En esta entrada se mostrará un ejemplo sencillo, sobre un chatbot que consulta y responde en base a un arreglo de respuestas previamente cargados, es uno de los más básicos chatbots.

código de chatbot

import nltk
from nltk.chat.util import Chat, reflections

# Definición de los patrones de entrada y respuestas
patrones = [
    [
        r"mi nombre es (.*)",  # Si el usuario escribe "mi nombre es [nombre]"
        ["Hola %1, ¿cómo puedo ayudarte?",]  # El chatbot responde saludando con el nombre del usuario
    ],
    [
        r"hola|buenos dias|buenas tardes|buenas noches",  # Si el usuario teclea "hola" o saludo similar
        ["¡Hola! ¿En qué puedo ayudarte?",]  # El chatbot responde con un saludo y ofrece su ayuda
    ],
    [
        r"¿Cómo estás?",  # Si el usuario pregunta "¿Cómo estás?"
        ["Estoy bien, gracias. ¿Y tú?",]  # El chatbot responde que está bien y pregunta cómo está el usuario
    ],
    [
        r"bye|chao|adios|diu|hasta luego|Hasta Luego",  # Si el usuario escribe "bye" o algo similar
        ["¡Hasta luego! Si necesitas algo más, no dudes en preguntar.",]  # El chatbot se despide y finaliza la conversación
    ],
]

def chatbot():
    print("¡Hola! Soy un chatbot, mi nombre es Noa. ¿En qué puedo ayudarte?")
    chat = Chat(patrones, reflections)  # Creación de un objeto Chat con los pares de entrada y respuestas
    chat.converse()  # Inicio de la conversación con el chatbot

if __name__ == "__main__":
    chatbot()  # Llamada a la función principal para iniciar el chatbot

En el código anterior se observa lo siguiente:

1. En la primera línea, se importa la biblioteca nltk, que es el acrónimo de Natural Language Toolkit. Esta proporciona herramientas y recursos para el procesamiento del lenguaje natural.
2. Luego, se importa la clase Chat y el módulo reflections del módulo nltk.chat.util. La clase Chat se utiliza para crear una instancia del chatbot y gestionar la conversación, mientras reflections contiene un conjunto de reflexiones predefinidas que pueden ser utilizadas para responder de manera más natural.
3. A continuación, se define la variable patrones, que es una lista de listas. Cada sublista contiene un patrón de entrada y una lista de posibles respuestas asociadas a ese patrón. Estos patrones y respuestas definen las reglas para que el chatbot responda a ciertos tipos de entradas del usuario.
4. La función chatbot() es definida. Esta imprime un mensaje de bienvenida y crea una instancia de la clase Chat utilizando los patrones y reflexiones definidos anteriormente.
5. Luego, se llama al método converse() en el objeto chat. Este método inicia la conversación con el chatbot. El chatbot espera a que el usuario ingrese un mensaje, y luego selecciona una respuesta adecuada basada en los patrones definidos.
6. Finalmente, en la parte inferior del código, verificamos si el archivo actual es el archivo principal que se está ejecutando (__name__ == "__main__"). Si es así, llamamos a la función chatbot() para iniciar el chatbot.

Este código define un chatbot muy básico, respondiendo a algunas entradas simples del usuario, como saludos, preguntas sobre el estado del chatbot y despedidas. Los patrones de entrada y respuestas se definen en la lista patroness, y la interacción con el chatbot se maneja utilizando el objeto Chat.

Este código se encuentra disponible en: https://github.com/ajgutierr3z/chatbot/tree/main

La entrada Chatbot y python se publicó primero en Frexus.

Un chatbot es un es un programa de software diseñado para simular una conversación con seres humanos a través de mensajes de texto o voz. Utiliza técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático para comprender y generar respuestas contextuales y relevantes.

Usos de un chatbot

a continuación se muestra una lista de las diferentes áreas donde se puede usar o implementar un chatbot

1. Servicio al cliente: Utilizados ampliamente en el ámbito del servicio al cliente para proporcionar respuestas rápidas y automatizadas a las consultas de estos. Ayudan con preguntas frecuentes, realizar seguimiento de pedidos, proporcionar información sobre productos o servicios, entre otros.
2. Comercio electrónico: En el comercio electrónico mejorar la experiencia de compra de los usuarios. Ayudando a los clientes a encontrar productos, ofrecer recomendaciones personalizadas, brindar soporte durante el proceso de compra, proporcionar información sobre el estado de los pedidos.
3. Asistentes virtuales: Como asistentes virtuales en dispositivos inteligentes (teléfonos móviles o altavoces inteligentes). Estos, pueden realizar tareas como establecer recordatorios, buscar información en línea, controlar dispositivos domésticos inteligentes y realizar acciones basadas en comandos de voz.
4. Agentes de venta: En las instituciones financieras, son usados para ofrecer servicios bancarios automatizados. Ayudan a los clientes con consultas de cuentas, realizar transacciones, proporcionar información sobre tasas de interés y brindar asesoramiento financiero básico.
5. Viajes y hospitalidad: En la industria del turismo, se utilizan para ayudar a los usuarios a encontrar y reservar vuelos, hoteles y servicios relacionados. También brindan información sobre destinos, proporcionar recomendaciones de actividades y responder preguntas sobre horarios y disponibilidad.
6. Educación: Se utilizan para brindar apoyo a los estudiantes, responder preguntas sobre cursos, proporcionar información sobre programas de estudio y ofrecer recursos de aprendizaje interactivos.

Tipos de chatbot

Diversos autores clasifican los chatbot por tipo, función, uso de Inteligencia Artificial (IA ), híbridos entre otros. El listado de tipos que se presenta es en base a sus funciones:

1. Basados en reglas: Utilizan reglas predefinidas para seleccionar respuestas de una lista de patrones predefinidos.
2. Basados en inteligencia artificial (IA): Utilizan técnicas de IA, como aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural, para comprender y generar respuestas contextuales.
3. Conversacionales: Están diseñados para mantener una conversación natural y fluida con los usuarios.
4. Asistencia virtual: Pueden realizar tareas como programar reuniones, enviar recordatorios y buscar información.
5. Atención al cliente: Proporcionan soporte y asistencia al cliente al responder preguntas frecuentes, resolver problemas y brindar información sobre productos o servicios.
6. Comercio electrónico: Ayudan a los usuarios en la compra de productos o servicios, brindan recomendaciones de productos y gestionan el proceso de compra.
7. Reserva y planificación de viajes: Ayudan a los usuarios a reservar vuelos, hoteles, restaurantes y otros servicios relacionados con los viajes.
8. Atención médica: Brindan información básica sobre síntomas, ayudan en el diagnóstico preliminar y ofrecen recomendaciones de atención médica.
9. Entretenimiento: Proporcionan entretenimiento a los usuarios a través de juegos, chistes, historias interactivas, entre otras opciones.
10. Educación: Ayudan a los estudiantes a obtener información sobre cursos, materiales de estudio y proporcionan respuestas a preguntas relacionadas con la educación.
11. Recursos humanos: Ayudan en tareas relacionadas con recursos humanos, como responder preguntas de empleados, proporcionar información sobre políticas y procesos, y brindar asistencia en la gestión del personal.
12. Noticias: Proporcionan noticias actualizadas y personalizadas según los intereses del usuario.

Estos son solo algunos ejemplos de los tipos de chatbots más comunes, la clasificación puede ampliarse aún mas, según las aplicaciones específicas y las necesidades de cada sector o industria. Es importante tener en cuenta que la evolución de la tecnología y las nuevas aplicaciones pueden dar lugar a nuevos tipos de chatbots en el futuro.

Arquitectura de un chatbot

En la imagen uno, se puede observar las siguientes partes que componen a un chatbot (al menos en una versión básica)

1. Interfaz de Usuario: es el medio por el cual el usuario envía las entradas de información hacia el chatbot.
2. Motor de inferencia: analiza la información, establece los objetivos y obtiene la respuesta de acuerdo con la base de conocimiento, enviándola de vuelta a la interfaz de usuario. Un motor de inferencia utiliza dos elementos: los datos (hechos o evidencias) y el conocimiento (conjunto de reglas almacenado en la base de conocimiento) para obtener nuevas conclusiones o hechos.
3. La Base de conocimiento: contiene todo el conocimiento del experto humano, en función de plantillas, patrones y reglas.

Referencia bibliográfica

Brevo, ¿qué es un chatbot? 9 razones para usarlo en tu negocio, consultado (25.jun.2023), recuperado (https://www.brevo.com/es/blog/que-es-un-chatbot/)

Centribal, Tipos de chatbot, ventajas y características, consultado (25.jun.2023), recuperado (https://centribal.com/es/tipos-de-chatbot-ventajas-y-caracteristicas/)

Chatcompose, Comprendiendo la arquitectura de un chatbot, consultado (25.jun.2023), recuperado (https://www.chatcompose.com/arquitectura.html)

Cardenas Daniel, Creando un chatbot,Consultado (25.jun.2023), recuperado (https://daniccardenas.com/tag/chatbot/)

Zarabilla Zuñiga Omar Humberto, Implementación de un chatbot con botframework: caso de estudio, servicios a clientes del área de finanzas de seguro equinoccial, Consultado (25.jun.2023), recuperado (https://bibdigital.epn.edu.ec/bitstream/15000/19628/1/CD-9031.pdf)

La entrada Chatbot se publicó primero en Frexus.