¡Hola Mundo! ¡Espero que te esté todo estupendamente! ¡Estoy de vuelta con contenido increíble sobre IA conversacional y en concreto de chatbots responsivos! ¿A qué estás esperando? Sigue leyendo este artículo hasta el final y descubre cómo tu IA conversacional sea más receptiva, mediante el uso de ya IBM Watson Framework y Webhook.
Tabla de contenidos
¿Cómo se puede programar IBM Watson?
Las capacidades mentales y lógicas de IBM Watson le permiten responder al discurso humano, procesar más información y devolver respuestas a una pregunta concreta. Se programa utilizando habilidades de diálogo. Podemos integrar Webhook y Watson para procesar un bot de múltiples dominios.
¿Qué es un webhook?
Un webhook en el desarrollo web es una estrategia para ampliar o cambiar la forma de comportarse de las aplicaciones web con callbacks personalizados.
Para crear una aplicación de IA tenemos que crear una cuenta en la nube. Aquí te comparto el enlace, por lo que no pierdas el tiempo y accede para crear tu propia cuenta en la nube. Ahora, ¡es el momento de lanzar tu asistente!
Abre el catálogo => Busca IBM Watson => Inicia sesión con tu IBM I’d => lanza tu asistente.
Si ya has terminado con el lanzamiento, entonces tienes que empezar con la creación de un diálogo y habilidades de búsqueda. Añade más frases de usuario y entrena a tu bot.
Al llegar al caso de uso, he desarrollado un «Cat-fact bot». Aquí he utilizado Ninja Cat fact API. Abajo he insertado el código, donde puedes conectar Cat fact API con los servicios de Watson:
Como puedes ver, obtuvimos la respuesta correcta 🙂
let rp = require('request-promise')
function main(params) {
const options = {
uri: "https://catfact.ninja/fact",
json: true
}
return rp(options)
.then(res => {
return { extract : res }
})
}Y ahora, obtendrás un endpoint, simplemente haz clic en él y copia la URL de tu web action, el último paso es conectar la URL con Watson.
Eso es todo, tenemos que hacer una integración. A partir de ahora, he integrado un bot en el sitio web. Permíteme proporcionar el código de front-end:
<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Chatbot</title> <link rel="stylesheet" href="style.css"> </head> <script> window.watsonAssistantChatOptions = { integrationID: "b33e16b4-6122-4c07-b7b0-0cc771636435", // The ID of this integration. region: "eu-gb", // The region your integration is hosted in. serviceInstanceID: "649fb444-33ef-49e7-9c8f-25a237018794", // The ID of your service instance. onLoad: function(instance) { instance.render(); } }; setTimeout(function(){ const t=document.createElement('script'); t.src="https://web-chat.global.assistant.watson.appdomain.cloud/versions/" + (window.watsonAssistantChatOptions.clientVersion || 'latest') + "/WatsonAssistantChatEntry.js"; document.head.appendChild(t); }); </script> <body> <meta name="viewport" content="width-device-width, initial-scale=1"> <style> df-messenger { --df-messenger-bot-message: #3e4352; --df-messenger-button-titlebar-color: #775529; --df-messenger-chat-background-color: #a86f6f; --df-messenger-font-color: white; --df-messenger-send-icon: #878fac; --df-messenger-user-message: #bd2772; } </style> </body> </html>He adjuntado el snap de la respuesta del chatbot, puedes comprobarlo. 😉
Pregunta del usuario → Hey bot, necesito algún dato sobre gatos.
Bot → Los gatos responden más fácilmente a los nombres que terminan en un sonido \ee»».
Pregunta del usuario → ¡Gracias, Bot!
Bot → ¡Es un placer!
¡Así funciona el chatbot! ¡Si tienes alguna duda puedes escribir en los comentarios !
¡Muchas gracias por leer mi post!
Nos vemos en el siguiente post. Estaré proporcionando más contenido relacionado con chatbots AI, RPA & Machine Learning. ¡Feliz Automatización!