Siguiendo con la creación de un chatbot inteligente de atención al cliente, vamos a ampliar ese concepto. Llevaremos el desarrollo de nuestro chatbot un paso más allá y lo integraremos en un sitio web mediante un iFrame. Cubriremos la creación de una interfaz de chat atractiva y fácil de usar y discutiremos cómo se puede incrustar en un sitio web sin problemas.
Tabla de contenidos
Introducción
Un chatbot escondido en un servidor no es muy útil. El verdadero valor de un chatbot llega cuando los usuarios pueden interactuar fácilmente con él, a menudo directamente desde el sitio web de una empresa. La incrustación de un chatbot en un sitio web mediante un iFrame garantiza que sea fácilmente accesible y ofrezca una experiencia integrada.
Parte 1: Creación de una interfaz web para el chatbot
Una interfaz web para tu chatbot es esencialmente una ventana de chat donde los usuarios pueden interactuar con tu bot. Esta interfaz debe ser limpia, sencilla y fácil de usar. Aquí tienes un ejemplo básico de cómo crear una interfaz de chat utilizando HTML, CSS y JavaScript:
<!-- HTML Structure -->
<div id="chatbot">
<div id="chatlogs">
</div>
<input id="chat-input" type="text" placeholder="Talk to me...">
<button id="chat-button">Send</button>
</div>
/* CSS Styling */
#chatbot {
width: 300px;
height: 600px;
border: 1px solid #ddd;
...
}
#chatlogs {
height: 80%;
overflow-y: auto;
...
}
#chat-input {
width: 70%;
...
}
#chat-button {
width: 30%;
...
}
JavaScript to handle input
document.getElementById("chat-button").addEventListener("click", function() {
var input = document.getElementById("chat-input").value;
// TODO: Send 'input' to your chatbot, and get the response
// TODO: Display the response in the chat logs
})
Parte 2: Configurar el servidor para el chatbot
Tu chatbot necesita estar alojado en un servidor para que sea accesible desde cualquier lugar. Este servidor puede ser un servidor local para las pruebas, o un servidor remoto para el despliegue. A continuación te explicamos cómo configurar un servidor Express.js sencillo para tu chatbot:
// Setting up Express server
const express = require('express');
const app = express();
app.use(express.static('public'));
app.listen(3000, function() {
console.log('Chatbot server listening on port 3000');
});
En esta configuración, tus archivos HTML, CSS y JavaScript deben estar ubicados en una carpeta llamada ‘public’. La línea de código express.static(‘public’) hace que estos archivos sean accesibles públicamente.
Parte 3: Incrustar el chatbot utilizando un iFrame
Una vez que la interfaz web de tu chatbot es accesible a través de una URL, puedes incrustarla en tu sitio web utilizando un iFrame:
<iframe src="http://localhost:3000" width="300" height="600"></iframe>
Esta línea de código crea un iFrame que carga el chatbot desde el servidor que hemos configurado. Cambia ‘http://localhost:3000’ por la URL de tu chatbot.
Parte 4: Hacer que el chatbot sea interactivo
Uno de los aspectos más importantes de un chatbot es su capacidad para interactuar con el usuario. Esto requiere que tu chatbot sea capaz de aceptar entradas del usuario y generar respuestas apropiadas. Para ello utilizaremos el framework Flask para Python.
Aquí tienes una configuración sencilla de Flask:
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
@app.route('/chatbot', methods=['POST'])
def respond():
message = request.form['message']
# TODO: Process 'message' through your chatbot model here
# Let's just echo the user's message for now
response = message
return {
'message': response
}
if __name__ == "__main__":
app.run(port=5000)
Este código establece un nuevo endpoint en ‘/chatbot’ que acepta peticiones POST. Aquí es donde nuestro código JavaScript enviará el mensaje del usuario para ser procesado por el chatbot.
A continuación, vamos a modificar nuestro código JavaScript de antes para enviar una solicitud POST a este punto final cada vez que el usuario envía un mensaje:
// JavaScript to handle input
document.getElementById("chat-button").addEventListener("click", function() {
var input = document.getElementById("chat-input").value;
// Send 'input' to chatbot
fetch('/chatbot', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
},
body: 'message=' + encodeURIComponent(input),
})
.then(function(response) {
return response.json();
})
.then(function(data) {
// Display the response in the chat logs
var chatlogs = document.getElementById("chatlogs");
chatlogs.innerHTML += '<div class="response">' + data.message + '</div>';
});
});
En este código JavaScript, estamos utilizando la función fetch para enviar una solicitud POST a nuestro servidor Flask. El mensaje del usuario se incluye en el cuerpo de la solicitud. La respuesta del servidor se añade a los registros del chat.
Parte 5: Mejorar el rendimiento del chatbot
A medida que tu chatbot se vuelve más complejo, es importante mejorar continuamente su rendimiento. Esto se puede hacer a través de técnicas como el uso de modelos NLP más sofisticados para entender la entrada del usuario, o la implementación de modelos de machine learning de última generación para generar respuestas más relevantes.
He aquí un ejemplo de cómo utilizar la biblioteca de transformadores de Hugging Face para procesar las entradas de los usuarios:
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-large")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/bart-large")
def generate_response(message):
inputs = tokenizer([message], max_length=1024, return_tensors='pt')
output_ids = model.generate(inputs['input_ids'])
output = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
return output
Este código utiliza el modelo BART de Facebook para generar respuestas. El modelo recibe el mensaje de un usuario y devuelve una respuesta generada.
Parte 6: Conectando el backend con el frontend
Hasta ahora, hemos establecido una base sólida para nuestro frontend y backend. Ahora, vamos a profundizar en cómo conectar nuestro chatbot backend basado en Python con el frontend, donde nuestros usuarios interactúan.
Configuración del backend
En primer lugar, vamos a refactorizar un poco nuestra configuración del servidor Flask para integrar la lógica del chatbot de la sección anterior:
from flask import Flask, request
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
app = Flask(__name__)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-large")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/bart-large")
def generate_response(message):
inputs = tokenizer([message], max_length=1024, return_tensors='pt')
output_ids = model.generate(inputs['input_ids'])
output = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
return output
@app.route('/chatbot', methods=['POST'])
def respond():
message = request.form['message']
response = generate_response(message)
return {
'message': response
}
if __name__ == "__main__":
app.run(port=5000)
Configuración del frontend
Ahora, vamos a ajustar nuestro código JavaScript para interactuar con este servidor actualizado:
// JavaScript to handle input
document.getElementById("chat-button").addEventListener("click", function() {
var input = document.getElementById("chat-input").value;
// Send 'input' to our chatbot
fetch('http://localhost:5000/chatbot', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
},
body: 'message=' + encodeURIComponent(input),
})
.then(function(response) {
return response.json();
})
.then(function(data) {
// Display the response in the chat logs
var chatlogs = document.getElementById("chatlogs");
chatlogs.innerHTML += '<div class="response">' + data.message + '</div>';
});
});
Parte 7: Garantizar la seguridad
Ahora que tu chatbot ya funciona, es esencial tener en cuenta la seguridad. Uno de los aspectos es garantizar que sólo los dominios válidos puedan interactuar con el backend de tu chatbot. Flask nos permite manejar esto usando la extensión Flask-CORS:
from flask_cors import CORS
app = Flask(__name__)
CORS(app, resources={r"/chatbot": {"origins": "http://localhost:3000"}})
Esta configuración sólo permite peticiones desde ‘http://localhost:3000’ para acceder al endpoint ‘/chatbot’. Sustituye «http://localhost:3000» por el dominio de tu sitio web.
Parte 8: Ampliación de tu chatbot
A medida que crece la popularidad de tu sitio web, también lo hace la necesidad de escalar tu chatbot para manejar más tráfico y proporcionar un rendimiento constante. El escalado es un tema amplio y puede tomar muchas formas dependiendo de tu aplicación específica, infraestructura y requerimientos. Aquí esbozaremos una estrategia básica para escalar una aplicación de chatbot.
Equilibrio de carga
Para empezar, una de las formas más sencillas de escalar tu aplicación es distribuir el tráfico entrante entre varios servidores, un concepto conocido como equilibrio de carga. Esto se puede conseguir con herramientas como Nginx o HAProxy. Cuando configures tu equilibrador de carga, asegúrate de que puedes enrutar el tráfico basándose en la IP de origen para mantener la fidelidad de la sesión.
Contenedorización y orquestación
La contenedorización de tu aplicación es otra forma poderosa de escalar tu chatbot. Con herramientas como Docker, puedes empaquetar tu aplicación y sus dependencias en una unidad independiente que puede ejecutarse en cualquier lugar. Esto facilita la gestión, distribución y ampliación de la aplicación.
Una vez que tu aplicación está en contenedores, puedes utilizar una herramienta de orquestación como Kubernetes para gestionar y escalar estos contenedores. Kubernetes puede escalar automáticamente tu aplicación basándose en el uso de CPU u otras métricas, asegurando que tu chatbot pueda manejar el tráfico entrante.
He aquí un ejemplo de un Dockerfile básico para nuestra aplicación Flask:
FROM python:3.8
WORKDIR /app
COPY requirements.txt ./
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD [ "python", "-m" , "flask", "run", "--host=0.0.0.0"]
Escalado de bases de datos
Si tu chatbot depende de una base de datos para mantener el estado o recuperar información, es esencial considerar cómo se escalará esta base de datos. Esto puede implicar la partición de la base de datos (fragmentación), la replicación de la base de datos (para cargas de trabajo de lectura intensiva) o el uso de un servicio de base de datos gestionada que pueda gestionar el escalado por ti.
Parte 9: Aprovechar los análisis y los comentarios de los usuarios
Ahora que hemos escalado nuestro chatbot para gestionar una mayor interacción de los usuarios, es importante centrarse en mejorar la experiencia del usuario y las capacidades del chatbot aprovechando los análisis y los comentarios de los usuarios.
Análisis
La implementación de análisis en tu chatbot puede proporcionar información valiosa sobre cómo interactúan los usuarios con él. Mediante el seguimiento y el análisis de métricas clave como la retención de usuarios, los usuarios activos, la duración de la sesión y la interacción por sesión, puedes comprender el comportamiento del usuario y tomar decisiones basadas en datos para mejorar tu chatbot.
Para ello se pueden utilizar herramientas como Google Analytics, Mixpanel o Botanalytics. Puedes integrar estas herramientas con tu chatbot para recopilar datos sobre las interacciones de los usuarios. Por ejemplo, puedes hacer un seguimiento de cuándo un usuario inicia una sesión, los comandos que utiliza y cuándo finaliza la sesión.
Opiniones de los usuarios
Aunque los análisis pueden proporcionar información sobre el comportamiento de los usuarios, la opinión directa de éstos es muy valiosa para conocer su grado de satisfacción e identificar áreas de mejora. Implementar un mecanismo de feedback permite a los usuarios valorar su experiencia y aportar sugerencias.
Puedes introducir una pregunta después de que el usuario finalice la sesión, pidiéndole que valore su experiencia y proporcione cualquier sugerencia o problema que haya encontrado. Esto puede ser tan sencillo como un formulario en tu sitio web o tan complejo como un sistema de valoración integrado en tu chatbot.
Recopilar y revisar periódicamente los comentarios de los usuarios puede ayudarte a identificar problemas o peticiones comunes, lo que te permitirá mejorar continuamente tu chatbot y asegurarte de que satisface las necesidades de sus usuarios.
Conclusión
Crear y ampliar un chatbot es sólo el primer paso. Para asegurarse de que tu chatbot sigue proporcionando valor a los usuarios y mejorando con el tiempo, es fundamental aprovechar tanto los análisis como los comentarios de los usuarios. Estas herramientas pueden proporcionar información valiosa sobre el comportamiento y la satisfacción de los usuarios, ayudándole a mejorar continuamente tu chatbot y asegurarte de que satisface las necesidades de tus usuarios. Como siempre, la clave del éxito de un chatbot es el desarrollo iterativo, las pruebas continuas y la atención a la experiencia del usuario.