Introdução

Nos últimos anos, os chatbots se tornaram uma parte essencial da experiência do usuário em diversas plataformas. No contexto do desenvolvimento de software, o Yorick é uma ferramenta poderosa que pode ser usada em conjunto com frameworks como Rasa para criar chatbots interativos e inteligentes. Este tutorial tem como objetivo guiá-lo por cada etapa do processo de construção de um chatbot, desde a configuração do ambiente de desenvolvimento até a implementação de diálogos complexos. Aprenderemos a utilizar recursos como processamento de linguagem natural (NLP) e a criação de diálogos naturais e responsivos, tornando seu chatbot não apenas uma ferramenta de comunicação, mas uma interface rica em interatividade.

Etapas

  1. Configuração do Ambiente de Desenvolvimento

    Para desenvolver um chatbot usando Yorick e Rasa, precisamos configurar nosso ambiente de desenvolvimento. Comece instalando o Rasa. Certifique-se de ter o Python 3.7 ou superior, pois o Rasa requer essa versão. Você pode verificar sua versão do Python com o comando `python –version`. Para instalar o Rasa, utilize o seguinte comando:

    commands
    python -m pip install rasa

  2. Criando um Novo Projeto Rasa

    Após instalar o Rasa, podemos criar um novo projeto. Execute o seguinte comando para iniciar um novo projeto, que irá gerar a estrutura básica de diretórios e arquivos necessários para o seu chatbot.

    commands
    rasa init --no-prompt

  3. Estruturar o Modelo de Dados

    O próximo passo é definir as intenções e entidades que seu chatbot deve reconhecer. Edite o arquivo `nlu.yml` para incluir exemplos de frases que seu chatbot deve entender.

    nlu.yml
    version: "3.0"

nlu:
  - intent: greet
    examples: |
      - olá
      - oi
      - bom dia

  - intent: goodbye
    examples: |
      - tchau
      - até logo
      - até mais

  - intent: inform
    examples: |
      - eu gostaria de saber sobre [produtos](entity:produto)
      - me fale sobre [ofertas](entity:oferta)
      - quais são as [novidades](entity:novidade)?

  4. Definindo as Respostas do Bot

    As respostas que seu chatbot fornecerá são configuradas no arquivo `domain.yml`. Edite este arquivo para adicionar respostas e vincular a intenções a respostas específicas.

    domain.yml
    version: "3.0"

intents:
  - greet
  - goodbye
  - inform

responses:
  utter_greet:
    - text: "Olá! Como posso ajudar você hoje?"
  utter_goodbye:
    - text: "Até logo! Volte sempre."
  utter_inform:
    - text: "Posso ajudar com informações sobre produtos, ofertas e novidades!"

  5. Treinando o Modelo do Chatbot

    Agora que temos as intenções e as respostas definidas, é hora de treinar nosso modelo. Utilize o seguinte comando para treinar seu modelo Rasa com os dados que configuramos.

    commands
    rasa train

  6. Testando o Chatbot Localmente

    Após o treinamento do modelo, podemos testar o chatbot em um ambiente local utilizando o console interativo do Rasa. Execute o seguinte comando para iniciar a interface de teste do Rasa.

    commands
    rasa shell

  7. Integrando o Chatbot com uma Interface Web

    Para tornar seu chatbot interativo, podemos integrá-lo a uma interface web. Crie um arquivo HTML simples que utilize JavaScript para conectar ao bot através de WebSockets.

    index.html
    <!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>Chatbot</title>
</head>
<body>
    <h1>Bem-vindo ao Chatbot!</h1>
    <div id="chat"></div>
    <input type="text" id="user-input" placeholder="Digite uma mensagem..." />
    <button onclick="sendMessage()">Enviar</button>
    <script>
        function sendMessage() {
            const userInput = document.getElementById('user-input').value;
            const chatDiv = document.getElementById('chat');
            chatDiv.innerHTML += '<p>Você: ' + userInput + '</p>';
            // Aqui você enviaria a mensagem para o Rasa através de WebSocket
            document.getElementById('user-input').value = '';
        }
    </script>
</body>
</html>

  8. Implementação de Testes Unitários

    Para garantir que seu chatbot funcione conforme o esperado, é importante implementar testes unitários. Utilize a biblioteca `unittest` do Python para criar testes em um arquivo separado.

    tests.py
    import unittest
from rasa.core.agent import Agent

class TestChatbot(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.agent = Agent.load('models/')

    def test_greet_intent(self):
        responses = self.agent.handle_text('olá')
        self.assertIn('Olá! Como posso ajudar você hoje?', [resp['text'] for resp in responses])

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

  9. Executando a Aplicação e Testes

    Acesse sua interface web e teste o funcionamento do chatbot interagindo diretamente com ele. Para executar os testes automatizados que você implementou, use o seguinte comando.

    commands
    python -m unittest tests.py

Conclusão

Neste tutorial, você aprendeu a desenvolver um chatbot interativo com Yorick, integrando o Rasa para construir diálogos inteligentes e responsivos. Cada etapa, desde a configuração do ambiente até a criação de testes automatizados, foi coberta, proporcionando uma base sólida para você expandir suas habilidades no desenvolvimento de chatbots. Agora, você pode personalizar e melhorar ainda mais seu chatbot, implementando novas funcionalidades e adaptando-o às necessidades específicas de seus usuários.

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