Atendente Automático Com Python No Google Colab: 5 pasos

2024 Autor: John Day | [email protected]. Última modificación: 2024-01-30 08:40

Olá pessoal! Tudo bem?

Meu nome é Guilherme, Nesse projeto nós vamos a aprender como criar um ChatBot usando un lenguaje de programación Python e o Google Colab!

Sou aluno da https://orbe.ai/ - Escola de Inteligência Artificial Infinita e esse projeto que desenvolvi foi a partir da minha segunda semana no curso, para cumprir com o desafio do professor Rafa, que era usar o comando input () no ¡pitón! Valeu Rafa por toda a ajuda!

Bom, eu não tenho conhecimento prévio de programção e para realizar esse projeto demandou muitas madrugadas a dentro lendo e pesquisando vários codes, erros, command, sem saber o que estava fazendo direito, e a maioria em inglês!

A idéia é trazer um pouco desse conhecimento para o português e aproveitar para aprender sobre linguagem de programação e inteligência artificial enquanto a gente se diverte!

Bom, nesse primeiro projeto vamos a desenvolver um Atendente Virtual que pega dados do cliente e salva esses dados como "arquivo pickle" e então entra uma Inteligência Artificial para realizar o atendimento; que funciona através de uma "red neuronal" o "rede neural" onde ela; a grosso modo; pega a palavra, transforma em número e compara com a base de dado que vamos alimentar, e nisso, calcula a probabilidade para ver em qual nicho esta palavra se encuentra, e qual a melhor resposta dar.

Eu tenho um restaurante e particularmente fiz esse chatbot para no futuro conseguir implantar esse atendimento em meu empreendimento, e quem sabe, até vender para outros restaurantes.

¡Vou deixar disponível a versão aqui ensinando você a personalizar a sua, desde una base de dados até as falas iniciais para captar os dados dos clientes!

Vamos aprender:

- Alguns significados dos códigos usados para un programa de aprendizaje automático

- Importar Bibliotecas e o Significados das Bibliotecas que estamos usando

- Escrever e salvar um Arquivo. Json para rodar o programa

- Como Capturar e Salvar os dados dos clientes

Problemas del proyecto:

Como esse foi o primeiro passo do projeto e saiu a partir de cero de conhecimento em programação de python da minha parte ele ainda apresenta algumas falhas; tais como:

- Os dados do arquivo.pickle que vamos captar do cliente, ao tentar le-los em outro jupyter notebook dão como "vazios" (ou eu que ainda não aprendi como lê-los)

- O arquivo.pickle por enquanto pega apenas os dados do cliente e não os históricos de pedidos

- O arquivo.pickle faz o download na máquina assim que o cliente encerra o atendimento, ou seja, caso ele fizesse pelo celular, salvaria no próprio celular dele, a ideia é redirecionar para uma nuvem onde um algoritimo possa interpretar, em um aplicativo por ejemplo

- Não ter uma interface para realizar esse atendimento

- Ao se comunicar com a machine, não temos configurado ainda; caso a pessoa fale algo muito sem sentido; uma resposta "Desculpe; não entendi o que foi dito! Poderia perguntar novamente ou fazer outra pergunta?"

- o Conjunto de datos dele ainda da algumas respostas erradas

Porém, visto que esse projeto é algo voltado para una aplicación futura REAL; Estará en constante evolución e esses problemas serão resueltos futuramente e em um novo tutorial, onde provavelmente, novos problem terão surgido!:D

Esse projeto eu peguei desse enlace:

Nele, Tim explica o passo a passo do projeto! Porém ele roda o phyton e as bibliotecas instaladas direto no PC, using o PyCharm se não me engano!

Como vamos a usar o JupyterNotebook no Collab e o tutorial que ele fez tem um ano, tive que fazer algumas alterações de programção!

Bom divertimento e espero que goste!:D

Paso 1: Instalando O Google Colaboratory

Bom, primeiro passo é instalar o Google Colaboratory para rodarmos nosso JupyterNotebook!

1. no Google Drive, haga clic en "novo" (ver foto)

2. clique em "Mais" (ver foto)

3. Haga clic en "Conectar más aplicaciones" (ver foto)

4. Pesquise por "Google Colaboratory" e o aplicativo deve estar lá

Porém alguns colegas de classe e eu tivemos um certo probleminha ao procurar o google colaboratory, pois ao pesquisar em "connect mais aplicativos" ele não aparecia; caso isso aconteça com você siga o seguinte passo a passo:

1. Haga clic en ningún enlace ao lado:

2. Haga clic en Cancelar (ver foto)

3. Haga clic en "File" (ou "Arquivo" se estiver em português) (ver foto)

4. Haga clic en "Guardar una copia en Drive" (o "Salvar cópia em Drive") (ver foto)

¡Pronto! Agora você já tem instalado o Google Colaboratory

Paso 2: Baixando O Jupyter Notebook E Rodando O ChatBot

Bom pessoal; agora que estamos con Google Colaboratory instalado, no vamos a venir a rodar os nossos Jupyter Notebooks e começar a rodar o CharBot, antes de personalizar o nosso!

Jupyter Notebook - O Projeto Jupyter é uma organização sem fins lucrativos criada para "desenvolver software de código aberto, padrões abertos e serviços para computação interativa em dezenas de linguagens de programção; ou seja; é como se fosse um" bloco de notas "que podemos rodar cédulas com texto ou com código; usando toda una plataforma de Google Colab; é uma forma mais fácil, e barata, de termos acesso a uma plataforma de linguagem python y acesso a várias bibliotecas incríveis!

Passos:

1. Baixe o Arquivo OrbeChat.rar disponível nesse passo

2. Lá terá dois arquivos; 1 ORBE_AI_CHAT (esse é o Jupyter Notebook) e o outro é o Intents.json;

3. Extraia ambos para a Área de Trabalho

4. Tire da Pasta e arraste para a Área de Trabalho

5. Faça upload para o Google Drive (para fazer o Upload; basta abrir o Google Drive e arrastar os arquivos para dentro dele)

6. Repita o mesmo processo com o arquivo Intents.json (esse nós só vamos mexer depois; no passo seguinte para podermos personalizar nosso atendente

Agora para abrir o Juyter Notebook; existem dois caminhos:

1. Encontre o Arquivo desejado

2.1. Clicar duas vezes e selecionar "Abrir com o Google Colaboratory"

2.2. Clicar com o Botão direito; Clicar em "Abrir Com" e depois selecionar "Google Colaboratory"

Dentro desse Jupyter Notebook eu separei as cédulas em Texto e Código, a fim de deixar a programção o mais entendível possivel, para que possamos saber o que está acontecendo, caso algum erro aconteça, e também, lembrarmos para o que o código funciona em um futuro! jajajaja

Cada cédula de texto explica o código abaixo dela e todos los tópidos enumerados estão disponíveis para acompanhar no código também com os caracteres # 1

Para começar a rodar os códigos; basta clicar com no botão de Play das cédulas de cógido (ver foto)

Vale dizer que a primeira cédula é a que mais demora; depende muito da sua Internet. Demora alguns segundinhos; Dependendo do código, de um a dois minutinhos.

Outra coisa importante é semper clicar no play na ordem que os cédulas de cógido estão lá.

Você não pode rodar o último código sem rodar o primeiro! Pois o primeiro contém informações básicas para toda un programação dar certo, e por ai vai!

Agora vou ensinar a como você sobe o arquivo Intents.json para rodar dentro de Jupyter Notebooks.

1. Na terceira cédula de cógido "from google colab import files…" (ver foto)

2. Selecione "Escolher aquivos" (ver foto)

3. Haga clic en "Área de Trabalho" (ver foto)

4. Encontre o arquivo desejado; no nosso caso "intents.json" (ver foto)

5. Haga clic en "Abrir" (ver foto)

6. Una cédula irá a finalizar automáticamente y aparecerá como está en una foto cuando finalice de carregar (ver foto)

Bom;

Agora vou falar um pouco a respeito de um probleminha que eu tive;

Por algum motivo, o qual eu ainda não consegui compreender y resolver, talvez por estar rodando este código no colaboratory, ou por algum problema de programação mesmo, na quinta cédula, quando treinamos a Inteligência Artificial não conseguimos treinar una máquina mais de uma vez; ou seja, toda vez que no, por vamos trocar o arquivo intents.json nós temos que ir em "Runtime" depois em "Factory Reset Runtime" y então carregar tudo de novo, desde una instalación;

Então caso isso aconteça com você

1. Haga clic en "Tiempo de ejecución"

2. Haga clic en "Tiempo de ejecución de restablecimiento de fábrica"

3. Haga clic en "Sí".

Paso 3: Personalizando Seu Próprio Próprio Arquivo. JSON

Bom; até agora já aprendemos:

- Como instalar o Google Colab

- Cuaderno Como Rodar o Jupyter

- Vários conceptos sobre el programa y como codificación de Jupyter Notebook funciona!

Agora vamos começar a dar os primeiros passos para personalizar o nosso próprio ChatBot!

Esse arquivo.json; que no nosso caso está como intents.json é o arquivo pelo qual nossa Inteligência Artificial irá identificar los padrões de palavras atráves de cálculos matemáticos y descobrir qual resposta dar para cada situación !!

No passo três; nós fizemos o upload desse arquivo para o Google Drive; agora vamos editá-lo!

Vem comigo !!

1. No conducir, localizar o arquivo desejado; caso ele não apareça de primeira pesquise por "intents.json"

2. De dois cliques nele

3. Seleccione "Abrir com o Editor de texto"

4. ¡Pronto! O intents.json está aberto!

Antes de começar a editá-lo, vamos entender alguns conceitos!

Como dise antes; o intents.json é o arquivo pelo qual nossa Inteligência Artificial irá usar de parâmetros para responder as pessoas; quanto mais e melhor alimentada a base de dados; melhor a capacidade de resposta dela!

Ela faz isso atrávés de uma classificação das palavras; funcionando da seguinte forma:

1. Primeiro ela separa todas como palavras em um grupão; chamado "intenciones" (do inglês - intenção)

2. Depois ela separa esse grupão em grupos menores; chamado de "etiquetas" (do inglês - rótulos)

3. Uma vez feito isso; ela irá identificar os "patterns" (do inglês - padrão) de fala das pessoas

4. Então ela calcula qual a melhor "response" (do inglês - resposta) dependendo do padrão que ela identificou

Ou seja; tudo que estiver na classe "patterns" será o que o cliente irá dizer; e tudo que tiver na classe "response" será o que una máquina irá dizer!

¿E o que podemos personalizar? Tudo que está na cor azul escuro

E o mais importante, não esquecer de colocar "" no final de cada frase e separa-la por vírgulas!

Básicamente seguir o padrão que está indicado no arquivo intents.json e também seguir a disposição que está lá de cochetes, aspas, e etc!

Depois de personalizado clique em download e não esqueça de jogar o arquivo na Área de Trabalho; dar o "Reset Run Time" no Jupyter Notebook e girar todos los códigos novamente e na hora de selección o arquivo, escolher o arquivo certo!

IMPORTANTE:

Não altere os nomes "intenciones" "etiquetas" "patrones" "respuesta" "context_set"

¡Eles são usados dentro del código de programação e alterá-los irá dar trabalho, sem dar diferença alguma ao resultado final!

Salve semper o arquivo como "intents.json" também para evitar dor de cabeça, rs

Paso 4: Personalizando Seu Jupyter Notebook

Bom; agora que nós personalizamos os padrões de perguntas que nossa máquina irá receber, vamos a personalizar o parte de cadastro do cliente

Na última parte que do código, onde de fato iniciamos o chat com o cliente; eu separei em duas partes; portanto aqui vou separar também!

PRIMEIRA PARTE

Na primeira parte, é onde nós pegamos os dados do cliente; e é onde temos mais liberdade para mexer!

Tudo o que estiver a mesma cor, ao alterar 1, altere todos, com oversão dos textos circulados em vermelho; estes você tem liberadade para alterar como quiser, desde que siga como regras de Texto do Python, ou seja, deixando o que é em aspas dentro de aspas, o que é em parênteses dentro de parênteses!

Comandos

• O comando input () será o nosso coletor de datos; ao colocar input ("Insira o seu nome:") nós pedimos para a pessoa inserir o nome dela; pois, o texto dentro de aspas é o que vai aparecer para a pessoa, enquanto o comando input () irá criar uma caixa para a pessoa digitar
• O comando print () irá "imprimir" ou seja, mostrar para a pessoa no chat, tudo que estiver dentro de seus parênteses, e se para texto, dentro de aspas
• Quando nós colocamos por ejemplo "nome = input (……" significa que nós atribuímos a variável nome o valor que a pessoa irá colocar, se nós colocassemos por ejemplo, "nome =" José "" ou "nome = 1" iríamos atribuir a variável nome, o valor de "José" ou de "1";
• O comando.format () substitui os números que estiverem dentro de {} pelas variáveis que pedirmos, exemplo print ("Olá {0} {1} tudo bem com você?". Format (nome, sobrenome)) nesse comando nós pedimos para imprimir una Frase "Olá {0} {1} tudo bem com você?" e no final, com o comando.format () nós pedimos para ele substituir pelas variáveis nome e sobrenome que pegamos anteriormente! Para ele rodar direito, nós precisamos começar a contar as variáveis que queremos substituir na frase a partir de cero, pois o Python funciona assim; e note que ele irá substituir o {0} pela primeira variável que estiver dentro de parênteses!
• Por último o comando dicionário veja que ele não aparece como dicionário em nosso código, mas sim como dados_clientes e ele funciona da seguinte maneira, basicamente você vai atribuir um nome a ele, e inserir várias variáveis com e atribir valores a elas! Ejemplo:

meu_dicionario = {'nombre' = 'guilherme', 'idade' = 21, 'profissão' = 'empreendedor'}

Nesse caso, eu atribui a variável nome o valor de guilherme, a variável idade o valor de 21 e a variável profissão o valor de empreendedos, e não o contrario!

Na nossa aplicação no chat bot, nós pedimos aos clientes definirem o valor da variável nome, idade, telefone e etc, e depois atribuímos esses valores, a outras variáveis dentro do comando dicionário!

SEGUNDA PARTE

Bom, essa é a parte mais fácil; basicamente podemos alterar el texto circulado en vermelho da forma que quisermos desde que dentro de aspas.

Paso 5: O CÉU É O LIMITE

Básicamente neste projetinho que ainda falta muito o que melhorar; aprendemos muitas e muitas coisas, desde programação em python até sobre funcionamento de inteligência artificial!

Espero que você tenha gostado e que esse projeto possa a vir ser útil para você!

Na parte 2, 3, 4, 5…. desse projeto estarei resolvendo os problemas que apresentei nele, melhorando a precisão de respostas, estabelecendo códigos mais claros, colocando uma fala de "não entendimento" entre outros probleminhas abordados aqui, e depois buscando para evoluir ele para uma interface bacana e começar a utiliza- lo em um atendimento real!

Caso você tenha alguma sugestão de como melhorar esse projeto, alguma dúvida ou quiser ajuda em qualquer outra coisa, fique a vontade para compartilhar comigo em meu e-mail [email protected]

Obrigado pela sua atenção!