Introdução ao DialogFlow
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Introdução a ferramenta DialogFlow para utilizar Machine Learning em ChatBots para melhorar a comunicação entre homem e maquina.
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- 3. DialogFlow? É uma ferramenta que faz uso de Machine Learning para processar mensagens e tornar as conversas entre bot e o usuário mais agradável.
- 4. Ferramentas ● Agents ● Entities ● Intents ● Actions and Parameters ● Rich Messages ● Contexts ● Events ● Dialogs ● Analytics ● Machine Learning ● Training
- 5. Agents
- 6. Entities
- 7. Intents
- 8. Default Fallback Intent Default Welcome Intent
- 9. Actions
- 10. Parameters
- 11. Rich Messages
- 12. Rich Messages
- 13. Context
- 14. Events
- 15. Dialogs
- 16. Prebuilt Agents - English
- 17. Prebuilt Agents - Portuguese
- 18. Analytics
- 19. Integrations
- 20. Integrations
- 21. Preço
- 23. 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.
- 24. 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.
- 25. Obrigado pela Atenção Referencias: DialogFlow Docs: https://dialogflow.com/docs/ Anderson Altissimo ander.altissimo@gmail.com Backend Developer at Make●Pro
Notas do Editor
- Anteriormente era conhecida como API.AI, foi comprada pelo google em setembro de 2016 e recentemente (Outubro/2017) mudou o nome para DialogFlow
- Agentes sao a melhor definição de NLU (Natural Language Understanding), ou melhor dizendo Interpretadores de Linguagem Natural, eles podem ser incluídos na sua aplicação, produto ou serviço e transformar pedidos do usuário em dados acionáveis. Ex: Que horas são agora?
- Entities sao poderosas ferramentas usadas para extração de parâmetros do input da linguagem natural vinda do usuário. Toda informação importante que você deseja obter da request do usuário, terá uma entity correspondente. As entidades usadas em um agente dependerão dos valores dos parâmetros que devem ser retornados como resultado do funcionamento do agente. Basicamente seria que quando estou desenvolvendo nao preciso criar entidade para cada conceito acessível no meu agente, apenas para aqueles que sejam acionados Existem 3 tipos de entidades: system (definido por Dialogflow), developer (definido por um desenvolvedor) e user (construído para cada usuário final em todas as requisições). Cada um destes pode ser classificado como entidades de mapeamento (com valores de referência), enum (sem valores de referência) ou compostos (contendo outras entidades com alias e valores de tipo de objeto retornando).
- Uma Intent (intenção) representa um mapeamento entre o que o usuário disse e qual ação o software irá tomar.
- Corresponde a uma decisão que a aplicação irá tomar, quando um intent específica for disparada pela ação do usuário.
- Parametros sao geralmente utilizados para conectar palavras que usuário digita com as entities correspondentes.
- Na sessão Response, podem ser adicionadas algumas tabelas para as integrações suportadas. isso permite definir um resposta padrão ou específica para cada integração. Em cada aba pode se adicionar até 10 mensagens. A tabela default e as tabelas de integração oferecem diferentes tipos de mensagens. As tabelas de integração permite que adicione, imagens, cartões e respostas rápidas.
- Contextos representam o contexto atual do pedido de um usuário. Isso é útil para diferenciar frases que podem ser vagas ou têm significados diferentes, dependendo das preferências do usuário, da localização geográfica, da página atual em um aplicativo ou do tópico da conversa.Ex: Voce estar escutando musica e pedir, quero ouvir mais deles (pelo contexto ira ser definido que vc quer ouvir mais musicas da banda/cantor que esta sendo reproduzida no momento Vida útil - Por padrão, os contextos expiram após cinco pedidos ou dez minutos a partir do momento em que foram ativados. As intenções que renovam o contexto redefinirão o contador e o relógio para dar mais cinco pedidos e dez minutos. Você pode alterar o tempo de vida do contexto clicando no tempo de vida atual e entrando o número desejado de pedidos. Definir o tempo de vida em 0 irá redefinir o conteúdo quando ele for combinado.
- Eventos é um recurso que permite invocar intenções por um nome de evento em vez de uma consulta de usuário.
- Há dois tipos de diálogo a serem considerados ao criar cenários de interação de voz: Diálogos lineares - cujo objetivo é coletar as informações necessárias para completar a ação necessária (por exemplo, encontrar o melhor hotel, ativar a lâmpada direita ou reproduzir a música desejada) Diálogos não-lineares - que podem ter vários ramos, dependendo das respostas dos usuários.