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Build Status Bluemix Deployments

Criando um chatbot de varejo usando os serviços Watson Assistant, Discovery e Database

Ler em outros idiomas: Inglês, 한국어 Nesta jornada do desenvolvedor, criaremos um chatbot baseado no Watson Assistant que ajuda o usuário a: 1) localizar itens para comprar usando o Watson Discovery e 2) adicionar e remover itens do carrinho atualizando um banco de dados NoSQL do Cloudant. Após concluir esta jornada, o leitor saberá como:

  • Criar um diálogo do chatbot com o Watson Assistant
  • Armazenar e atualizar dinamicamente um banco de dados NoSQL do Cloudant com base nos resultados do chatbot
  • Enviar dados para o Watson Discovery e utilizar seus recursos de linguagem natural
  • Gerenciar e personalizar um grupo do Slack para incluir um chatbot Flow

With Watson

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Componentes inclusos

  • IBM Watson Assistant
  • IBM Watson Discovery
  • Banco de dados NoSQL IBM Cloudant
  • Slack
  • Python

Assista ao vídeo

Etapas

OBSERVAÇÃO: realize as etapas de 1 a 7 OU clique no botão Deploy to Bluemix e pressione Deploy e, a seguir, avance para a etapa 6. > Como não há uma interface com o usuário da web (somente o Slack), não use o botão View app para ver o aplicativo. Utilize o painel do Bluemix para localizar e gerenciar o aplicativo. Use sua interface com o usuário do Slack para conversar. Deploy to Bluemix

  1. Clonar o repositório
  2. Criar serviços do Bluemix
  3. Obter credenciais do Bluemix e incluir em .env
  4. Configurar o Watson Assistant
  5. Configurar o Watson Discovery
  6. Configurar o Slack
  7. Executar o aplicativo

1. Clonar o repositório Clone o watson-online-store localmente.

Em um terminal, execute $ git clone https://github.com/ibm/watson-online-store. Utilizaremos o arquivo data/workspace.json e a pasta data/ibm_store_html/

2. Criar serviços do Bluemix Crie os serviços a seguir:

3. Obter as credenciais de serviços do Bluemix e incluir no arquivo .env

Enquanto cria os serviços do Bluemix, você precisará criar credenciais de serviços e obter o nome do usuário e a senha:

Mova o arquivo watson-online-store/env.sample para /.env e preencha as credenciais de serviço (e a URL do Cloudant) enquanto cria as credenciais:

# Watson conversation CONVERSATION_USERNAME=<add_conversation_username>
CONVERSATION_PASSWORD=<add_conversation_password>
WORKSPACE_ID=<add_conversation_workspace>

# Cloudant DB CLOUDANT_USERNAME=<add_cloudant_username>
CLOUDANT_PASSWORD=<add_cloudant_password>
CLOUDANT_DB_NAME=watson_online_store CLOUDANT_URL=<add_cloudant_url>

# Watson Discovery DISCOVERY_USERNAME=<add_discovery_username>
DISCOVERY_PASSWORD=<add_discovery_password>
DISCOVERY_ENVIRONMENT_ID=<add_discovery_environment>
DISCOVERY_COLLECTION_ID=<add_discovery_collection>

# Slack SLACK_BOT_TOKEN=<add_slack_bot_token>
SLACK_BOT_USER=wos

4. Configurar o Watson Assistant

Acione a ferramenta Watson Assistant. Use o botão com o ícone de importação à direita

Localize a versão local de data/workspace.json e selecione Import. Para localizar o ID da área de trabalho, clique no menu de contexto da nova área de trabalho e selecione View details.

Insira o ID da área de trabalho no arquivo .env como WORKSPACE_ID.

Como opção, para visualizar o diálogo do Assistant, selecione a área de trabalho e escolha a guia Dialog. Este é um fragmento do diálogo:

5. Configurar o Watson Discovery Acione a ferramenta Watson Discovery.

Quando fizer isso pela primeira vez, você verá “Before working with private data, we will need to set up your storage”. Clique em “Continue” e aguarde a configuração do armazenamento. Crie uma nova coleção de dados e atribua um nome exclusivo para ela.

Para enviar o conteúdo, selecione Add data to this collection no diálogo e escolha os arquivos HTML em data/ibm_store_html/. Depois de concluir, inclua environment_id e collection_id no arquivo .env como DISCOVERY_ENVIRONMENT_ID e DISCOVERY_COLLECTION_ID.

6. Configurar o Slack

Crie um grupo do Slack ou utilize um existente se tiver autorização suficiente. (Consulte as instruções do Slack sobre a criação de novos grupos.) Para incluir um novo bot, acesse as configurações do aplicativo do grupo do Slack navegando até https://<slack_group>.slack.com/apps/manage e selecionando o menu Custom Integrations à esquerda. Clique em “Bots” e, em seguida, clique no botão verde “Add Configuration”. Dê um nome significativo para o bot. Observe que o símbolo “@” foi preenchido previamente pelo Slack e não é incluído no arquivo de configuração .env. Salve-o no .env como SLACK_BOT_USER.

Após a criação, salve o token da API gerado no arquivo .env como SLACK_BOT_TOKEN em caso de execução local ou salve se estiver usando o Deploy to Bluemix. Execute /invite <botame> em um canal para convidar o bot ou envie uma mensagem diretamente.

7. Executar o aplicativo

Se você usou o botão Deploy to Bluemix...

Se você usou Deploy to Bluemix, a maior parte da configuração será automática, mas não em sua totalidade. Precisamos atualizar algumas variáveis de ambiente. No painel do Bluemix, localize o aplicativo que foi criado. Clique em Runtime no menu e navegue até a guia Environment variables. Atualize as três variáveis de ambiente:

  • Defina SLACK_BOT_TOKEN como o token que foi salvo na Etapa 6
  • Defina SLACK_BOT_USER como o nome do seu bot da Etapa 6
  • Deixe CLOUDANT_DB_NAME definido como watson-online-store Salve os novos valores e reinicie o aplicativo; procure erros nos logs.

Se decidiu executar o aplicativo localmente...

$ python run.py

Saída de amostra

Inicie uma conversa com seu bot:

Inclua um item no seu carrinho:

Resolução de Problemas

  • Ajuda! Encontrei erros no meu log ao usar o Deploy to Bluemix Isto é esperado durante a primeira execução. O aplicativo tenta iniciar antes de o serviço Discovery ser totalmente criado. Aguarde um ou dois minutos. Esta mensagem deve aparecer: Watson Online Store bot is connected and running!
  • É exibida uma grande quantidade de informações de Criação de Log Vermelho.

Isto é esperado. A cor da criação de log no Bluemix será vermelha, independentemente da natureza da mensagem. Os níveis de log são definidos como “Debug” para auxiliar o desenvolvedor a ver como o código está sendo executado. Isso pode ser alterado para logging.WARN ou logging.ERROR no código python.

Licença

Apache 2.0

Aviso de Privacidade

Se usar o botão Deploy to Bluemix, algumas métricas serão acompanhadas e as informações a seguir serão enviadas a um serviço de Rastreador da Implementação em cada implementação:

  • Versão do pacote do Python
  • URL do repositório do Python
  • Nome do Aplicativo (application_name)
  • GUID do Aplicativo (application_id)
  • Número de índice da instância do aplicativo (instance_index)
  • ID do Espaço (space_id)
  • Versão do Aplicativo (application_version)
  • URIs do Aplicativo (application_uris)
  • Etiquetas dos serviços de limite
  • Número de instâncias para cada serviço de limite e informações do plano associado

Esses dados são coletados do arquivo setup.py no aplicativo de amostra e das variáveis de ambiente VCAP_APPLICATION e VCAP_SERVICES no IBM Bluemix e em outras plataformas do Cloud Foundry. Esses dados são utilizados pela IBM para o acompanhamento de métricas a respeito de implementações dos mesmos aplicativos no IBM Bluemix. O objetivo é determinar a utilidade dos nossos exemplos para podermos melhorar continuamente o conteúdo que oferecemos a você. Somente implementações de aplicativos de amostra que incluem código para fazer ping do serviço de Rastreador da Implementação serão acompanhadas.

Desativando o Acompanhamento da Implementação

Para desativar o acompanhamento, basta remover cf_deployment_tracker.track() do arquivo run.py no diretório do nível superior.