Bot Flow & LUISAunque ya hace como un año que se presentó Bot Framework en su Microsoft Build2016, es en estos últimos meses cuando hemos percibido un notable crecimiento en el interés de diversos clientes en adquirir su propio bot-chat. Este servicial, incansable y humanizado bot conversacional hace que las empresas se froten las manos: un sólo asistente puede ser capaz de solventar dudas a multitud de clientes a través de diferentes canales de comunicación, tienen disponibilidad absoluta y suponen un coste muy bajo. Por supuesto, la realidad difiere bastante de lo que parece. Todavía es necesario un humano cuando se requiere de un servicio algo más personalizado. La evolución de la inteligencia artificial también está teniendo muy buena aceptación en la comunidad de desarrolladores. Estos asistentes personalizados pueden desarrollarse a través de diferentes tecnologías, captando así un mayor número de desarrolladores que se encuentran cómodos dentro de su especialidad. Como ya se comentó en la pasada Build2016, Bot Framework ofrece unos servicios y un SDK para desarrollar nuestro bot tanto en C# como en Node.js. Con esta entrada nace una serie de posts dedicados a cómo crear nuestro propio bot conversacional desde cero:
  1. Diseño del flujo de los diálogos y su entrenamiento con LUIS
  2. Bot Framework y cómo desarrollar un bot conversacional con el SDK para Node.js. Lo haremos de esta manera puesto que nuestro compañero Francisco Olmedo ya nos explicó cómo hacerlo en C# : Construyendo un bot (parte 1).
  3. Desplegar el bot sobre cualquiera de los canales de comunicación disponibles como: Skype, Facebook, Teams, Slack, Cortana, etc.

A tener en cuenta

Puntos importantes a tener en cuenta antes de empezar a diseñar el flujo para nuestro bot:
  • Qué información queremos ofrecer
  • Cuáles serán los limites dentro del flujo
  • Cómo será la interacción entre el usuario y el bot
  • Cuál será el rol de nuestro bot
Me gustaría comentar estos dos últimos puntos ya que creo que van bastante ligados entre sí. No debemos olvidar que el bot tiene ciertas limitaciones, y si no queremos que los usuarios se cansen y abandonen la conversación, éste tendrá que dar respuestas concretas y coherentes. Además, deberemos analizar en profundidad la identidad que podría adoptar.
Una buena posibilidad es que dé respuestas y sugerencias en un tono divertido e ingenioso. El usuario obtendrá una experiencia positiva y la sensación de estar teniendo una conversación lo más fiel posible a la que tendría con un humano… divertido y afable 😊.
En cualquier caso, esto queda a criterio de cada creador. Por el momento, en este post nos centraremos en los flujos conversacionales y cómo trasladarlos a LUIS.

Muy brevemente, ¿Qué es LUIS?

Aunque en el siguiente enlace podéis leeros toda la documentación, me gustaría explicar muy por encima cómo funciona LUIS. L.U.I.S (Language Understanding Intelligent Service) es un servicio cognitivo creado por Microsoft con el fin de reconocer el lenguaje natural. Se trata de una herramienta que analiza e interpreta las peticiónes de los usuarios. Sustrae ciertos datos e intenciones, que hemos configurado previamente, y nos devuelve una valoración (score), que analizaremos posteriormente. Si el resultado no es el deseado, LUIS nos ofrece la posibilidad de entrenarlo. Este entrenamiento consiste en añadir y probar una serie de acciones concretas las cuales le ayudarán a comprender qué ha querido decir el usuario. A mayor entrenamiento, mayor será la comprensión. Un típico ejemplo que nos ayudará a familiarizarnos y entender la diferencia que hay entre utterances, intents y entities:
  • Utterance: Es la frase del usuario. Ej.: Quiero comprar una camisa.
  • Intent : Es la intención que desea el usuario a través de la frase, el verbo. Ej.: Comprar.
  • Entity : Sobre qué quiere aplicarse esa intención. Ej.: Camisa.

Diseñando el flujo de un bot

Cuando nos enfrentamos por primera vez al diseño del flujo de los diálogos de un bot conversacional, solemos cometer el mismo error: obtener primero la entidad que quiere el usuario y posteriormente la intención sobre esa entidad.
Para que los diálogos fluyan adecuadamente y nuestro modelo de LUIS funcione de manera eficiente, el flujo deberá hacerse a la inversa. ¿Por qué debemos hacerlo de esta manera? Porque el JSON recibido nos devuelve la intención con el mayor score. Una vez que tenemos dicha intención guardada, simplemente tendremos que aplicarlo con las entidades que nos devuelven. A continuación, vamos a analizar un diagrama diseñado a partir del flujo conversacional de este blog: Bot Flow & LUIS El flujo del diálogo inicial sería el siguiente: Dependiendo del canal de comunicación utilizado, la primera interacción entre el bot y usuario estará restringida. Por ejemplo, Teams no permite que sea el bot quien inicie el diálogo.
Por ello, lo más habitual es que sea el usuario quien lance su utterance primero.
En cuanto el usuario haga su petición, el bot lo manda al diálogo inicial para analizarlo, ¿qué está preguntando? ¿qué quiere? LUIS irá comprobando con cada uno de los intents cuál es el que tiene mayor score, y sobre dicha base, si obtenemos un score ganador significa que ha entendido lo que el usuario quiere. Si recibe todos los valores del score muy bajos, se mandará al cajón de sastre, que es el intent NONE. Aquí, según nuestro flujo, se le preguntará al usuario si puede reformular su petición porque no le hemos entendido y le mandaremos al inicio de nuevo a la espera de su respuesta. Debemos evitar los bucles infinitos, por ello, en el intent NONE se puede apreciar que en el segundo intento fallido, el bot le hará una sugerencia (Intent HELP) donde, dependiendo de la entity seleccionada por el usuario, el bot le redirigirá hacia un intent u otro.

LUIS.ai

Necesitamos tener una cuenta en luis.ai para poder empezar. En cuanto tengamos la cuenta, vamos a seleccionar a My apps, en el menú principal, y nos crearemos una nueva aplicación de LUIS configurándolo con un nombre, descripción e idioma. Bot Flow & LUIS

Intents

Con la app creada, nos dirigiremos al menú lateral del Dashboard para comenzar a añadir intents. Personalmente, prefiero crear todos los intents con sendas utterances. Así tengo una visión global de cómo puede ir quedando nuestro modelo. Bot Flow & LUIS El resultado sería algo así: Bot Flow & LUIS Es recomendable que se vaya entrenando a medida que vamos creando los intents y las utterances, de esta manera será más sencillo controlar el score en cada entrenamiento. El entrenamiento lo encontrarás en el menú lateral como "Test your application". Como puede observarse en la siguiente imagen, esta utterance "hola!" está respondiendo con el máximo score posible y, además, con bastante diferencia entre este primer score y el siguiente. Gracias a esta gran diferencia entre scores evitaremos que los intents se pisen entre ellos. Bot Flow & LUIS La mejor forma de recibir un score alto por cada intent, es la de generar utterances con un patrón muy similar por cada uno de ellos. Puede resultar algo tedioso añadir tantas utterances tan similares, pero la creación de un buen modelo de LUIS nos evitará muchos quebraderos de cabeza en la fase de desarrollo. Bot Flow & LUIS

Entities

Existen diferentes tipos de entities. Según cómo sea la complejidad de nuestro modelo de LUIS, pondremos uno u otro. A continuación voy a comentar los tipos que hemos ido utilizado en nuestro modelo. Bot Flow & LUIS

Entity List

Por ejemplo, en las categorías hemos usado una entity de tipo lista. Esta entity nos ofrece la posibilidad de añadir una lista con diferentes valores canónicos y, a cada valor canónico añadirle una serie de sinónimos. La probabilidad de que reconozca la entity será muy superior en comparación a un tipo simple, que no admite más que un solo valor. En la siguiente imagen, como usuario, si le pido al bot que me de los posts que tenga sobre LUIS, nuestro bot recibirá el mismo score y la misma entity que si le pido que me de los posts que tenga sobre Language Understanding Intelligent Service. Bot Flow & LUIS Ahora que tenemos una entity tipo lista configurada, es la hora de añadir más utterances para entrenar a nuestro modelo de LUIS. En la siguiente imagen hemos añadido dos utterances más. A través del siguiente comboBox, podremos ver las etiquetas que reconoce LUIS. Si os fijáis, las opciones de visualización son las siguientes:
  • Tokens: Muestra entre corchetes el texto que detecta como valor canónico.
  • Entities: Esta vez mostrará entre corchetes el nombre de su entity.
  • Composite entities: Esta visualización de etiquetas la veremos más adelante, pero aquí muestra unas entities compuestas.
Bot Flow & LUIS

Entity Pre-built

Antes de explicar las entities Composite, voy a comentar otro tipo de entities muy útiles. Son las entities Pre-built que ofrece LUIS. Son entities base que ya han sido previamente creadas. Si váis al siguiente enlace veréis todas las que están disponibles por cada idioma. Para estre proyecto vamos a utilizar únicamente la Pre-built de number. Me hubiese gustado añadirle la Pre-built de Datetime, pero ya han sacado la v2 y aún no está disponible en español. Bot Flow & LUIS

Entity Composite

Puesto que aún no podemos utilizar la Pre-built de Datetimev2, y queremos que nuestros usuarios puedan solicitar post por fechas, vamos a crearnos nuestra entity DateTime personalizada. Es una entity bastante compleja, ya que queremos que el filtro busque por fecha, día de la semana, por mes, por año, o incluso en un lapso concreto. Para que LUIS lo reconozca como una sola entity, vamos a crearnos una entity Composite compuesta de otras entities de tipo lista más la Pre-built number que hemos añadido en el anterior paso. Gracias a este tipo de entity, si el usuario pide los post que se publicaron en la tercera semana de enero, LUIS nos devolverá: Una única entity composite DateTimeComposite que contiene una entity Pre-built number (tercera) + entity DateTime con un valor canónico de "Week" (semana) + entity DateTimeMonth con un valor canónico de "January" (enero). Bot Flow & LUIS Como hemos visto antes, una vez tengamos creadas todas las entities que componen esta Composite, tendremos que añadir utterances y entrenar a nuestro modelo de LUIS. Cuando añadimos una utterance, normalmente LUIS solo reconoce las entities. Para indicar que es una Composite entity tendremos que pulsar sobre la entity detectada en la utterance, borrar todas las etiquetas que te muestra y añadir nuestra Composite (normalmente te sugiere que la añadas). Bot Flow & LUIS El resultado de una entity Composite sería el siguiente, en sus tres visualizaciones: Bot Flow & LUIS

¿Cómo publicar la App?

Nos iremos a Publish App, y rellenaremos los campos que nos piden. Necesitaremos de un Endpoint Key para poder publicar la aplicación.
Es importante que haya sido entrenado antes de publicarla. En cuanto lo publiquemos por primera vez, se generará un Endpoint url para hacer nuestras llamadas GET . Bot Flow & LUIS

Postman

Vamos a hacer unas pruebas a ver qué nos devuelve el modelo recién creado. Según el siguiente ejemplo:
Dame los posts de cSharp
Resultado: Un intent post con un 0,9 de score y con una entity Category de un valor canónico "CSharp" Bot Flow & LUIS Ahora vamos a ver cómo nos devolvería la información de una entity composite:
¿Podrías mostrarme los posts de febrero del año pasado?
Resultado: Un intent post con un 0,98 de score. Además, nos devuelve una entity composite con un 0,88 de score compuesta de tres entities : Datetime (con un valor canónico "Year"), DatetimePeriod (con un valor canónico "Before") y DatetimeMonth (con un valor canónico "February").
{
    "query": "podrías mostrarme los posts de febrero del año pasado",
    "topScoringIntent": {
        "intent": "posts",
        "score": 0.987381637
    },
    "intents": [
        {
            "intent": "posts",
            "score": 0.987381637
        },
        {
            "intent": "help",
            "score": 0.0315034
        },
        {
            "intent": "team",
            "score": 0.02026676
        },
        {
            "intent": "members",
            "score": 0.0175812021
        },
        {
            "intent": "farewells",
            "score": 0.00512256334
        },
        {
            "intent": "greetings",
            "score": 0.00164088979
        },
        {
            "intent": "None",
            "score": 0.00149371813
        }
    ],
    "compositeEntities": [
        {
            "parentType": "DateTimeComposite",
            "value": "febrero del año pasado",
            "children": [
                {
                    "type": "DateTime",
                    "value": "año"
                },
                {
                    "type": "DateTimePeriod",
                    "value": "pasado"
                },
                {
                    "type": "DateTimeMonth",
                    "value": "febrero"
                }
            ]
        }
    ],
    "entities": [
        {
            "entity": "febrero del año pasado",
            "type": "DateTimeComposite",
            "startIndex": 30,
            "endIndex": 51,
            "score": 0.8830154
        },
        {
            "entity": "año",
            "type": "DateTime",
            "startIndex": 42,
            "endIndex": 44,
            "resolution": {
                "values": [
                    "Year"
                ]
            }
        },
        {
            "entity": "pasado",
            "type": "DateTimePeriod",
            "startIndex": 46,
            "endIndex": 51,
            "resolution": {
                "values": [
                    "Before"
                ]
            }
        },
        {
            "entity": "febrero",
            "type": "DateTimeMonth",
            "startIndex": 30,
            "endIndex": 36,
            "resolution": {
                "values": [
                    "February"
                ]
            }
        }
    ]
    
}
En este punto me despido hasta el próximo post, donde veremos cómo desarrollar un bot conversacional en Node.js utilizando nuestro modelo de Luis.

Documentación

Voy a dejar los modelos completos en nuestro GitHub. Documentación L.U.I.S (Language Understanding Intelligent Service) Crear una cuenta luis.ai Prebuilt entities disponibles por idiomas Documentación BotFramework Postman