{"id":86861,"date":"2020-06-30T19:42:06","date_gmt":"2020-06-30T17:42:06","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/uskoryaem-razrabotku-s-pomoshhyu-servisov-azure-sozdaem-chat-boty-i-kognitivnye-sluzhby-sredstvami-platformy"},"modified":"2020-06-30T19:42:06","modified_gmt":"2020-06-30T17:42:06","slug":"uskoryaem-razrabotku-s-pomoshhyu-servisov-azure-sozdaem-chat-boty-i-kognitivnye-sluzhby-sredstvami-platformy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/es\/blog\/administrirovanie\/uskoryaem-razrabotku-s-pomoshhyu-servisov-azure-sozdaem-chat-boty-i-kognitivnye-sluzhby-sredstvami-platformy","title":{"rendered":"Aceleramos el desarrollo con los servicios de Azure: creamos chatbots y servicios cognitivos utilizando la plataforma","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

\u00a1Hola, Habr! Hoy hablaremos sobre c\u00f3mo resolver tareas que normalmente requieren intervenci\u00f3n humana utilizando Azure. Los operadores pasan mucho tiempo respondiendo a las mismas preguntas, gestionando llamadas telef\u00f3nicas y mensajes de texto. Los chatbots automatizan la comunicaci\u00f3n y el reconocimiento, lo que reduce la carga sobre las personas. Adem\u00e1s, los bots se utilizan en Azure DevOps, donde permiten, por ejemplo, aprobar lanzamientos, gestionar compilaciones \u2014ver, iniciar y detener\u2014 directamente desde Slack o Microsoft Teams. En esencia, un chatbot se asemeja a un CLI, solo que es interactivo y permite al desarrollador no salir del contexto de la conversaci\u00f3n en el chat.<\/p>\n

En este art\u00edculo, hablaremos sobre las herramientas para crear chatbots, mostraremos c\u00f3mo se pueden mejorar utilizando servicios cognitivos, y describiremos c\u00f3mo acelerar el desarrollo gracias a los servicios listos en Azure.<\/p>\n

\"Aceleramos
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

Chatbots y servicios cognitivos: similitudes y diferencias<\/h2>\n

\nPara crear bots en Microsoft Azure, se utilizan el servicio Azure Bot y la plataforma Bot Framework. Juntos, representan un conjunto de software para construir, probar, desplegar y administrar bots, que permite crear sistemas de comunicaci\u00f3n simples y avanzados con soporte de voz, reconocimiento de lenguaje natural y otras capacidades.<\/p>\n

Supongamos que necesita implementar un bot sencillo basado en un servicio corporativo de preguntas y respuestas o, por el contrario, crear un bot funcional con un sistema de comunicaci\u00f3n complejo y ramificado. Para ello, puede utilizar una serie de herramientas, que se dividen en tres grupos:\u00a0<\/p>\n

    \n
  1. Servicios de desarrollo r\u00e1pido de interfaces de di\u00e1logo (bots).\n<\/li>\n
  2. Servicios cognitivos de IA listos para diferentes escenarios de uso (reconocimiento de im\u00e1genes, voz, base de conocimiento y b\u00fasqueda).\n<\/li>\n
  3. Servicios para crear y entrenar modelos de IA.\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \nNormalmente, las personas mezclan intuitivamente \"bots\" y \"servicios cognitivos\", porque ambos conceptos se basan en el principio de comunicaci\u00f3n, y en los escenarios de uso de bots y servicios hay di\u00e1logos. Pero los chatbots trabajan con palabras clave y disparadores, mientras que los servicios cognitivos manejan solicitudes arbitrarias que generalmente son procesadas por humanos:\u00a0<\/p>\n

    \"Aceleramos
    \n
    \nLos servicios cognitivos son otra forma de comunicaci\u00f3n con el usuario, ayudando a convertir una consulta arbitraria en un comando claro y transmitirlo al bot.\u00a0<\/p>\n

    As\u00ed, los chatbots son aplicaciones para manejar solicitudes, mientras que los servicios cognitivos son herramientas de an\u00e1lisis inteligente de solicitudes que se ejecutan por separado, pero a las que el chatbot puede acceder, volvi\u00e9ndose 'inteligente'.\u00a0<\/p>\n

    Creaci\u00f3n de chatbots<\/h2>\n

    \nEl esquema de dise\u00f1o recomendado para un bot en Azure es el siguiente:\u00a0<\/p>\n

    \"Aceleramos
    \n
    \nPara el dise\u00f1o y desarrollo de bots en Azure se utiliza     Bot Framework<\/a><\/noindex>. En GitHub hay ejemplos de bots<\/a><\/noindex>, las capacidades del marco cambian, por lo que es necesario tener en cuenta la versi\u00f3n del SDK que se usa en los bots.<\/p>\n

    El marco implica varias formas de crear bots: usando c\u00f3digo cl\u00e1sico, herramientas de l\u00ednea de comando o diagramas de bloques. Esta \u00faltima opci\u00f3n visualiza los di\u00e1logos, para lo cual se puede usar el gestor Bot Framework Composer<\/a><\/noindex>. Fue creado sobre la base del Bot Framework SDK como una herramienta de desarrollo visual que los equipos interdisciplinarios podr\u00edan utilizar para crear bots.<\/p>\n

    \"Aceleramos
    \n
    \nBot Framework Composer permite crear la estructura de un di\u00e1logo con bloques, que el bot utilizar\u00e1. Adem\u00e1s, se pueden crear disparadores, es decir, palabras clave a las que el bot responder\u00e1 durante el di\u00e1logo. Por ejemplo, palabras como 'operador', 'robo' o 'detente' y 'basta'.<\/p>\n

    En Bot Framework Composer se puede crear un sistema de di\u00e1logos ramificados complejos, utilizando Di\u00e1logos Adaptativos<\/a><\/noindex>. Los di\u00e1logos pueden utilizar tanto servicios cognitivos como tarjetas de eventos (Adaptive Cards):<\/p>\n

    \"Aceleramos
    \n
    \nDespu\u00e9s de la creaci\u00f3n, se puede desplegar el chatbot en la suscripci\u00f3n, y un script preparado autom\u00e1ticamente crear\u00e1 todos los recursos necesarios: servicios cognitivos, plan de aplicaci\u00f3n, Application Insights, base de datos, etc.<\/p>\n

    QnA Maker<\/h3>\n

    \nPara crear bots simples basados en bases de datos corporativas de preguntas y respuestas, se puede utilizar el servicio cognitivo QnA Maker. Implementado como un simple asistente web, permite ingresar un enlace a la base de conocimientos corporativa (FAQ Urls) o usar una base de documentos en formato *.doc o *.pdf. Despu\u00e9s de crear el \u00edndice, el bot seleccionar\u00e1 autom\u00e1ticamente las respuestas m\u00e1s adecuadas a las preguntas del usuario.<\/p>\n

    Con QnAMaker tambi\u00e9n se pueden crear cadenas de preguntas aclaratorias con la generaci\u00f3n autom\u00e1tica de botones, complementar la base de conocimientos con metadatos y continuar entrenando el servicio durante su uso.<\/p>\n

    El servicio se puede utilizar como un chatbot que solo implementa esta funci\u00f3n, o como parte de un chatbot m\u00e1s complejo que, dependiendo de la solicitud, utiliza otros servicios de IA o elementos del Bot Framework.<\/p>\n

    Trabajo con otros servicios cognitivos<\/h2>\n

    \nEn la plataforma Azure hay muchos servicios cognitivos diferentes. T\u00e9cnicamente son servicios web independientes que se pueden invocar desde el c\u00f3digo. En respuesta, el servicio env\u00eda un json de un formato espec\u00edfico, que se puede utilizar en el chatbot.<\/p>\n

    \"Aceleramos
    \nCon m\u00e1s frecuencia, en los chatbots se pueden utilizar los siguientes:<\/p>\n

      \n
    1. Reconocimiento de texto.\n<\/li>\n
    2. Reconocimiento de categor\u00edas de im\u00e1genes definidas por el desarrollador utilizando el Custom Vision Service (caso de uso en producci\u00f3n: reconocimiento de si un empleado est\u00e1 usando un casco, gafas de protecci\u00f3n o una m\u00e1scara).\n<\/li>\n
    3. Reconocimiento facial (un excelente caso de uso es verificar si la persona en la foto es realmente el encuestado, en lugar de una foto de un perro o de una persona de otro g\u00e9nero).\n<\/li>\n
    4. Reconocimiento de voz.\n<\/li>\n
    5. An\u00e1lisis de im\u00e1genes.\n<\/li>\n
    6. Traducci\u00f3n (todos recordamos el revuelo que caus\u00f3 la traducci\u00f3n simult\u00e1nea en Skype).\n<\/li>\n
    7. Verificaci\u00f3n de ortograf\u00eda y sugerencias para corregir errores.\n<\/li>\n<\/ol>\n

      <\/p>\n

      LUIS<\/h3>\n

      \nTambi\u00e9n puede ser necesario para crear bots LUIS<\/a><\/noindex> (Language Understanding Intelligent Service). Las tareas del servicio son:<\/p>\n