Integraciones con otras plataformas, grupos de rutas y valores de fecha y hora en Dialogflow CX

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Dialogflow CX ahora incorpora integraciones de código abierto de Google así como novedades en los grupos de rutas y valores de fecha y hora

Dialogflow CX ofrece actualmente varias integraciones con otras plataformas de conversación. Estas integraciones proporcionan una interfaz al usuario final y llaman a la API de Dialogflow por ti.

Todo lo que tienes que hacer es crear tu agente y, opcionalmente, implementar un servicio webhook. Puedes bifurcar, modificar y publicar tus propias integraciones. Como novedad, Google ha aportado las siguientes integraciones de código abierto:

  • Azure Bot Service & Microsoft Teams
  • Discord
  • Google Chat
  • ServiceNow
  • Slack
  • Spark
  • Telegram
  • Twilio
  • Twitter
  • Viber

Otra nueva funcionalidad de Dialogflow CX es que los grupos de rutas de ahora pueden ser de nivel de flujo o de agente. Al crear un agente, puedes ver que muchas páginas tienen un conjunto común de rutas. Para hacer que sean reutilizables, puedes definir grupos de rutas. Y ahora puedes crear estos recursos de grupo reutilizables dentro del flujo o en todo el agente.

Vamos a verlo con un ejemplo: imagina que tu flujo maneja la entrada del usuario final como «Quiero agregar un aderezo a mi pizza» y «Quiero cambiar el tamaño de mi bebida». Estas entradas deben manejarse cuando cualquiera de las múltiples páginas del flujo está activa. Podrías definir dos rutas con la intención de manejar estas entradas para todas las páginas relevantes, pero esto es mucho trabajo duplicado. En su lugar, puedes definir el grupo de rutas una vez y agregar una referencia al grupo en todas las páginas relevantes.

Y por último, Dialogflow CX ahora admite valores de fecha y hora pasados, futuros y parciales para las entradas ambiguas del usuario final que coinciden con las entidades del sistema @sys.date, @sys.date-time y @sys.time. Esto permite al chatbot entender y manejar de manera más efectiva las expresiones ambiguas de fechas y horas que los usuarios puedan proporcionar. Por ejemplo, si un usuario utiliza expresiones ambiguas como «mañana por la tarde» o «la semana pasada», el chatbot las interpreta y utiliza en contextos relevantes. Y además, tu agente podrá manejar solicitudes como «el mes pasado» o «dentro de dos semanas» de manera más precisa.

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