Introdução

Neste tutorial, você aprenderá a desenvolver um chatbot utilizando o framework Rasa, inspirando-se em modelos conversacionais como o Yorick. A tecnologia de Processamento de Linguagem Natural (NLP) será empregada para criar interações mais eficazes e humanas. Através de uma abordagem prática, abordaremos as etapas essenciais para a implementação de um chatbot, desde a configuração do ambiente até a criação de intents e ações personalizadas. Utilizaremos Rasa Stack, que inclui Rasa NLU para entender as intenções dos usuários e Rasa Core para gerenciar o fluxo de conversação. Este guia é projetado para desenvolvedores que desejam explorar a integração de inteligência artificial em suas aplicações.

Etapas

  1. Configuração do Ambiente de Desenvolvimento

    Certifique-se de ter Python 3.6 ou superior instalado em sua máquina. Em seguida, instale as dependências do Rasa. Você pode usar um ambiente virtual para isolar seu projeto.

    commands
    # Verificar a versão do Python
    python --version
    # Criar um ambiente virtual
    python -m venv venv
    # Ativar o ambiente virtual
    source venv/bin/activate # Linux/Mac
    venv\Scripts\activate # Windows
    # Instalar o Rasa
    pip install rasa

  2. Inicialização do Projeto Rasa

    Utilize o comando Rasa para criar a estrutura de diretórios do projeto. Isso incluirá arquivos importantes como `config.yml`, `domain.yml`, e `datalu.yml`.

    commands
    # Inicializar um novo projeto Rasa
    rasa init --no-prompt

  3. Definindo o Domínio do Chatbot

    Edite o arquivo `domain.yml` para definir intents, entidades, respostas e ações que o chatbot usará para interagir com os usuários.

    domain.yml
    intents:
  - greet
  - goodbye

responses:
  utter_greet:
    - text: "Olá! Como posso ajudá-lo hoje?"
  utter_goodbye:
    - text: "Até logo! Se precisar, estarei por aqui."

actions:
  - action_default_fallback

  4. Definindo Intents de NLP

    Adicione exemplos de treinamento para suas intents no arquivo de treinamento `datalu.yml` para ensinar o modelo a identificar as intenções dos usuários.

    nlu.yml
    version: "3.0"

nlu:
  - intent: greet
    examples: |
      - Olá
      - Oi
      - Hi
  - intent: goodbye
    examples: |
      - Adeus
      - Tchau
      - Até logo

  5. Treinando o Modelo de NLP

    Treine o modelo Rasa para reconhecer intents e extrair entidades. Após definir intents e exemplos no arquivo `nlu.yml`, você pode iniciar o treinamento.

    commands
    # Treinar o modelo Rasa
    rasa train

  6. Definindo Stories para o Fluxo de Conversação

    Crie um arquivo `data/stories.yml` contendo exemplos de como as conversas podem fluir, ajudando o modelo a aprender contextos e respostas apropriadas.

    stories.yml
    version: "3.0"
stories:
- story: greet and goodbye
  steps:
  - intent: greet
  - action: utter_greet
  - intent: goodbye
  - action: utter_goodbye

  7. Implementação de Ações Personalizadas

    Caso seu chatbot necessite de lógica personalizada, você pode implementar ações personalizadas criando um arquivo `actions.py`. Essas ações podem interagir com APIs externas ou acessar um banco de dados.

    actions.py
    from rasa_sdk import Action
from rasa_sdk.events import SlotSet

class ActionCustom(Action):
    def name(self):
        return "action_custom"
    def run(self, dispatcher, tracker, domain):
        dispatcher.utter_message(text="Esta é uma ação personalizada!")
        return []

  8. Executando o Chatbot

    Inicie o servidor de ações e o servidor do Rasa em terminais separados para começar a interagir com seu chatbot diretamente no terminal.

    commands
    # Iniciar o servidor de ações
    rasa run actions
    # Iniciar o servidor Rasa
    rasa shell

  9. Testando o Chatbot

    Testar a funcionalidade do seu bot utilizando Rasa Shell, enviando mensagens para verificar se as respostas estão corretas.

    commands
    # No terminal do Rasa Shell, envie mensagens como:
    Olá
    Tchau

  10. Implementando Testes Unitários

    Crie testes para seus componentes no caso de ações personalizadas ou módulos de lógica. Utilize o framework `pytest` para testes no Python.

    tests.py
    import pytest
from actions import ActionCustom

@pytest.fixture
def action():
    return ActionCustom()

def test_action_custom(action):
    assert action.name() == "action_custom"

Conclusão

Neste tutorial, você aprendeu a desenvolver um chatbot utilizando o framework Rasa, cobrindo desde a configuração do ambiente até a criação de intents e ações personalizadas. A implementação de práticas de NLP e a estruturação do fluxo conversacional são essenciais para criar interações eficazes. Agora você pode experimentar aprimorar seu projeto com mais intents e integrações externas, tornando seu chatbot ainda mais inteligente e útil para os usuários.

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