Adicione Inteligência de Conversação aos seus aplicativos com (quase) zero de programação!
Nos tempos atuais, parece até clichê falar sobre como se reinventar. Isso se acentuou drasticamente com o cenário da pandemia pelo COVID-19 e para muitas pessoas é impossível não precisar pensar em novas maneiras de continuar seu próprio negócio, vender seu produto e/ou aumentar o engajamento de seus clientes.
Com o uso da tecnologia, é cada vez mais frequente o uso de redes sociais para a divulgação de alguma lojinha ou restaurante de bairro, de WhatsApp para divulgação de algum tipo de catálogo ou até mesmo para conversas automatizadas. O benefício de se ter algo no digital são incontáveis e de fato, veio para ficar! No entanto, muita gente ainda tem dificuldade de entender como podemos adicionar de forma facilitada ao seu próprio empreendimento.
Vou focar aqui agora no exemplo de conversas automatizadas e vendas por aplicativos de mensagens:
Notem que o catálogo está ali, disponível de forma automática para quem quiser olhar e tirar a conclusão se irá arrumar o cabelo ou não. No entanto, o mesmo não acontece com a sua conversa — ou seja, a profissional corre o risco de, se não responder na hora, perder o cliente! Agora, imaginem se a conversa da Vivi Hair também fosse automatizada? E se pelo menos uma mensagem automática fosse enviada, dizendo que logo ela já entraria em contato? O fato de não deixar o cliente sem resposta não a prejudicaria, afinal, cliente gosta de ser ouvido, certo? 😀
Assim, tendo como vista esse cenário, vamos aprender adicionar inteligência de conversação aos nossos aplicativos? De forma super simples e intuitiva, conseguimos fazer uso da Inteligência Artificial, sem de fato precisarmos escrever linhas gigantescas de código ou treinar modelos imensos de algoritmos. Parece genial, né?!
Antes de mais nada, vamos entender do que estamos falando: de Chatbots! Chatbots nada mais são do que máquinas (robôs, softwares, …) que simulam uma conversa humana — ou seja, em algumas conversas, eu, Bruna, posso estar falando com um robô, mesmo sem perceber.
O problema de se desenvolver um chatbot é que muitas vezes ele não é bem desenvolvido, e na maioria dos casos, sempre lemos aquela resposta padrão: “Não consegui entender, tente reformular sua frase”. Por isso, pessoas acabam desistindo da conversa por aí, e a empresa perde o cliente, que ficou desanimado com o mal atendimento.
Assim, uma das vantagens de se utilizar IA de forma facilitada é o melhor entendimento do que seu público deseja falar, mesmo que seu software não tenha sido treinado com exatamente aquela frase. Vamos ver na prática!
Nosso primeiro passo será realizar o login no Portal do Azure, o serviço de Cloud da Microsoft. Após isso, procure no marketplace por “LUIS”, nome do serviço que utilizaremos.
Em seguida, após selecionarmos a opção “Language Understanding”, iremos ao passo de criar o serviço com as seguintes configurações:
Utilizei aqui tudo no modo gratuito, apenas para poucas requisições. Sugiro que, para entender passo a passo de cada uma dessas configurações, leiam a documentação do LUIS. Após definidas, revise e crie no botão “Revisar + Criar”. A partir daqui, nossa API está criada e ao selecionarmos “Chaves e Ponto de extremidade”, obteremos nossas chaves e endpoints caso integremos isso de fato a uma interface gráfica.
Finalizada a etapa da criação da API, criaremos o serviço de IA, onde treinaremos o algoritmo, sem necessariamente codarmos. Assim, faça o login do portal do LUIS e conecte com a conta e com o grupo de recursos que você criou anteriormente:
Assim que integrada, selecione a opção “New app” para podermos começar a criação do serviço. Em seguida, configure com um nome, com a cultura (nesse caso, o idioma de conversação do seu bot) e dê uma descrição (para fins de boas práticas).
Assim que selecionar “Done”, automaticamente será levado ao guia de uso do LUIS. É opcional a leitura. Em seguida, nos deparamos com um menu lateral que contém as seguintes opções: Intents e Entities.
Antes de continuarmos, vamos às definições:
- Enunciados: frase digitada pelo usuário, como um “Oi” ou “Pode me ajudar com … ?”
- Intents: uma intenção representa a tarefa ou ação que o usuário deseja executar.
- Entities: uma entidade representa uma palavra ou frase dentro do enunciado que você deseja extrair.
Assim, dentro de uma frase digitada pelo usuário (enunciado), temos a sua intenção (o que ele deseja) e a entidade (o objeto da frase).
Vamos criar algumas intenções, como “Saudação” e “Dúvidas”. Selecionando a aba “Intents”, criaremos uma nova intenção, com seu devido nome.
Após sua criação, adicione alguns exemplos em “Example user input”, simulando alguma possível frase que seu usuário digitaria. Em seguida, adicione com um enter. Forneça pelo menos 4 exemplos de frases que represente a fala do usuário. Faça a mesma coisa para a intenção “Dúvidas” e “None” (none, nesse caso, seria algo completamente diferente do que o seu chatbot está treinado para responder) 😉
Em seguida, selecione a aba “Entities” e crie uma nova entidade chamada “Objeto”. Com essa entidade, selecionaremos todos os objetos das frases de exemplo. No processo de criação, deixe a opção “Machine Learned” selecionada. Será com essa regra que o algortimo será treinado ao longo do tempo.
Volte em Intenções, e vá para a intenção criada “Dúvidas”, a qual usaremos para simular as dúvidas de clientes da Vivi Hair. Após isso, clique em cima da palavra para selecioná-la como um objeto (se for mais de uma, clique e arraste para o lado).
Após simular algumas intenções, com seus devidos exemplos e objetos, vá em “Train”, na menu superior direito da página. Após clicar, seu modelo será treinado — ou seja, padrões serão reconhecidos “internamente”, sem termos precisado mexer em uma linha de programação até agora!
Vamos para a etapa final? Agora veremos se de fato funcionou!
Após o treino ser concluído, clique em “Test” para poder testar seu modelo e uma aba lateral se abrirá. Simule uma conversa real, preferencialmente com palavras ou frases que você não utilizou no treino:
Nota-se que, mesmo eu não tendo usado “Ei” como um exemplo de saudação, ele entende perfeitamente como sendo uma. A mesma coisa acontece quando quero tirar uma dúvida com a Vivi Hair sobre marcar um horário:
Nota-se então, que mesmo sem utilizar nenhum tipo de código, conseguimos criar e treinar um modelo que reconhece padrões, tornado nossas conversas com chatbots ainda mais fluidas e naturais — e sem aquele “não consegui entender” que torna a conversa chata.
No entanto, o LUIS é apenas uma API. O uso das chaves, como dito anteriormente, servem justamente para a conexão com uma interface gráfica (e daí sim, entra um mínimo de código — que fica para um próximo artigo, juntamente com a correção de erros) 😀
Espero que tenham gostado do conteúdo!
Aceito feedbacks construtivos e estou disponível em meu LinkedIn caso tenha surgido alguma dúvida durante o percurso.
Até a próxima, pessoal! ✨❤
Este artigo faz parte da série 21 em 2021 do Bots Brasil ✨
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