AI CAP04 2025 VA02 CHATBOT CONSTRUCAO E TREINAMENTO CLASSICO

Como construir o seu primeiro chatbot na IBM Cloud?

Dentro da plataforma, existe um serviço chamado Watson X Assistant, e

esse serviço permite que você crie e treine o seu primeiro chatbot e

utilize em diversas aplicações do dia-a-dia.

Eu vou te ensinar como criar e treinar o seu primeiro chatbot.

Eu estou na página de início, logo após a página de login.

Aqui eu vou mostrar como você acessa o catálogo, que pode ser

acessado a partir do botão no menu superior escrito catálogo, ou no

ícone no botão azul de criar recurso.

No catálogo, você tem acesso a mais de 200 serviços.

Eu vou buscar exatamente, na barra de busca, o serviço chamado Watson

X Assistant.

Veja que eu já tenho a opção aqui embaixo, mas eu vou clicar para

filtrar.

Veja que o primeiro item do resultado é exatamente o Watson X

Assistant.

Eu vou clicar neste quadrado.

Ele vai aparecer a página de configuração da minha instância,

incluindo diversas opções de pagamentos ou planos do serviço.

Eu vou selecionar o Lite, selecionar o botão Li, concordo com os

contratos de licença, e criar o serviço.

Uma vez que o seu serviço estiver criado, você vai conseguir acessar

a plataforma de criação e treinamento clicando no botão azul, Launch

Watson X Assistant.

E logo abaixo, na área de credenciais, você vai ter acesso a sua API

Key.

Esta API Key é responsável para a integração da sua aplicação com o

serviço na nuvem.

Clica no botão azul de Launch Watson X Assistant para abrir a

plataforma.

Logo quando você acessa a plataforma, no início ele já te solicita a

inserção de alguns dados para criar o seu primeiro chatbot.

Eu vou mostrar como você vai criar o seu chatbot, utilizando a

experiência clássica, que é a experiência que hoje as grandes

empresas utilizam.

Basta você clicar no ícone da pessoa no canto superior direito da

tela, vai ter todas as suas informações do plano, do serviço e do

contato, e logo embaixo, um pouco acima do logout, vai ter o botão

escrito Switch to Classic Experience.

Aqui, de vez em quando, ele pede para você dar o feedback.

O que você vai fazer é exatamente o seguinte, clicar logo nesse

último botão de Eu ainda quero fazer a mudança.

Você pode selecionar o feedback que você quiser.

Eu vou colocar aqui FIAP, poderia ser qualquer outro motivo, e

Confirmar.

Uma vez confirmado, automaticamente ele te transfere para a

experiência clássica.

Tanto é que o nome no canto superior esquerdo é Watson Assistant, que

é o antigo nome do serviço.

Para criar o seu primeiro chatbot, você vai clicar no botão cinza

Create Assistant.

Nele vai pedir para você inserir um nome e uma descrição.

Veja que a descrição é opcional.

Eu vou criar o nome de Pizzaria da Cantina.

Eu vou clicar no botão azul de Criar meu assistente.

Nesta página, há bastante informação, principalmente de integração.

Eu volto nela depois.

Você vai clicar no botão Add Dialogue Skill.

Clica no botão, você vai dar um nome para a sua skill ou habilidade.

Aqui eu vou dar o nome de Pizzaria, porque ele vai tratar casos de

pizzaria.

Eu não vou colocar nada na descrição, porque ele é opcional.

E a linguagem, o idioma, eu vou selecionar Português Brasileiro.

Isso é importante porque dentro do nosso idioma, Português

Brasileiro, existe acentos e outras variações que, por exemplo, no

inglês, no norte-americano, no britânico, não existem.

Então é importante que você selecione exatamente o idioma que você

está utilizando para fazer o treinamento do seu chatbot, para que

você consiga utilizar o modelo mais otimizado para o idioma

selecionado, para o seu público-alvo.

Eu vou clicar aqui no botão azul de Create Skill, para criar a nossa

habilidade.

Uma vez criado, vai aparecer em Dialog, a minha pizzaria.

Eu vou clicar neste retângulo e vai aparecer a página inicial.

Na página inicial, nós vamos treinar a intenção, a entidade e

configurar o diálogo.

Logo na página inicial do meu chatbot, do meu diálogo, eu vou clicar

no botão azul Create Intent.

Aqui eu posso utilizar N formas diferentes.

Eu vou criar uma intenção chamada Fazer Pedido.

Uma vez digitado, basta você clicar no botão Enter para ele criar a

sua intenção.

Eu não vou colocar descrição, novamente, ele é opcional, mas aqui

embaixo eu preciso dar exemplos.

Como eu gostaria de fazer o meu pedido, digitar Enter, quero pedir

uma pizza, estou com fome, desce uma de mozzarela, vamos editar esta

opção aqui, manda uma de mozzarela, desce uma de calabresa.

O mínimo que a plataforma pede são cinco exemplos, mas a recomendação

do time de serviços é que você coloque de 10 a 20 exemplos para

cada intenção.

Não necessariamente você precisa colocar os 10, contudo é importante

que você coloque o máximo possível com base no seu usuário.

Eu coloquei forma diferente de fazer pedido, incluindo de forma mais

informal, exatamente porque se o meu público for informal, eu vou ter

que colocar variações mais próximas da fala do meu público.

Voltando à plataforma, eu vou clicar no botão de voltar, porque eu já

tenho cinco exemplos.

Eu vou partir para entidades.

Nas entidades eu tenho as entidades de sistema, que são aquelas que o

Watson já traz para nós, como tempo, percentual, número, data e

moeda, e eu posso criar as minhas próprias entidades.

Nas minhas próprias entidades, eu posso clicar no botão azul, Create

Entity, e dar o nome de sabor.

Porque estamos pedindo pizza, precisamos definir sabor.

Aqui eu vou colocar três sabores.

Eu vou colocar calabresa, sinônimo, e vou colocar variações da

palavra calabresa, por exemplo, com Z, e até a palavra linguiça.

Uma vez que você colocou o valor e seus sinônimos, eu vou clicar no

botão azul, Add Value, para transportar os valores que nós inserimos

para baixo na nossa lista de entidades.

Eu vou fazer o mesmo para a mussarela, que também tem a variação de

mussarela com cecidilha, queijo, e eu vou colocar, por exemplo, de

portuguesa, que poderia muito bem ser chamada em algum lugar de

portuga ou de lusa.

Uma vez que você criou a sua entidade sabor e colocou os valores que

podem variar de 1 para N, basta clicar no botão voltar para

configurarmos o diálogo.

Na parte de diálogo, nós temos uma árvore de decisão, onde o início

começa aqui na parte superior, no logo do Watson, e vai até aqui

embaixo em Outros casos.

Veja que, ao clicar no nó, como chamamos esse retângulo, nós podemos

dar uma descrição, que é opcional, colocamos informações de

validação, que seria o If-Else, e aqui a gente coloca as variações da

resposta.

Se eu posso colocar uma resposta, uma mensagem ou N mensagens, basta

eu colocar vários exemplos e ele vai seguindo em ordem sequencial,

randômico ou toda de uma vez.

Veja que, no nó de Bem-vindo, nós podemos mudar essa mensagem, como

Olá, seja bem-vindo à pizzeria da cantina.

Como posso te ajudar?

E eu dou Enter.

Se eu abrir, neste botão, o chat de testes, veja que ainda aparece a

mensagem anterior.

Basta clicar no botão Clear e ele vai mostrar a mensagem que eu

acabei de configurar.

Vou clicar no X e vou configurar a minha intenção dentro da camada de

diálogo.

Clica aqui no botão dos três pontinhos, dentro do nó de Bem-vindo, e

clica na opção Add Node Below.

Ele vai criar exatamente o nó entre Bem-vindo e Outros casos.

Aqui dentro, eu posso deixar vazio, como eu mencionei, porque é

opcional.

Mas aqui na condição do IF, eu vou colocar Intenção, Fazer Pedido.

Veja que eu posso clicar no campo e selecionar as opções, ou eu posso

muito bem digitar.

Logo abaixo, eu posso configurar a resposta como Pedido Anotado, Sua

pizza chegará em 40 minutos.

Uma vez que o meu chatbot reconhecer que a mensagem do usuário é para

fazer pedido, ele vai mandar a seguinte resposta, Pedido Anotado, Sua

pizza chegará em 40 minutos.

Se eu clicar no botão de Try, eu vou clicar no botão Clear para

limpar e pegar as últimas atualizações, e no chat aqui embaixo eu vou

mandar, Estou com fome.

Ele já anotou.

Agora, vamos fazer com que o meu chat, além de entender e responder,

ele vai coletar a mensagem do usuário, que é o sabor que o usuário

está querendo consumir dentro da pizza.

Eu vou clicar no botão Customize e clicar no botão de Slot.

O Slot nada mais é do que a opção de você coletar informações e

utilizar na resposta.

Eu vou clicar no botão de Apply e logo aqui abaixo ele já vai

aparecer uma opção de Then Check For.

Nesta opção, basta eu clicar no primeiro campo como condição, ou

seja, eu vou detectar qualquer valor dentro de sabor.

Automaticamente, uma vez enviado, eu vou salvar em uma variável de

ambiente chamada sabor, conhecida aqui pelo cifrão, mas caso o

usuário não me informe, eu vou perguntar para ele qual é o sabor da

pizza.

Se tudo isso der certo, ou seja, o meu chatbot coletar esse dado do

meu usuário, eu posso pegar esta variável e utilizar dentro da minha

resposta.

Sua pizza de sabor chegará em 40 minutos.

Eu vou clicar no X, Try It, Clear e vamos testar novamente.

Quero uma pizza.

Qual o sabor da pizza?

Eu quero de calabresa.

Pedindo notado, sua pizza de calabresa chegará em 40 minutos.

Vamos fazer outro teste?

Estou com fome.

Eu quero de queijo.

E ele me deu a resposta de mozzarela.

Veja que é bem simples e tranquilo de você mandar mensagem dentro do

chat.

Uma vez que você mandou mensagem no chat, eu já tenho minha primeira

funcionalidade de chatbot treinado.

Se eu quiser, eu posso voltar para o menu inicial, clicando aqui em

Assista, clicar em Pizzeria da Cantina e no botão Preview, no canto

superior direito da tela, para poder ter um link compartilhável para

que eu possa mandar para qualquer pessoa para testar no meu chatbot.

Como é o caso aqui.

Estou com fome.

Quero uma pizza de português.

E ele me dá a resposta com a pizza de português.

Dessa forma, mesmo sendo um caso simples, com uma única

funcionalidade, você consegue replicar este treinamento de intenção,

e depois entidade, e depois de diálogo, para construir o seu chatbot.

Aqui nós temos uma funcionalidade, mas você pode desenvolver N

funcionalidades e permitir que seu chatbot aprenda cada vez mais para

interpretar a mensagem do usuário e dar uma resposta apropriada.