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Como criar chatbots e voicebots com o Dialogflow do Google Cloud?

Dialogflow
Escrito por Karen Ferraz

O Dialogflow é uma inteligência artificial (IA) de conversação realista, conhecido por simplificar o desenvolvimento do processamento de linguagem natural. Este recurso do Google Cloud permite criar um chatbot com base nas regras de Processamento de Linguagem Natural (da sigla NPL, em inglês).

A plataforma Dialogflow tem a finalidade de entender conversas de linguagem natural e descobrir por meio das mensagens quais são as intenções do usuário naquele momento (Intents). Assim, é possível detectar programaticamente o que o usuário quer e dar respostas adequadas para ele. Entenda a seguir como o Dialogflow funciona e descubra como ele pode ajudar a construir um chatbot para as necessidades de sua empresa.

Leia mais: Egger e Mesquita Advogados usa IA do Google Cloud no desenvolvimento do chatbot Maggy para emissão de boletos

Dialogflow: o que é e como funciona?

O Dialogflow é uma plataforma de linguagem natural do Google Cloud que facilita o design e a integração de uma interface de usuário conversacional em seu aplicativo móvel, aplicativo da web, dispositivo, bot e outros. Este serviço do Google Cloud Platform (GCP) é capaz de analisar diversos tipos de entrada de seus clientes, incluindo entradas de texto ou áudio (telefone ou gravação de voz), permitindo criar voicebots, além de responder a eles por meio de texto ou fala sintética, possibolitando a criação de chatbots.

Em essência, o Dialogflow é um mecanismo de processamento de linguagem natural com foco principal no entendimento de linguagem natural (NLU). Isso quer dizer que o algoritmo da plataforma é capaz de identificar o que o usuário está falando e coletar os dados necessários para gerar respostas relevantes.

Geralmente, os desenvolvedores usam o Dialogflow para:

  • criar chatbots de linguagem natural sem codificação;
  • permitir que os bots executem várias funções não conversacionais, como recuperar informações por meio de APIs;
  • ou como um mecanismo NLU (o servidor do usuário chama a API do Dialogflow para analisar a linguagem natural e recuperar os dados cruciais necessários para fornecer uma resposta precisas).

O Dialogflow está disponível em duas versões:

  • Dialogflow ES (padrão): oferece suporte a uma estrutura simples de intenções e controles implícitos para fluxos de conversação, principalmente usando contextos. É ideal para dimensionar, entender e manter grandes agentes com fluxos de conversação mais simples.
  • Dialogflow CX (avançado): fornece controles de fluxo de conversação de maneira mais explícita e estruturada. O CX segue uma estrutura gráfica que permite projetar fluxos de conversação complexos.

Benefícios do Dialogflow

Interação natural e precisa
Ofereça experiências mais naturais ao cliente com agentes virtuais que compreendem conversas com vários turnos e perguntas complementares, baseados em tecnologias de aprendizado profundo aplicadas ao Google Assistente.

Fácil criação e implantação
Elimine a complexidade de desenvolvimento com um criador visual e agentes pré-criados. Em seguida, implante facilmente em todos os canais digitais e de central de atendimento, incluindo serviços da Web, para dispositivos móveis e de mensagens.

Gerenciamento e escalonamento fáceis
Gerencie facilmente seus agentes virtuais com CI/CD de ponta a ponta com controle de versões e avaliação contínua, com módulos baseados em fluxo que possibilitam o escalonamento de até 20 fluxos independentes e 40.000 intents para cada agente.

Conceitos e funcionalidades do Dialogflow

O Dialogflow é uma ferramenta de criação de conversas que utiliza a linguagem humana e a divide habilmente em intenções e argumentos. Entenda:

Agentes (Agents): são melhor descritos como módulos NLU (Natural Language Understanding). Eles podem ser incluídos em seu aplicativo, produto ou serviço e transformam as solicitações naturais do usuário em dados acionáveis. Essa transformação ocorre quando uma entrada do usuário corresponde a uma das intenções dentro do seu agente.

Intenções (Intents): são componentes predefinidos ou definidos pelo desenvolvedor de agentes que processam a solicitação de um usuário. Uma intenção representa um mapeamento entre o que um usuário diz e qual ação deve ser executada pelo seu software. As interfaces de intenção têm as seguintes seções: Ação, Resposta e Contextos.

Entidades (Entities): são ferramentas poderosas usadas para extrair valores de parâmetros de entradas de linguagem natural. Quaisquer dados importantes que você deseja obter da solicitação de um usuário terão uma entidade correspondente. As entidades utilizadas em um determinado agente dependerão dos valores dos parâmetros que se espera que sejam retornados como resultado do funcionamento do agente. Isso quer dizer que o desenvolvedor não precisa criar entidades para todos os conceitos possíveis mencionados no agente – apenas para aqueles necessários para dados acionáveis.

Os tipos de entidades são três: Sistema (definido pelo Dialogflow), Desenvolvedor (definido pelo desenvolvedor) e Usuário (construído para cada usuário final individual em cada solicitação). Além disso, há três tipos diferentes de entidades do Sistema: Mapeamento do sistema (possui valores de referência), Enum do sistema (não tem valores de referência) e Composição do sistema (contém outras entidades com aliases e retorna valores de tipo de objeto).

Fulfillment: é um webhook que transmite informações de uma intenção correspondente para um serviço da Web e obter um resultado a partir dele.

Case de sucesso com o Dialogflow

Com apoio da Geoambiente, a Egger e Mesquita Advogados desenvolveu o Chatbot Maggy, ferramenta que automatiza os processos de pagamentos a partir do Dialogflow ES, a plataforma de IA de linguagem natural do Google Cloud. A inovação facilita a emissão de boletos aos clientes por meio do Chatbot, oferecendo mais segurança nas operações e mais produtividade para o time de cobrança.

Os clientes aprovaram a facilidade: a emissão de boletos via Chatbot vem aumentando, em média, 7% ao mês. Leia mais sobre o case:

 

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Sobre o(a) autor(a)

Karen Ferraz

Jornalista especializada em tecnologia há mais de 10 anos, com atuação em veículos nacionais e internacionais. Atualmente, é mestranda em Sustentabilidade pela USP, onde pesquisa mudanças climáticas.

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