Guía de inicio rápido: programa dos respuestas posibles para un mismo event

Esta guía de inicio rápido describe los pasos a seguir para programar dos posibles respuestas del bot a un mismo event utilizando las conditions. En esta ocasión, estarás programando conditions que usen la información disponible en el scope para adaptar las respuestas del bot de acuerdo con los datos que haya proporcionado el usuario. De esta manera, el bot aprenderá a solicitar por sí mismo la información que necesita para responder adecuadamente a los usuarios.

Esta posibilidad permitirá al bot manejar un sinnúmero de scenarios, asegurando la continuidad de las conversaciones.

Requisitos previos

Antes de empezar, necesitas hacer las siguientes configuraciones:

Nota: Para seguir esta guía rápida puedes duplicar el spreadsheet del package de Sylvia. Sylvia es un bot que atiende a los usuarios de la pequeña cadena de restaurantes Mammut Restaurant. Para lograrlo, ella cuenta con un corpus M y un knowledge del cual obtiene la información para responder a las solicitudes de los clientes.

Path Fig.1: Representación gráfica del path de la ontología de Sylvia y los vertices del knowledge que contienen los datos del restaurant.

Lecturas previas

Para comenzar, te recomendamos leer el artículo sobre el conversation scope, así como también el artículo sobre las conditions en nuestros conceptos.

Conditions

Las conditions son expresiones en código que permiten determinar el comportamiento del bot utilizando información específica como el channel, el sub-channel, o la información almacenada en el scope de la conversación. Por lo tanto, aprenderemos a configurar una condition que usará la información almacenada en el scope para programar dos repuestas diferentes para un evento del corpus.

Por ejemplo: imaginemos que un bot tiene información sobre varias tiendas y un usuario pregunta: "¿Cuál es la dirección?". Para responder a esa pregunta, el bot requiere saber a qué tienda en particular se está refiriendo el usuario. A esto le llamamos contextualización, la cual consiste en incluir instancias en el scope para que el bot esté al tanto de lo que ocurre durante una conversación. En este caso, el bot podría dar dos respuestas diferentes al mismo evento: una para atender a la pregunta del usuario (si este ya sabe de qué tienda se está hablando), u otra para solicitarle a este la información (no incluida en el scope) que necesita para responderle apropiadamente (solicitud de contextualización sobre la tienda).

Para configurar ambas respuestas en el corpus, debes programar una condition para cada una de ellas utilizando las expresiones booleanas correspondientes e incluyéndolas en la columna lambda_condition del sheet corpus tal y como veremos en la siguiente sección.

¿Cómo configurar dos repuestas posibles para un mismo event ?

Para comenzar, observa el siguiente evento:

id sub_id scenario_type event_message hidden field lambda_condition ui_event action source regional_settings complexity
1 1 Conversation Sylvia, ¿cuál es la dirección de [variable\|restaurant.name]? Carmen es

Aquí podemos observar que Sylvia tiene dos opciones:

  1. Responder con la dirección de la tienda (en tanto esta haya sido ya especificada en la conversación).
  2. Preguntar al usuario a cuál restaurant se está refiriendo (solicitando la contextualización en caso de que falte dicha información).

A continuación, observemos cómo configurar ambas respuestas usando las conditions:

  1. Crea una respuesta a la pregunta del usuario: Aquí debes especificar una respuesta del bot a partir de información almacenada en el scope.

    1. En el sheet del corpus del spreadsheet de Sylvia, ubícate en el escenario 1, evento 2.

    2. Aprovechando la respuesta que ya tienes en el corpus, escribe la condition restaurant.in_scope en la columna lambda_condition:

      id sub_id scenario_type event_message hidden field lambda_condition ui_event action source regional_settings complexity
      1 1 Conversation Sylvia, ¿cuál es la dirección de [variable\|restaurant.name]? Carmen es
      1 2 Conversation Nuestra dirección es [variable\|restaurant.address] restaurant.in_scope Mammut es

    De esta forma, especificarás la condition para que esa sea la respuesta por defecto cuando la información esté contextualizada.

    En el caso del evento en nuestro ejemplo "Sylvia, ¿cuál es la dirección de [variable\|restaurant.name]?", es importante notar que la información sobre el restaurant ya forma parte del scope gracias al uso de la variable. Sin embargo, programar dos respuestas diferentes para este evento será de ayuda en caso de que un usuario formule la pregunta sin proveer esta información como, por ejemplo: "Sylvia, ¿cuál es la dirección?".

  2. Crea una segunda respuesta con la solicitud de contextualización:

    1. Crea una fila nueva en el corpus, para agregar la segunda opción de respuesta. En esta nueva fila, identificaremos el campo id con el número entero 1, el campo sub_id con el número entero 2 y el campo scenery_type con 'Conversation'. Como puedes ver, estos son los mismos datos de la primera opción de respuesta.

    2. En el campo event_messege agrega la segunda opción de respuesta. Puedes usar, por ejemplo: "Necesito saber el nombre del local que te interesa para ayudarte. ¿Podrías dármelo en el siguiente mensaje?".

    3. Deja vacíos los campos hidden y field.

    4. Escribe en la columna lambda_condition la condition para la segunda respuesta restaurant.not_in_scope.

    5. Completa el campo source con 'Mammut', para indicar que esta es una respuesta y luego escribe 'es' en la columna regional_settings para indicar que el idioma es español. Deja vacíos los campos ui_event y action.

      id sub_id scenario_type event_message hidden field lambda_condition ui_event action source regional_settings complexity
      1 1 Conversation Sylvia, ¿cuál es la dirección de [variable\|restaurant.name]? Carmen es
      1 2 Conversation Nuestra dirección es [variable\|restaurant.address] restaurant.in_scope Mammut es
      1 2 Conversation Necesito saber el nombre del local que te interesa para ayudarte. ¿Podrías dármelo en el siguiente mensaje? restaurant.not_in_scope Mammut es

    De esta forma, especificarás la condition para que esa sea la respuesta por defecto cuando la información no se encuentre en contexto.

  3. Crea un event con la contextualización que da el usuario:

    1. Crea una fila nueva en el corpus. En esta nueva fila, identifica el campo id con el número entero 1, el campo sub_id con el número entero 3, y el campo scenery_type con Conversation.

    2. En el campo event_message escribe la contextualización que esperas del usuario, por ejemplo: "Quiero saber sobre el [variable\|restaurant.name]".

    3. Completa de nuevo el campo source con 'Mammut', para indicar que esta es una respuesta del bot y luego escribe 'es' en la columna regional_settings para indicar que el idioma es español. Deja vacíos los campos ui_event y action.

      id sub_id scenario_type event_message hidden field lambda_condition ui_event action source regional_settings complexity
      1 1 Conversation Sylvia, ¿cuál es la dirección de [variable\|restaurant.name]? Carmen es
      1 2 Conversation Nuestra dirección es [variable\|restaurant.address] restaurant.in_scope Mammut es
      1 2 Conversation Necesito saber el nombre del local que te interesa para ayudarte. ¿Podrías dármelo en el siguiente mensaje? restaurant.not_in_scope Mammut** es
      1 3 Conversation Quiero saber sobre el [variable\|restaurant.name] Mammut es

  4. Crea un event con la respuesta del bot: Aquí debes crear un event en el que Sylvia, luego de saber el valor de [variable\|restaurant.name], responda con la dirección del local.

    1. Crea una fila nueva en el corpus. En esta nueva fila, identifica el campo id con el número entero 1, el campo sub_id con el número entero 4, y el campo scenery_type con Conversation.

    2. En el campo event_message escribe la respuesta del bot con la dirección, por ejemplo: "Nuestra dirección es [variable|restaurant.address]".

    3. Completa el campo source con 'Mammut', para indicar que esta es una respuesta y luego escribe 'es' en la columna regional_settings para indicar que el idioma es español. Deja vacíos los campos ui_event y action.

      id sub_id scenario_type event_message hidden field lambda_condition ui_event action source regional_settings complexity
      1 1 Conversation Sylvia, ¿cuál es la dirección de [variable\|restaurant.name]? Carmen es
      1 2 Conversation Nuestra dirección es [variable\|restaurant.address] restaurant.in_scope Mammut es
      1 2 Conversation Necesito saber el nombre del local que te interesa para ayudarte. ¿Podrías dármelo en el siguiente mensaje? restaurant.not_in_scope Mammut es
      1 3 Conversation Quiero saber sobre el [variable\|restaurant.name] Mammut es
      1 4 Conversation Nuestra dirección es [variable\|restaurant.address] Mammut es

    ¡Excelente! Si seguiste todos estos pasos, has logrado crear dos respuestas diferentes para un mismo evento en el corpus. Puedes verificar lo que hiciste en este spreadsheet de Google.

Resumen

En esta guía rápida aprendiste los pasos necesarios para configurar dos respuestas a un mismo evento del corpus. Esto lo lograste en cuatro pasos principales: 1) creando una respuesta a la pregunta del usuario, 2) creando una segunda respuesta con la solicitud de contextualización, 3) creando un event con la contextualización que da el usuario, y 4) creando un nuevo event con la respuesta del bot. Esta configuración en los eventos del corpus es posible gracias a las conditions, las cuales permiten programar al bot para solicitar la información que necesita para responder de forma apropiada. De esta manera, el bot es capaz de seguir interactuando con el usuario, aún cuando este no le provea datos suficientes.

Siguientes lecturas recomendadas

Para continuar, te recomendamos leer nuestra guía de inicio rápido para incorporar instances al scope, en la cual aprenderás a configurar algunas instances por defecto en la memoria del bot dependiendo del canal por el que se comuniquen los usuarios. Esto permitirá al bot responder sin necesidad de que el usuario deba indicarle el contexto de forma explícita.