PizzaLab

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Los chatbots son un tema que no ha dejado de sonar y es que la
importancia y eficiencia se ha visto demostrada en los departamentos de atención
al cliente en todo el mundo. Nosotros mismos como clientes podemos ver la solución
en muchos lugares para atención a las famosas FAQs, así como para horarios tardíos.

Limitantes

Ahora bien, el problema es que el desarrollo de estos servicios es difícil
y suele necesitar tiempo, principalmente porque para hacerlo bien necesitamos
una base de ML (Machine Learning) y un algoritmo capaz de entender el lenguaje
humano.

Una vez que tenemos el proyecto base debemos conectarlo a los
distintos servicios de mensajería que queramos usar (Messenger, Slack,
Telegram, etc.).

DialogFlow

Este es un producto genial comprado por Google en el año 2016 con el
cual simplificamos las limitaciones que existen en el desarrollo de chatbots, además
de potenciar las integraciones con este llevándolo incluso a usar Actions de
Google Assistant y permitiéndonos descargar el proyecto para implementarlo
incluso como un Alexa Skills.

Para realizar el bot en la plataforma requerimos separar los
elementos en lo que se conoce como Entities
y las acciones que los utilizan en Intents

Entities:

Las entities son en si los las distintas partes u objetos que podemos usar en nuestros Intents en el caso de este proyecto creamos 4 tipos de objetos básicos Comida, Ingrediente, Medida y Orden.

Dentro de cada uno existente las distintas variantes y cada variante tiene sinónimos que inicial el aprendizaje del robot. El ejemplo más basto de este proyecto son los ingredientes donde podemos ver cosas como pimientos, camarones, jamón, pimiento y cada uno con sus sinónimos.

Intents:

Estas son las acciones que nuestro bot puede realizar. Para empezar
con estos necesitamos realizar lo que se conoce como Frases de entrenamiento con esto nos referimos a que escribimos de
la forma en la que el usuario escribirá y usamos las palabras que colocamos en
nuestros entities.

Una parte importante de esto es el contexto ya que si tenemos campos
requeridos mediante esto se reintenta y se considera terminado el intent cuando
todos los campos requeridos son completados.

Ahora bien, considerando el tema de las respuestas hay múltiples opciones,
podemos crear respuestas fijas o bien podemos conectarlo a un webhook que especificamos en la sección
de fulfillment.

Fulfillment:

El tema con esto es usar los webhooks que creemos usando interfaces
REST. La configuración original nos sugiere usar las Cloud Functions de
Firebase, pero podemos usar el que deseemos. Estos webhooks se basan
principalmente en JavaScript usando NodeJS con las librerías de Google para el
tema.

Integrations:

Finalmente, como hablamos al inicio está herramienta tenemos una
gran cantidad de integraciones con distintos canales empezando por el web demo, la lista completa de
integraciones es grande y cada uno tiene sus instrucciones para facilitar el
proceso.

Web
Demo

Facebook
Messenger

DialogFlow
Phone Gateway

Slack

Viber

Twitter

Twilio
IP

Twilio
SMS

Skype

Telegram

KIK

Line

Cisco
Spark

Amazon
Alexa

Microsoft
Cortana

Algo importante es recordar que por el momento es de las pocas herramientas
que tienen conexión directa con Actions de Google Assistant.

Si deseas probar el bot puedes buscarlo en tú aplicación de Telegram (https://t.me/PizzaLab_Bot) o bien seguir a la versión web (https://goo.gl/ix8DyV)

El código y demás lo encuentras con facilidad en el siguiente repositorio: https://goo.gl/Gux1ez
Source: Javier

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