Como é que um Chatbot funciona?

Se não sabe o que é um chatbot, deve primeiro ler o que é um chatbot.

É incrível ver um chatbot bem concebido em acção, mas é ainda mais poderoso quando se compreende como funciona realmente um chatbot.

Vamos dar-lhe a imagem completa de como é feito um chatbot. Desde os componentes utilizados na realização de um chatbot até ao fluxo real de informação no chatbot.

Obviamente, os componentes exactos necessários para um determinado chatbot dependerão do tipo de chatbot que estiver a construir, mas isto dar-lhe-á uma ideia dos componentes disponíveis.

Ligar o seu chatbot a um canal

Cada chatbot precisa de um canal que permita ao utilizador interagir com ele. O canal é de facto uma plataforma de mensagens como o Facebook Messenger, Slack, Telegramas, equipa Microsoft ou um web chat incorporado.

É necessária pelo menos uma plataforma de mensagens, mas também se pode ligar várias plataformas de mensagens e permitir aos utilizadores escolherem a que preferirem.

O canal é a interface do utilizador do chatbot, da mesma forma que uma página web lhe permite interagir com um software com cliques.

‍

Decodificação da entrada com Processamento de Linguagem Natural

Os motores de processamento de linguagem natural (PNL) são capazes de identificar as intenções escondidas numa frase em linguagem natural. É importante precisar a "linguagem natural" porque, ao contrário do bot menos inteligente que requer instruções claras, chatbots pode compreender tipos de conversas semelhantes às humanas.

Por exemplo, as seguintes frases têm todas a mesma intenção, que é a de reservar um voo:

1. Quero reservar um voo
2. Quero ir do Dubai para Moscovo
3. Preciso de um voo

Para que um chatbot seja capaz de compreender texto ou discurso em linguagem natural, precisa de aceder aos motores de PNL.

O motor de PNL pode pegar numa frase e extrair com um certo nível de confiança qual é a intenção por detrás dela. O Processamento de Linguagem Natural é um campo de inteligência artificial e requer uma certa formação.

É por isso que em Botpress, pedimos aquilo a que chamamos enunciações. Elas são uma parte importante da compreensão. As afirmações são variações de uma frase, diferentes formas de formular a mesma intenção.

Os motores de PNL irão utilizá-lo para treinar.

Gestor de Diálogo / Construtor de Conversação Visual

Esta é também uma parte importante de um chatbot porque é aqui que se desenha a experiência. Uma vez que o chatbot tenha compreendido a intenção, precisa de tomar uma decisão.

Há 3 coisas muito comuns que podem acontecer; tomar medidas, pedir informações ou lidar com uma intenção não apoiada.

O seu construtor de conversas visuais permite-lhe desenhar o que vai acontecer, como vai acontecer e a linguagem utilizada para o fazer acontecer.

Se eu disser "Reserve-me um voo amanhã para Paris". O motor da NLP detectará a minha intenção de reservar um voo. Extrairá amanhã como a hora de partida, Paris como onde quero ir, mas falta a minha cidade de partida. O construtor da conversa visual permitir-lhe-á lidar com a necessidade de pedir uma cidade de partida e depois tomar a acção de reservar o voo.

Este é um exemplo muito simples, mas pode compreender que em alguns casos a complexidade é maior e por isso a concepção de uma grande experiência pode ser crucial para o sucesso do seu chatbot e é por isso que o gestor do diálogo é uma peça essencial do puzzle.

‍

Analíticos

A análise é necessária para monitorizar e medir o desempenho chatbots'. Fornecem métricas sobre o chatbot, tais como o número de utilizadores e o tipo de compromisso. É obviamente crítico para os criadores de chatbot reunir estes tipos de métricas.

Dá-lhe conhecimentos valiosos sobre o seu envolvimento de utilizadores para compreender o que pode estar em falta e quais são as áreas-chave a melhorar.

‍

Sistema de Gestão de Conteúdos

O conteúdo tal como o texto na língua do utilizador e os ficheiros multimédia precisam de ser geridos independentemente do fluxo da conversa. A língua, os ficheiros de mídia e a implementação podem mudar dependendo de quem é o utilizador, do contexto, e da plataforma de mensagens.

Conteúdo como o código precisa de ser mantido profissionalmente e a fonte controlada. Permite dissociar o conteúdo do resto do chatbot, tornando-o reutilizável e, mais importante, mais fácil de manter.

É muito simples, mas muito importante gerir o seu conteúdo de forma independente.

Humano no Circuito

O humano no laço é a capacidade do humano de assumir o controlo do chatbot. Alguns podem pensar que isto não é uma característica obrigatória, mas na realidade é.

Há muitas razões pelas quais um humano pode querer assumir manualmente a conversa do chatbot, sendo a mais comum o facto de o chatbot não ter compreendido o que o utilizador final disse.

Estaríamos a mentir a nós próprios acreditando que um chatbot estará certo a 100% do tempo. Mesmo que façamos progressos constantes sobre o assunto, não pode ser perfeito para lidar com tudo. Quando um utilizador sai do âmbito, o humano no laço torna-se essencial para manter uma grande experiência de utilizador.

‍

Arquitectura

Embora a arquitectura não seja um componente, como qualquer software, todos os chatbot têm uma arquitectura. Se a arquitectura do software não for de alto nível, o chatbot não será extensível e de fácil manutenção.

As maiores vantagens de utilizar uma plataforma de IA conversacional para construir o seu chatbot é que tudo já está arquitectado de uma forma que permite a escalabilidade e a capacidade de manutenção.

Tudo o que precisa de fazer é criar um servidor localmente ou no cloud, e está pronto para construir e automatizar.

Botpress tem uma arquitectura modular que facilita a activação ou desactivação de alguns módulos que não são componentes nucleares.

Além disso, pode construir o seu próprio módulo para alargar as capacidades da plataforma e, claro, o seu chatbot.

‍

Como os dados fluem através do chatbot

‍

Estes elementos são todos muito importantes para que o seu chatbot funcione da forma mais suave possível. Retire um destes elementos e não terá a mesma experiência.

De uma perspectiva macro, aqui está como a informação flui.

Há uma entrada do utilizador através do canal. A primeira coisa que a informação faz é introduzir o Gestor de Diálogo a ser avaliado pelo motor PNL. O motor de PNL tentará decifrar as frases para encontrar uma intenção e devolver essa informação ao Gestor de Diálogo.

Se for detectada uma intenção, cabe ao DM decidir para onde ir a seguir de acordo com a árvore de decisão. Se um terceiro tiver de ser envolvido, o gestor do diálogo fará o pedido.

Tudo é então enviado de volta para o utilizador através do mesmo canal que ele utilizou.

‍

Embora esta seja uma versão simplificada de como funciona um chatbot, pode certamente apreciar a complexidade de construir tal experiência de um ponto de vista UX e técnico.

A utilização de uma plataforma de conversação AI de código aberto reduz drasticamente o tempo gasto na construção da infra-estrutura para garantir que rapidamente obtenha valor do seu chatbot.