Los chatbots,
las interfaces conversacionales, que empezaron a estar de moda hace un par de
años resultan muy divertidos, pero no siempre son útiles. Requiere bastante
esfuerzo diseñar una conversación teniendo en cuenta todas las opciones de
respuesta que pueden plantear los usuarios. Pero: ¿es necesario controlar todas
las posibles entradas para realizar una tarea de negocio? En la mayoría de las
aplicaciones, la respuesta es un rotundo “no”. Si así fuese, no se basarían la
mayoría de apps en formularios para recoger datos con los que hacer algo.
Microsoft nos
provee, dentro del Bot Framework, de un modo sencillo de modelar pequeñas
funcionalidades de negocio que antes resolveríamos con un simple formulario.
FormFlow es un motor que, a partir de un modelo de datos, es capaz de
automatizar una conversación para recuperar toda la información necesaria para
completar el modelo y que así podamos hacer lo que queramos con los datos.
Gracias a él,
podemos aprovechar la omnipresencia (por estar en muchos canales en los que ya
están presentes los usuarios) de un chatbot para estar más cerca de nuestro
público objetivo.
Vamos a ver a
continuación como podemos desplegar un chatbot sencillo en Azure. Veréis que el
uso de FormFlow es tan sencillo que ni siquiera necesitaremos abrir Visual
Studio para codificarlo. ¡Va a ser cosa de magia! En concreto, vamos a hacer un
simulador del Sombrero Seleccionador de Howarts que decidía, en las historias
de J. K. Rowling, a que casa iban los alumnos de la escuela de magia.
Es un ejemplo
muy sencillo, pero completo, que nos servirá de base para afrontar cualquier
aplicación sencilla que se base en la recopilación de un conjunto de los datos
con los que después hacer algo, ya sea realizar unos cálculos (como es nuestro
caso, pero podría ser el de calcular las condiciones de una hipoteca, o el
precio que se aplicaría en tu seguro de coche), llamar a una API (por ejemplo
para grabar la solicitud de esa hipoteca, o la petición de la llamada de un
comercial de seguros), o cualquier otra cosa que se nos ocurra.
Como la mayoría
del bot está basado en la definición de un modelo de datos será una tarea
sencilla por muy complejo que lo queramos hacer, ya que la magia ya está
codificada por Microsoft en las tripas de FormFlow.
Lo primero que
tenemos que hacer, es crear en Azure un nuevo bot (Web App Bot). Para
facilitarnos el trabajo, vamos a partir de un bot de ejemplo, por lo que a la
hora de crear la aplicación le diremos que use la plantilla de FormFlow.
Una vez
desplegado, tendremos dos elementos con el mismo nombre, una Web App y el Web
App Bot propiamente dicho. En el Web App Bot una de las opciones es editar el
código online (dentro del menú Build), que es lo que usaremos para editar el
código de nuestro bot, ya que su sencillez no requiere montar un proyecto
complejo o utilizar toda la potencia de Visual Studio.
Dado que los
bots que utilizan FormFlow se basan en un modelo, lo primero que tenemos que
hacer será definir este. Nuestro Sombrero Seleccionador no es tan mágico como
el de Howarts, el nuestro recopila distinta información sobre los alumnos para
tomar una decisión de a qué casa mandarles.
Las variables
del modelo pueden ser de tipos básicos (los distintos tipos de enteros, los
distintos tipos de números de coma flotantes, strings, DateTime, enumeraciones)
y listas de enumeraciones. En nuestro caso, inicialmente, hemos usado sólo
enumeraciones porque los valores que vamos a manejar son muy específicos de
nuestro negocio.
public enum Nombres {
Godric,
Helga,
Rowena,
Salazar
};
public enum Cualidades {
Valentía,
Honestidad,
Inteligencia,
Ambición
};
public enum Colores {
Rojo,
Amarillo,
Azul,
Verde
};
public enum ColoresDeJoyas {
Oro,
Negro,
Bronce,
Plata
};
public enum Animales {
Leon,
Tejon,
Aguila,
Serpiente
};
public enum LugaresParaVivir {
TorreOscura,
Bodega,
TorreLuminosa,
Mazmorras
};
public enum Titulos {
Sir,
Fraile,
Dama,
Barón
};
public enum Amigos {
Ron,
Neville,
Hermione,
Harry
};
public enum Accesorios {
Espada,
Copa,
Diadema,
Guardapelo
}
[Serializable]
public class SortingTest
{
public Nombres? Nombre;
public Cualidades? Cualidad;
public Colores? Color;
public ColoresDeJoyas? ColorDeJoyas;
public Animales? Animal;
public LugaresParaVivir? LugarParaVivir;
public Titulos? Titulo;
public Amigos? Amigo;
public Accesorios? Accesorio; public static IForm<SortingTest> BuildForm()
{
OnCompletionAsyncDelegate<SortingTest> evaluate = async (context, state) =>
{
await context.PostAsync(“OK”);
};
return new FormBuilder<SortingTest>()
.Message(“Hola”)
.OnCompletion(evaluate)
.Build();
}
};
Si ahora
decidiéramos manejar nueva información como el nombre o la fecha de nacimiento,
tan sólo tendríamos que añadir nuevas propiedades a nuestra clase modelo para
almacenar estos datos, que posteriormente el bot se encargará de recoger y
validar.
public string TuNombre;
public DateTime? FechaDeNacimiento;
Una vez que tenemos nuestra clase definida, solo la tendremos que
añadir a nuestro proyecto creando un archivo online, y aprovecharemos a
eliminar el modelo del ejemplo de la plantilla que no encaja para nada con
nuestro mundo mágico.
Además, tendremos que hacer unos cambios menores en el controlador
para que use nuestro nuevo modelo en lugar del que hemos eliminado. Para esto
editaremos el archivo MessagesController.cs y cambiaremos las referencias al
modelo en el método MakeRootDialog.
internal static IDialog<SortingTest> MakeRootDialog()
{ return Chain.From(() => FormDialog.FromForm(SortingTest.BuildForm));
}
A partir de aquí ya podemos compilar (build.cmd) y probar nuestro
bot. En el componente del Web App Bot tenemos una opción para testear nuestro
bot con un web client sin salir del portal de Azure. En cuanto le hablemos, nos
responderá y podremos ver cómo nos hace preguntas para rellenar nuestro modelo.
Una vez que ya estamos capturando los datos, sólo tenemos que procesarlos, para eso cambiaremos el código de BuildForm dentro de nuestro SortingTest a nuestro gusto. Si lo probamos, veremos que ya lo tenemos todo funcionando. Sin embargo, no queda muy bien que si nuestro bot está pensado para público castellano parlante le hable en inglés. FormFlow está pensado para localizarlo a distintos idiomas, pero en nuestro caso solo cambiaremos un par de detalles usando atributos sobre nuestro modelo.
Hay atributos para distintas cosas como por ejemplo para marcar qué campos son opcionales o introducir nuestras propias validaciones. Nosotros usaremos un atributo de plantilla para modificar la pregunta que se hace por cada campo.
[Template(TemplateUsage.EnumSelectOne, "Elige un {&} {||}", ChoiceStyle = ChoiceStyleOptions.Auto)]Hay un lenguaje completo para editar el formato de los mensajes. En nuestro caso los caracteres {&} representan el nombre del campo y los caracteres {||} las distintas opciones que tendrá el usuario. La enumeración ChoiceStyleOptions nos permite indicar cómo se mostrarán estas opciones.
Si volvemos a probar veremos que ya queda mucho más aparente, pero no queda del todo bien ya que, por ejemplo, la propiedad Cualidad es femenina y al no haber planteado una pregunta neutra se hace raro el resultado. Pasa lo mismo con las propiedades de tipo string y DateTime, para las que no hemos cambiado su plantilla. Podemos usar un atributo similar al anterior pero que se aplica sólo sobre una propiedad para cambiar estos casos concretos.
[Prompt("Elige una cualidad {||}")]FormFlow tiene más capacidades, pero con esto hemos podido hacer un poco de "magia de informático" en unos pocos minutos, para tener algo funcional y aparente. Tan sólo nos queda elegir uno o varios canales en los que publicarlo para empezar a llegar a nuestro público objetivo justo en el canal en el que ya están trabajando a diario. Por ejemplo, si queréis saber qué opina de vosotros nuestro Sombrero Seleccionador, sólo tendréis que visitar mi web en javilopezg.com/SortingHat y charlar con él.
Javi López G.
mail@javilopezg.com
@javilopezg
https://javilopezg.com
