Muchos de vosotros estáis empezando en la creación de bots con Chatfuel. Yo misma lo uso para hacer bots y creo que para proyectos sencillos es una herramienta ideal.

Chatfuel no es una herramienta preparada para hacer bots super potentes o con muchas integraciones, y se queda corto en algunas funciones. Una de ellas es el procesamiento de lenguaje natural (NLP) que cubre con un motor de lenguaje que, en realidad, se queda bastante corto en el contacto cuerpo a cuerpo con usuarios reales.

Por otra parte API.ai cumple esta función bastante mejor, está por fin disponible en varios idiomas… Pero no da la talla en la creación de flujos de conversación y su interfaz es bastante más difícil de usar.

https://planetachatbot.com/c%C3%B3mo-mejorar-la-creaci%C3%B3n-de-tu-chatbot-en-api-ai-431ab901bbc2

Por suerte para nosotros vivimos en la era de las APIs y hay una solución a nuestro problema. ¿Qué tal si probamos a integrar Chatfuel y API.ai? Encontré un tutorial en inglés y, después de probarlo y ponerme muy contenta he pensado en compartirlo con vosotros. Os animo a que lo probéis y compartáis con el resto de nosotros vuestra experiencia.

Antes de empezar necesitaréis…

Lo primero que vamos a hacer es clonar este cuaderno de Runkit a nuestra cuenta. El botón de clonar está en la barra de herramientas de la app:

En Api.ai iremos a las opciones de nuestro agente (desde el icono de opciones que está al lado del nombre del agente) y copiaremos el “Client Access Token”.

Ahora podéis volver a Runkit, ir a la pantalla de configuración, y añadir el Client Access Token que acabamos de copiar. Tendréis que sustituir FOO por API_AI_KEY.

Ahora sólo falta sumar Chatfuel al equipo. Vamos a volver a nuestro cuaderno en Runkit y a hacer click en endpoint.

Esto hará que se abra una nueva pestaña en el navegador con magia. Lo importante es la URL que se ha generado y que debería ser algo como https://untitled-5hfsaj3756shdl.runkit.sh/.

Vamos a ir a chatfuel y a borrar lo que tengamos en nuestro bloque “Default Answer”. Lo sustituiremos por lo siguiente:

Un “User Input” en el que dejaremos el mensaje del usuario y la validación en blanco y guardaremos la respuesta del usuario como {{queryString}}. Este será el input que mandemos a API.ai como intent del usuario.

Un “typing” no muy largo (no necesitamos que el usuario lea nada, pero es más realista que el bot tarde un poco en dar una respuesta, sobre todo si es un intent que vamos a poder resolver.

Un bloque “JSON API” en el que mantengamos el tipo GET y añadamos la URL que acabamos de copiar en Runkit. Como User Attributes volveremos a poner {{queryString}}.

Ahora hemos terminado y podemos probarlo en nuestro bot. Si tenéis intent propios deberían funcionar, y si estáis usando un agente nuevo de API.ai ya deberíais recibir las respuestas predefinidas (“Lo siento, no te he entendido” y otras variaciones de esa frase que se repiten en orden aleatorio) y podéis empezar a añadir otro tipo de expresiones desde ya.

Espero que este pequeño tutorial os resulte útil!


Originally published at medium.com on October 2, 2017.


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