confiança baixa e média, e faremos essa desambiguação por meio de jumps condicionais através de reconhecimento das variáveis de contexto

Em resumo do que já vimos:

• Criação da conta na IBM Cloud;

• Criação do primeiro assistente virtual;

• Criação da primeira workspace;

• Criação do primeiro nó de diálogo;

• Criação de uma variável de contexto;

• Saudação com parâmetros de hora, utilizando $timezone e múltiplas respostas condicionadas;

• jumps de wait for user input e respond;

• Criação de intenções e entidades;

• Expressões regulares (regex) em CEP e telefone;

• Slots;

• Coleta de informações para abertura de algum chamado, apenas construindo perguntas por JSON através de variáveis de contexto. Sem precisar de construção de vários nós para perguntas;

• jump evaluate condition;

• Coleta de feedback para a informação (te ajudei?);

• Coleta se o usuário precisa de algo mais (algo mais?);

• Coleta da pesquisa de satisfação (NPS) do assistente virtual;

• Nó de diálogo para encerramento;

• Desambiguação;

• Webhooks;

• Debug;

• Criação do Assistant;

• Verificado as conversas pelo Analytics;

• Integração com o Slack;

Como fazer upload e download da Workspace, e utilizar ambientes de Produção e Homologação.

Seja bem-vindo(a) à seção de Watson Assistant - Integração com Python.

Nessa introdução vou mostrar tudo o que será mostrando ao decorrer das aulas.

Pra quem depende do Analytics do Watson Assistant ou não possui uma dashboard tão robusta, será um curso que ajudará muito para extrair e analisar conversas.

Vamos integrar o Python à API do Watson e exportar as conversas por dia/semana em Excel.

Nessa aula fiz a inclusão de algumas variáveis dentro do Watson Assistant na workspace DEV, para que o Python consiga obter os dados corretamente.

Agora vamos incorporar os nossos primeiros blocos de código, importando as bibliotecas e verificando se a APIkey está certa.

Nessa aula você vai aprender a como alocar as informações que você precisa extrair.

Nessa aula aprendemos a como gerar o arquivo Excel com todos os dados que colocamos.

Nessa aula vamos gerar uma nova folha com outros filtros, utilizando o mesmo arquivo Excel.

Aqui é a conclusão da extração dos dados em Python