Introdução ao DialogFlowChatBots menos robóticos

O que são ChatBots?

São softwares programados para executar tarefas

pré-definidas que conseguem gerenciar tarefas de

forma automatizada a cada interação realizada

entre pessoas reais e assim criar uma

conversa(chat).

DialogFlow?

É uma ferramenta que faz uso de Machine

Learning para processar mensagens e tornar as

conversas entre bot e o usuário mais agradável.

Ferramentas● Agents● Entities● Intents● Actions and Parameters● Rich Messages● Contexts● Events● Dialogs● Analytics● Machine Learning● Training

Agents

Entities

Intents

Default Fallback Intent

Default Welcome Intent

Actions

Parameters

Rich Messages

Rich Messages

Context

Events

Dialogs

Prebuilt Agents - English

Prebuilt Agents - Portuguese

Analytics

Integrations

Integrations

Preço

Empresas que utilizam

Machine Learning

● Aprendizagem de Máquina é a ferramenta que permite que seu agente compreenda as interações de um usuário como linguagem natural e converta-os em dados estruturados. Na terminologia Dialogflow, seu agente usa algoritmos de aprendizado de máquina para combinar pedidos de usuários com intenções específicas e usa entidades para extrair dados relevantes deles.

● Um agente "aprende" tanto dos exemplos que você fornece na seção User Says quanto nos modelos de idioma desenvolvidos pelo Dialogflow. Com base nesses dados, ele constrói um modelo (algoritmo) para tomar decisões sobre quais intenções devem ser desencadeadas por uma entrada de usuário e quais dados precisam ser extraídos. Este algoritmo é exclusivo do seu agente.

● O algoritmo ajusta dinamicamente de acordo com as mudanças feitas no seu agente e na plataforma Dialogflow. Para se certificar de que o algoritmo está melhorando, seu agente precisa ser constantemente treinado usando registros de conversa reais.

Training

● Para obter uma boa precisão de classificação, é importante fornecer ao seu agente dados suficientes. Quanto maior o número de exemplos de linguagem natural na seção User Says nas Intents, melhor será a precisão da classificação.

● Quando criar uma nova intenção, comece com exemplos que possuem a maioria dos parâmetros do valor. Desta forma, você irá definir quais entidades devem ser usadas nesta intenção e nomear todos os parâmetros da maneira correta. Tendo anotado os primeiros exemplos longos, será mais fácil para você continuar com os mais curtos, já que o sistema começará a sugerir as entidades corretas para novos exemplos.

● Para tornar o processo de treinamento mais eficiente, temos a ferramenta de Treinamento que permite que você analise os logs de conversação com seu agente e adicione exemplos comentados a intenção relevantes em massa.

Obrigado pela Atenção

Referencias:

DialogFlow Docs: https://dialogflow.com/docs/

Anderson Altissimoander.altissimo@gmail.com

Backend Developer at Make●Pro