A facilidade e simplicidade do Python fez desta linguagem uma das mais importantes para o desenvolvimento de algoritmos de inteligência artificial. Uma das principais aplicações do Python nessa área é no campo de processamento de linguagem natural. Nesse campo, o Python, com sua versatilidade e inúmeras bibliotecas, é excelente para a criação de chatbots.
Bibliotecas como NLTK, TextBlob, spaCy e ChatterBot tornam o desenvolvimento de chatbots em Python uma tarefa acessível. A principal razão para isso é que essas bibliotecas têm pacotes prontos para realizar tarefas que variam de processamentos básicos de textos até tarefas mais complexas de compreensão linguística. Além disso, essas bibliotecas são facilmente integradas com aplicações na web.
Esses fatores tornam a criação de chatbots para uso comercial com Python uma possibilidade bastante atraente.
Mas o que são chatbots com Python?
Chatbots são programas ou algoritmos de inteligência artificial desenhados para simular o comportamento humano em conversações verbais ou de texto. Isso é feito usando técnicas de processamento de linguagem natural e aprendizagem de máquinas.
Processamento de linguagem natural, também conhecido pela sigla NLP, é a base de qualquer chatbot inteligente. NLP é uma subárea da inteligência artificial que se dedica a desenvolver algoritmos de interação entre seres humanos e computadores usando linguagem natural. O objetivo da área é desenvolver programas de computadores capazes de ler, escrever e atribuir significado para a linguagem humana de forma eficiente.
Os bots construídos em Python com essas técnicas são agentes capazes de entender e responder a inputs de texto ou voz. Essas capacidades fazem dos chatbots excelentes ferramentas para serviços de atendimento ao consumidor, o que é uma de suas principais aplicações.
Tipos de chatbots
Antes de iniciar a criação de seu próprio chatbot, é importante saber que existem diferentes tipos que podem ser implementados. Conhecer um pouco sobre cada um destes tipos é essencial para decidir qual deles é mais apropriado para a aplicação que você deseja implementar.
Chatbots baseados em regras (rule-based chatbots) – são chatbots relativamente simples. Eles funcionam com regras de interação previamente determinadas. Suas principais aplicações são em situações que envolvem interações do tipo pergunta-resposta simples. Por exemplo, um chatbot para informar os horários das sessões do cinema e os preços de cada ingresso, ou os produtos disponíveis num mercado de bairro e seu horário de funcionamento.
Chatbots com autoaprendizagem (self-learning chatbots) – são chatbots que aprendem com seus erros e com as interações que realizam. Seus algoritmos usam técnicas de inteligência artificial como aprendizagem de máquinas. O desempenho desses chatbots depende de exposição a dados: quanto mais eles se expõem a novos dados (interações), melhores eles ficam em suas respostas. Esse tipo de chatbot é excelente para aplicações complexas, mas eles têm implementações mais trabalhosas. Entre suas aplicações estão, por exemplo, sugestões sobre produtos, informações sobre suas especificidades e outras tarefas que não envolvem perguntas e respostas simples.
Chatbots híbridos – são combinações dos dois tipos anteriores. Ou seja, eles são implementados com regras pré-definidas para interações simples. Adicionalmente, eles têm a capacidade de aprender a interagir em cenários mais complexos, pois também possuem algoritmos de aprendizagem de máquinas.
As etapas para a criação de um chatbot
A primeira etapa no desenvolvimento de um chatbot é a instalação das bibliotecas necessárias. Uma vez que elas estão instaladas, a criação do chatbot pode iniciar.
No início, um chatbot é criado e treinado com um corpus pré-definido. Isso significa um corpo de dados disponível nas bibliotecas instaladas.
Após esse treino, o chatbot deve ser testado e, na sequência, treinado com dados customizados. Essa etapa é fundamental para garantir um bom funcionamento na aplicação que você tem em mente.
Após a etapa de customização, o chatbot está pronto para ser integrado na web por meio de uma biblioteca como Flask ou framework como Django.
Uma vez que o chatbot está implementado e funcionando online, ele pode ser modificado e adquirir níveis cada vez maiores de complexidade. A qualidade e nível de complexidade de seu chatbot depende de você, da sua imaginação, capacidade técnica e dedicação. Mas a tarefa é altamente reforçadora e pode ser bastante lucrativa também.
Quer aprender mais? Então aguarde nossos próximos posts!
