Diccionario Dialogflow – Español (IV): de la M Mega Agent a la R de Responses

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La construcción de asistentes virtuales no sólo requiere desenvolverse correctamente en una tecnología; también implica manejar el vocabulario de Dialogflow para poder comprender todo lo que involucra el proceso. Sin embargo, la documentación que Google ofrece puede ser insuficiente en algunas ocasiones. Por ello, hemos iniciado esta serie de artículos que te ayudarán a entender mejor cada concepto, sobre todo si estás comenzando en Dialogflow.

Vocabulario de Dialogflow: de la M a la R

El vocabulario de Dialogflow puede ser a veces muy complejo. Aunque hayas tenido algún contacto con la tecnología de asistentes virtuales, Dialogflow posee términos propios y no entenderlos correctamente puede llegar a ser un obstáculo.

Por ello, en Dialogflow Experts nos hemos propuesto recopilar todos aquellos términos que tienen que ver con la tecnología de Google para asistentes virtuales y hacerte más fácil tu comienzo en Dialogflow. En este artículo encontrarás los conceptos que comienzan con las letras M, N, O, P y R. Pero tenemos otras entregas que recogen el resto de vocabulario.

M de Mega Agents

Una de las claves para el correcto funcionamiento de un asistente virtual es que exista una jerarquía óptima de elementos. Los Mega Agents introducidos a comienzos de 2020 por Google permiten precisamente organizar la conversación en la consola. Pero no es el único concepto con M que te explicamos:

Match

La palabra match define el acto de emparejar una consulta de usuario con un intent de un agente. Este emparejamiento que lleva a cabo Dialogflow hace posible el inicio de una conversación entre usuario y asistente.

Mega Agent

Un Mega Agent o Agente Combinado es un proyecto que “gobierna” otros de jerarquía inferior (sub-agents). El Mega Agent recibe el intent y deriva la conversación al subagente encargado de resolver dicho intent. El Mega Agent es una función lanzada en beta por Google a comienzos de 2020 y facilita la gestión interna de las conversaciones, sobre todo cuando existen múltiples intent y se activa un gran número de conversaciones.

La Comprensión del Lenguaje Natural (NLP) es la base sobre la que se sustenta toda la tecnología de asistentes virtuales

Con N de NLU

El desarrollo de la Inteligencia Artificial ha permitido crear softwares que procesan y comprenden el lenguaje humano. Esta capacidad, Natural Language Understanding, es la base sobre la que se sustenta toda la tecnología de asistentes virtuales. Te explicamos éste y otros conceptos que comienzan por la letra N.

NLU

Natural Language Understanding (Comprensión del Lenguaje Natural) es la capacidad de un software para entender y analizar una conversación con una persona. En Dialogflow los desarrolladores pueden utilizar la propia solución NLU que ofrece la consola o crear las suyas propias al configurar las actions.

Node.js

Aunque no es un concepto específico de Dialogflow, Node.js está muy presente en la consola. Un Node.js es un framework de desarrollo (conjunto de herramientas) basado en JavaScript con las que se puede desarrollar aplicaciones de forma rápida. Google lo utiliza como uno de los principales framework de integración y por ello Dialogflow posee una librería de recursos y una guía general para usar Node.js con Google Cloud Platform (GCP).

Con O de Output context

Al igual que podemos configurar “Contextos de entrada”, Dialogflow permite establecer “Contextos de salida”. Es decir, se puede añadir información adicional que ayude a la consola a controlar el flujo de conversación.

Con P de Parameter

Cuando un usuario inicia una conversación con un asistente virtual la información de esa entrada llega en bruto, sin procesar. Por ello Dialogflow necesita extraer valores en forma de “parámetros”, es decir datos con los que realizar alguna lógica o generar respuestas. Te explicamos más sobre éste y otros conceptos que empiezan por P.

Parameter

Un “parámetro” es un dato estructurado que Dialogflow extrae de la consulta del usuario. Gracias a estos valores, la consola puede identificar entidades dentro de sus frases de entrenamiento y generar las respuestas. La configuración de parámetros es esencial a la hora de iniciar un entrenamiento en Dialogflow, de lo contrario no extraerá bien los valores de las frases del interlocutor.

Parámetros en Dialogflow

Platform

En Dialogflow, Platform hace referencia al medio mediante al que accedemos al asistente virtual. Básicamente distingue tres entornos: web (ordenador), app (smartphone) y Google Home. Al construir un nuevo proyecto en Dialogflow puedes discriminar qué respuestas enviar al usuario en función de la plataforma desde la que acceda al asistente, para que la experiencia sea más inmersiva. 

Con R de Responses

La información que el asistente virtual devuelve al usuario se conoce como responses (respuestas). Al construir un asistente virtual, el equipo de lingüística computacional ha de proporcionar datos de respuestas para cada intent. Hay varios tipos de respuesta que puede ofrecer un asistente: desde el texto plano, que es la básica, a imagen, audio, voz sintetizada… 

Más vocabulario de Dialogflow

Como ves, el vocabulario de Dialogflow es extenso. Además de los términos que se recogen en este artículo, son muchos más los conceptos que se manejan de manera frecuente cuando construimos un asistente virtual en la consola de Google. Por ello, te animamos a echar un vistazo al resto de entregas de nuestro diccionario Dialogflow – Español.

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