Memoria de Entidades en Chatbots para Soporte de Ventas

¿Cómo se pueden guardar las entidades en un chatbot?

La interacción con los usuarios es crucial para ofrecer un servicio excepcional. Conocer detalles específicos sobre los clientes, como nombres, direcciones, números telefónicos y problemas particulares, ayuda a crear una experiencia de usuario personalizada. El uso de un sistema de memoria de entidades de conversación (Conversation Entity Memory) es clave para este propósito.

¿Qué es una memoria de entidad de conversación?

Las entidades son detalles específicos sobre una persona, como su nombre, teléfono o dirección. Con la ayuda de la inteligencia artificial, podemos extraer y organizar estas entidades eficientemente para mejorar el servicio al cliente. Este tipo de memoria permite almacenar y acceder a datos necesarios durante las interacciones del chatbot.

¿Cómo se configura un template de memoria de entidad?

Para configurar correctamente un template de Entity Memory Conversation, podemos importar elementos necesarios desde librerías especializadas como Conversation Prompt. Un buen punto de partida es analizar cómo luce el template predeterminado para entender mejor cómo ajustarlo a nuestras necesidades. Este proceso es invaluable cuando se quiere personalizar el prompt según casos de uso específicos.

¿Cómo se desarrolla un prompt personalizado?

A continuación, se detalla un ejemplo de cómo crear un prompt personalizado para un asistente de ventas de máquinas de micheladas:

1. Plantilla de Prompt: Utilizamos el objeto prompt template para establecer la estructura básica. La plantilla incluye variables importantes como entidades, historial de conversación y entradas (inputs).

2. Detalles Específicos: Se añaden instrucciones específicas, como preguntar si el cliente ha tratado de solucionar el problema. Se simula un tono de conversación local, como el estilo de Tepito, México, para dar personalidad.

3. Datos del Cliente: Se recopila información clave, como la fecha de compra, el número de garantía y el nombre de quien atendió originalmente al cliente.

# Creamos un template Tepito
prompt_tepito = {
    "entities": "Datos del cliente aquí...",
    "history": "",
    "input": ""
}

¿Cómo implementar la cadena de conversación?

Para llevar a cabo la funcionalidad del chatbot, se debe configurar una cadena de conversación:

1. Importación de librerías: Se comienza importando Conversation Chain de la librería adecuada.

2. Configuración del Modelo: Se utiliza un modelo de lenguaje como GPT-3.5 para el chat activo. Es importante seleccionar los modelos de lenguaje adecuados para diferentes tareas, como identificar entidades o interactuar con el usuario.

3. Memoria de Entidades: La memoria organiza los detalles capturados durante la conversación. Esto se facilita utilizando modelos como text DaVinci 003 que manejan el reconocimiento de entidades con precisión.

# Inicializar la cadena de conversación
conversation_chain = ConversationChain(
    prompt=prompt_tepito,
    model_language=gpt35_model,
    entity_memory=text_davinci_model
)

¿Cómo se recopilan y reportan las entidades?

Para concluir la interacción, se puede generar un reporte detallado de las entidades recogidas durante el chat:

1. Uso de Pprint: Con la librería Pprint, se puede imprimir de forma ordenada un reporte JSON de las entidades recopiladas.

2. Revisión del Reporte: El reporte ofrece una visión consolidada de toda la información del cliente, útil para evaluaciones futuras y mejoras de servicio.

# Generar reporte de entidades con Pprint
from pprint import pprint
entity_store = conversation_chain.memory.entity_store
pprint(entity_store)

La implementación de un sistema de memoria de entidades en un chatbot no solo mejora la calidad de atención al cliente sino que permite un nivel de personalización que genera valor a largo plazo. A medida que adquieras más experiencia, podrás ajustar los sistemas y modelos a las necesidades específicas de tu línea de negocio y sector.