> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.sapios.com.br/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.sapios.com.br/construindo-e-treinando/inteligencia-artificial.md). # Inteligência artificial Na Sapios Bot é possível otimizar uma conversa com um chatbot atrelando um canal de Inteligência Artificial ao mesmo. Essa função pode ser útil afim de preparar o bot para diversos termos em que o usuário queira expressar seu pedido, tendo uma resposta mais assertiva. Existem 3 canais disponíveis para utilização na Sapios Bot: * **RASA;** * **Google Dialogflow;** * **IBM Watson;** Mostraremos nesta seção como funciona os canais. ## RASA Em breve disponíveis ## Google Dialogflow ### Ativando a sua conta na Google Cloud Platform O Dialogflow funciona junto ao [Google Cloud Platform](https://console.cloud.google.com/home/dashboard), plataforma onde os seus perfis de projetos com bots e APIs são armazenados. Neste caso é necessário que faça um registro ou caso tenha uma conta, faça login em sua conta do Google Cloud e inicie um novo projeto. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOfvMkae4mLup3lNph%2F1.png?alt=media\&token=9eaf6c37-abd8-40b5-89e9-897a7250e25f) 1 – Para criar um projeto, siga pelo sinal ao lado do nome “Google Cloud Platform” mostrado na imagem acima, uma janela de pop-up irá se abrir e será mostrado todos os seus projetos disponíveis quando tiver. Siga na parte superior direita e clique em “**Novo Projeto**”. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOg7c3lLpstx88w8dg%2F2.png?alt=media\&token=013b779f-669c-495f-85ff-3d678843c3cf) 2 – Em seguida dê um nome ao projeto que deseja iniciar. Você também terá a opção de colocar o domínio de onde este projeto será desenvolvido, seja sua empresa ou sem organização caso não tenha. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOgHtyxY7iEkKndHzQ%2F3.png?alt=media\&token=4991f78f-3ad0-4987-b673-82191fce811e) 3 – A fim de utilizar o Dialogflow junto ao seu chatbot sem falhas, é necessário que você atrele um perfil de faturamento por onde irá disponibilizar o recurso de APIs. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOgKa_ckxGWGo2QLEl%2F4.png?alt=media\&token=1abf7e06-0a0a-48bf-8acd-39934cb1c730) No menu do Google Cloud Platform, clique em “faturamentos” e em seguida “criar conta”. Você poderá colocar sua identificação e dados bancários atrelados em sua conta de faturamento. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOgU5zWmgINBqd6wAr%2F5.png?alt=media\&token=38eff80d-55f5-4257-a1e6-bf2cfce6fc43) 4 – Agora com o seu perfil de faturamento atrelado, crie sua conta de serviço. Siga pelo menu na aba **“APIs e Serviços”** e clique em **“Credenciais”.** ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOgm1qwcul5R8pYGBa%2F6.png?alt=media\&token=9b92a52d-8612-474c-91a8-82fbffe01df9) Clique na aba **“Criar Credenciais”** e selecione **“Conta de Serviço”** ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOh4lKm9_FPa2vRLo4%2F8.png?alt=media\&token=7c0169f3-32c3-4d05-bafc-65e6abee26cb) 5 – Dê um nome a sua conta de serviço o qual também servirá de ID. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOhSSIRLUDwGgcEPob%2F9.png?alt=media\&token=2e226dcf-829e-4838-8aba-f75ae7460baf) Em seguida determine o papel o qual a sua conta de serviço irá exercer para o seu papel. Selecione Dialogflow > Cliente de Dialogflow API. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOhiubbzhg8olgBCXX%2F10.png?alt=media\&token=3f47c6c2-4b0a-4c2e-81ca-4a578db3ec96) ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOhmKyqftjAOJfzNjx%2F11.png?alt=media\&token=3f49d0fe-4e17-4407-8217-fb3cf4d39cd9) Após isso salve suas configurações clicando em “Continuar” e clique em “Concluir” para finalizar a abertura de sua conta de serviço. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOhybRLVHxynMISLCL%2F12.png?alt=media\&token=422fac37-066d-48f2-8915-c9aaa69e8136) 6 – Uma vez que você possui sua conta de serviços aberta, é necessário gerar uma chave em formato JSON, que será utilizada em seu criado bot inicialmente. Para gerar a sua chave, localize sua conta em seu dashboard e clique no sinal de editar como mostrado acima, para acessar as configurações de sua conta. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOiEHtk0A0lrrGhIjD%2F13.png?alt=media\&token=8dbc0567-108d-4c84-9080-4a6b24f50489) Nas configurações de sua conta, siga por **Chaves > Adicionar Chave > Criar nova chave**. Nas opções de chaves, escolha JSON e assim será gerado um arquivo em JSON em sua máquina. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOiQ5Ygwk9nV6rfwYA%2F14.png?alt=media\&token=f59f620a-9447-46a6-9620-6f2ac015a2f6) ### Configurando os canais de seu bot 1 – Faça login em sua conta da Sapios e crie um bot pela tela principal, indicado no sinal **“+”** e nomeie o seu bot como deseja. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOihXm7iSC4wflWu6a%2F15.png?alt=media\&token=76e05e33-5e06-4c61-89f1-015aff602284) 2 – Em seguida, será necessário que você configure os canais de chat de seu bot para o funcionamento correto. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOjVgSPL_-K16oCC7u%2F16.png?alt=media\&token=68770ba3-997b-48d5-86f8-144bce37d15a) Em **Canais Abertos** habilite a opção **Habilitar/Desabilitar Canal** e salve. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOZPy7BGY5fCURpLei%2Fwebchat.png?alt=media\&token=dcee9763-5d25-4e68-a148-6e0f386e8887) Em **Canais de Agente**, insira o nome de usuário e senha dada pelo administrador de livechat, habilite a opção **Habilitar/Desabilitar Canal** e salve. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOkTOEEEc06oyAYrJF%2F17.png?alt=media\&token=713eeb36-e3d3-4525-bca7-6b03187d718f) 3 - Uma vez que sua conta de serviço foi gerada e adquirida a chave de acesso JSON pelo dialogflow, é hora de configurar o canal de ML (Machine Learning) ao seu bot. Entre no site de console do **DialogflowCX** e selecione sua conta de serviço para iniciar. No dashboard inicial você tem a opção de criar um novo agente, um fluxo específico do início ou utilizar templates pré-definidos para melhor atender o seu negócio em **Use pre-built agents**. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOkroMPR31pAmFc2Mu%2F18.png?alt=media\&token=fc8ec005-632c-447e-9c13-0bdd1ac666b2) Criando um novo agente, selecione a localização para **global (USA (Global))** e comece a editar o seu fluxo. Para saber mais sobre edição de fluxo pelo dialogflow, siga a este artigo. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOkyK6wN-ql2fENCTh%2F19.png?alt=media\&token=d8e52286-8e05-4153-8bb7-fcdb7f0e74b1) 4 – Uma vez que possui o seu agente criado, para atrelar o fluxo ao seu bot copie o ID de seu agente e a string disponível na chave JSON adquirida anteriormente para habilitar o canal de Machine learning em seu bot. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOlJgG8mnXAh5ntD2N%2F20.png?alt=media\&token=f3635a08-a95a-4664-be18-c9f2cd657401) Uma vez com estes dois componentes, volte ao seu bot e nas opções clique em **Abrir Canais de Machine Learning** para abrir as configurações dos canais de Machine Learning de seu bot. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOlXhJV1iBo4GMFXR2%2Fml.png?alt=media\&token=8c587347-3552-4de8-b7d6-c1df31e92924) Dentro das configurações na aba **Dialog flow Project ID**, cole o ID do projeto copiado e em **GOOGLE\_APLICATION\_CREDENTIALS**, cole a chave JSON copiada anteriormente. Em **Agent Type**, selecione CX e habilite o canal no canto inferior esquerdo. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOlyGzCN30UZjkYMT2%2F21.png?alt=media\&token=57cd851d-62e0-4cfa-a68b-28d923d0f54b) ### Habilitando o Webhook em seu bot O Webhook é a ponte entre aplicativos responsável pela conexão entre duas plataformas afim de habilitarem a interação entre elas. Para habilitar o webhook entre o seu bot e o agente: 1 – Copie o link de webhook disponível nas configurações de ML e retorne ao seu agente no dialogflow. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOnbSaEl5hHjHqGLa5%2F22.png?alt=media\&token=c79b608f-ce37-41c1-9dae-82a6ad958cb4) Em seu agente, clique em Manage abaixo do logo do Dialogflow, selecione a aba Webhooks e clique em Create. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOnhmARN-cHNbWSGz3%2F23.png?alt=media\&token=3bc3e52a-f7a0-47f5-9a48-fb950ec11a9a) 2 - Nas configurações de seu webhook, nomeie o mesmo e coloque a URL de webhook adquirida em seu bot no espaço Webhook URL. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOnuz5QxR6D3w8iEUk%2F24.png?alt=media\&token=7b3f6129-1411-4a49-9c79-19768a1f989c) Na área de autenticação é necessário que você crie um nome de usuário e uma senha e copie ambos. Após os passos acima, clique em salvar. 3 – Com o nome de usuário e senha criados, volte para as configurações do ML e cole ambos nos espaços remanescentes **ID de autenticação** para o nome de usuário e **Senha de autenticação** para a senha. Após completado os passos, clique em salvar. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOoRVu0atDNj_KmP77%2F25.png?alt=media\&token=defa1f18-d84f-4c96-b7e7-f0fa41eb7cb4) ### Montando o seu fluxo no bot 1 – Após configurados os canais, crie uma tarefa por onde irá ocorrer a conexão com o dialogflow, nomeie de uma forma em que possa facilmente identificá-lo e em seguida crie um diálogo em que estará o fluxo. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOpJswL5MbJWe0_ZVc%2F26.png?alt=media\&token=297f4eb7-37ff-4d89-a253-ff8b689f22a5) 2 – Vá para a tarefa principal e entre no diálogo que você criou. Inicie o fluxo com uma mensagem sinalizando que você irá se conectar ao dialogflow com o componente **Enviar Mensagem**. Em seu designer selecione o componente **Machine Learning**, que ativará o dialogflow ao chatbot. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOpwy9rgi0Q1i3UHg3%2F27.png?alt=media\&token=ded2afcc-e366-4338-b305-31f3f3d65947) 3 – Em **Machine Learning**, na aba **escolher sistema de agente**, selecione dialogflow como a ML a ser operada e clique em update. Finalize o fluxo com uma mensagem indicando que o usuário saiu do Dialogflow e finalize o diálogo com o componente Fim do Diálogo. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOqis0GofAx616bD_2%2F28.png?alt=media\&token=d6cbd106-abef-4364-8c5d-d8801bdca2d0) ### Como incluir um atendente ao chatbot 1 – Crie um novo diálogo dentro de sua tarefa principal (Dialogflow) nomeada como **Connect to Agent** e importe um handler para ele na parte direita da tela com o mesmo nome e utilizar o template de fluxo (também disponíveis na biblioteca). Crie também uma tarefa secundária chamada Back From Agent, que será utilizada posteriormente. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOr98KIRQBHi_s5LkW%2F29.png?alt=media\&token=51b31601-49f9-4b45-abd6-031722628d14) 2 – O nome da intenção deve ser o mesmo que encontra no handler, caso contrário ocorre falha no sistema. Na tela de Handler cole a seguinte string: Essa é a codificação que fará a ponte entre o a conversa do agente com o usuário, em **“taskName”** coloque o nome de sua tarefa principal a tarefa, salve e publique a tarefa. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOrPs_K2E0o4MDPIP8%2F30.png?alt=media\&token=0eb0ef86-1191-428e-9d13-2a09bac599d5) 3 – No diálogo **Connect to agent**, inicie o fluxo com uma mensagem indicando que o usuário irá entrar em uma conversa com um atendente. Em seguida selecione o componente **Conectar ao Agente**. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOsCVHcQ3ynGcGnwDK%2F31.png?alt=media\&token=69951639-8cf7-4d51-aa9b-cbda02aa9c4b) Em escolher sistema de agente, selecione **sapioschat** e atualize. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOt5bmn5FzzTm4b_Lt%2F32.png?alt=media\&token=b1615515-45db-44f6-80ce-00c784fb0979) Selecione o componente **Ir para tarefa** e na tarefa selecione **Back From Agent**, criada anteriormente. Salve o fluxo e publique o mesmo. 4 – Na tarefa **Back From Agent**, inicie o fluxo com uma mensagem indicando que o usuário saiu do chat com o atendente e finalize com o componente Ir para tarefa, selecionando sua tarefa principalmente, assim direcionando o usuário para o início do fluxo. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOtaTcydNGXzTOgm9b%2F33.png?alt=media\&token=6379b6e5-16f8-4d8d-ab52-7dd0af083a12) 5 – No seu agente da plataforma Dialogflow siga no menu na parte esquerda da tela e procure por **Contact Agent** e clique para habilitar o mesmo em seu fluxo. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOu4MA-Ek86mLa1tgM%2F34.png?alt=media\&token=0a857135-a49a-4301-8bef-d15a76aad4e0) 6 – Clique em Edit Fulfillment, na caixa de configurações do componente, habilite a opção Use Webhook, inclua o webhook o qual o você configurou anteriormente no dialogflow e insira o nome em que você colocou no seu handler. Após isso, clique em salvar. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOu8J6z3tk1UIKAG9U%2F35.png?alt=media\&token=362c04e5-33fd-4b2c-a20e-bf10db34b5ea) ### Utilizando seu bot 1 – Após os passos acima volte ao menu principal do seu bot e clique em editar. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOvDKZffBDR9g0e0LN%2F36.png?alt=media\&token=762d07ba-169b-4787-bacc-fdfe3cfeaa5b) Em **Detalhes Básicos**, na aba de **Tarefa Inicial**, coloque sua tarefa primária a que iniciará o bot e na aba **On Return From Agent Execute**, insira sua tarefa secundária. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOwFdtjjxS2aYh58Zr%2F37.png?alt=media\&token=d26bae66-a815-4e54-9222-0453de12dbb9) Em **Detalhes Avançados**, selecione a opção **Agente Habilitado** e salve as configurações. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOwWNfHqrD6MH9mGzs%2F38.png?alt=media\&token=1879b82e-a372-4199-8938-2d6551660ee7) Reinicie o seu bot e o mesmo já estará pronto para uso com o dialogflow. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MWOTHuM1u4uunpi-V01%2F-MWOxNuPDsPoi6pKW5jK%2Freset.png?alt=media\&token=e73757bb-71ef-4621-95e5-6d63029ac55c) ## **IBM Watson** Watson é uma plataforma de Machine Learning desenvolvida pela IBM e como o Dialogflow, é configurado em um servidor Cloud da própria IBM. Você pode armazenar projeto de APIs bem como seus agentes desenvolvidos na plataforma. Mostraremos abaixo como conectar seu bot ao IBM. ### Criando e Configurando seu bot Crie um novo bot e nomeie de uma forma em que possa identificá-lo, faça o mesmo com a tarefa e o diálogo que irá utilizar. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXY7jhR_97QSORzt47N%2F-MXcFtFKsEmo3oGYdzjH%2Fibm.png?alt=media\&token=88efc15a-8b75-4a8c-ad6b-aa48e366bdec) Em seu editor de fluxo selecione o bloco **Machine Learning** e conecte o mesmo aonde normalmente se encontra o bloco de **Enviar Mensagem** o seu fluxo deve ficar como mostrado abaixo: ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXY7jhR_97QSORzt47N%2F-MXcHIamoVi6ujLWYY4S%2Fibm%202.png?alt=media\&token=6a5cd276-ba2c-478e-97c4-de5674a9036d) Nas propriedades do componente, em **escolher sistema de agente** selecione **Watson**, inclua uma mensagem de gatilho caso queira. Por fim salve o seu fluxo e publique o mesmo. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXY7jhR_97QSORzt47N%2F-MXcInCJLviQVCQcEyIv%2Fibm%203.png?alt=media\&token=041107aa-2461-402a-8110-6baf4bf278cf) Após criar o seu fluxo recorra ao [website da IBM](https://www.ibm.com/br-pt/cloud/watson-assistant) ou digite "Watson Assistant" em sua aba de busca. Na página principal clique em **comece a utilizar gratuitamente** e crie uma nova conta no site da IBM. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXgh_uELbv4n7l1g7GX%2F-MXgjy1cVP0OpnTXjvma%2Fibm%204.png?alt=media\&token=cee52d6f-735b-4a79-a4a5-facbc9d41cf1) Aqui você encontra o dashboard principal de seus assistentes Watson, você pode vir a criar mais assistente a medida que tiver novos projetos clicando em **Create Assistant** Em **My First Assistant** clique nos três pontos no canto da aba e selecione **settings.** ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXgh_uELbv4n7l1g7GX%2F-MXh6BLb-6suPkj8Eicp%2Fibm%205.png?alt=media\&token=6bc812dd-96d2-4789-83b2-f3cbb905f88e) Você será levado a uma tela com o nome de **API Details** a qual terá informações como: * ID do Assistente; * URL do Assistente; * Chave API; Copie estas informações da forma como descrito abaixo (no caso da URL até .com). ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXgh_uELbv4n7l1g7GX%2F-MXgzA7u5FFzqffdzHtK%2Fibm%206.png?alt=media\&token=23137226-e4ef-47d3-88e1-680c551728d1) De volta ao Sapios Bot, em seu bot, clique em **mais opções** e entre na aba **abrir canais de machine learning**. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXgh_uELbv4n7l1g7GX%2F-MXh0k582_XF9SjbmQXN%2Fibm%206v4.png?alt=media\&token=00a36916-deda-48c9-ad66-b9d61bceaa7c) Abra a aba de configurações do **IBM Watson** e cole as informações copiadas em seus respectivos campos como mostrado abaixo, o bot precisaria dessas informações para autenticar a conexão com o assistente. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXgh_uELbv4n7l1g7GX%2F-MXh03Xol3ywIUOPhpGb%2Fibm%206v2.png?alt=media\&token=6725384b-d636-48df-8d5c-b46f8fbac3f3) Após isso copie a URL de seu bot, crie uma senha de autenticação para o webhook e habilite o canal na caixa de alternativa, em seguida salve suas alterações. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXgh_uELbv4n7l1g7GX%2F-MXh2TXcTEOTkTdroFYY%2Fibm%206v3.png?alt=media\&token=77ffb9ad-7b53-41c1-bf6e-04b8cc810cef) No website Watson, abaixo da página de **API Details** entre em **Webhooks.** Em **Pre-message Webhook** habilite a conexão clicando no botão em disable, o mesmo ficará verde quando ativado. Com as informações copiadas cole a URL e a sua senha nos campos solicitados. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXgh_uELbv4n7l1g7GX%2F-MXh4Op_p8DlZ7cPHOHR%2Fibm%206v1.png?alt=media\&token=e5c88cc8-cad8-47b8-a252-81fdc8a5be4e) Após isso volte a tela principal e clique no seu assistente. ### Configurando seu Fluxo ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXgh_uELbv4n7l1g7GX%2F-MXh6xL2POlGupQgmk3I%2Fibm%205v1.png?alt=media\&token=14eea95d-bde8-4e20-9e33-59a8c86cc656) Aqui você pode ter a liberdade de treinar seu bot com habilidades e intenções que irão ser colocados em seus diálogos. Clique em **add dialog skill.** ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXgh_uELbv4n7l1g7GX%2F-MXh7TA7cm2n8ixUxt5T%2Fibm%208.png?alt=media\&token=7a45b851-8996-44b7-ac04-4401b284d50e) Crie um novo diálogo na aba **Create Skill**, caso já possua algum arquivo de diálogo em JSON, você pode incluí-lo também ou utilizar um diálogo de exemplo. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXliWAJoz3hR4HICNVR%2F-MXlj22C9LAgzSQRoQYO%2Fibm%207.png?alt=media\&token=8f6c586c-20f1-413e-836f-1c1e611527b3) Em seu editor de fluxo você verá um campo vazio no meio da tela, em que você tem a opção de criar um intenção, procurar uma intenção no catalogo do Watson ou realizar um upload de uma intenção. Para adicionar intenções rapidamente em seu editor clique em **browse content catalog.** ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXliWAJoz3hR4HICNVR%2F-MXllqqIPN-9tGe5ebz_%2Fibm%2010.png?alt=media\&token=c11b9fdd-6764-4761-98f9-22494362c063) Aqui encontramos diversos cenários de intenções em que você adicionar ao seu editor. Escolha o diálogo que deseja adicionar e clique em **add to skill.** ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXliWAJoz3hR4HICNVR%2F-MXlmnvC1YrcAO8G_ABF%2Fibm%2011.png?alt=media\&token=6a9a60af-4e87-49cc-8499-54c5cbf96489) Monte seu fluxo da forma que deseja em seu editor, para uma base mais elaborada da utilização do editor de fluxos você pode verificar[ tutoriais no próprio site da IBM](https://cloud.ibm.com/docs/assistant?topic=assistant-tutorial). ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXliWAJoz3hR4HICNVR%2F-MXlnlCWzgYTwYpane2o%2Fibm%2012.png?alt=media\&token=58814d45-31fc-441f-aedf-822252995653) ### Habilitando seu Webhook Para conectar seu fluxo ao bot e usar um webhook por meio de um nó de diálogo, deve-se ativar webhooks no **node** e, em seguida, incluir detalhes para o retorno. Clique na guia **Dialog** como mostrado acima. Localize o **node** (ou intenção) de diálogo no qual deseja incluir um callout. O callout para o webhook ocorrerá sempre que esse nó for acionado durante uma conversa com um usuário. Por exemplo, é possível que você queira enviar um callout ao webhook por meio do nó #general\_greetings. Clique para abrir a intenção de diálogo e, em seguida, clique em **Customize**. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXliWAJoz3hR4HICNVR%2F-MXloqlA9JJcjV3Lnmbh%2Fibm%2013.png?alt=media\&token=33ba7d07-9fa7-45a7-9900-c96d2679867a) Role para baixo até a seção do webhook. Configure o comutador **Texto explicativo de webhooks/qualificação de ações** como **Ativado**. Selecione **Chamar um webhook** e clique em **Aplicar**. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXliWAJoz3hR4HICNVR%2F-MXlpFXuVy2Ohl2ALxby%2Fibm%2014.png?alt=media\&token=4b0b7f58-c4e6-4513-9ab4-7d46aad8a7ab) Em seguida defina os parâmetros de conexão com o na parte de **Key** e **Value** da forma como mostra a imagem abaixo incluindo: action / "watson\_connect\_to\_agent" session\_id / "\" ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXliWAJoz3hR4HICNVR%2F-MXlqeZlx3kwFGTTwbHA%2Fibm%2014.png?alt=media\&token=07c41f8f-4d8f-47ee-8931-be09c970545e) E por fim programe a sua resposta para quando a mensagem for enviada e atrele a intenção inserida para que reconheça as palavras chave e possa dar a resposta corretamente, caso contrário a operação do bot não irá funcionar. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXliWAJoz3hR4HICNVR%2F-MXlvq6M_bB2kOltX-ER%2Fibm%2014.png?alt=media\&token=6b873d4a-50d2-40c0-ae9a-d9cf3db7d94f) ### Incluindo um agente humano Em sua tarefa, crie um novo diálogo em que possa colocar o componente de agente, nomeie como **connect to agent.** Em seu editor de fluxo no lugar do componente **Enviar Mensagem** inclua **Conectar a um Agente** e habilite para o canal de chat que deseja atrelar**.** ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXliWAJoz3hR4HICNVR%2F-MXm07ErO1dwB1wU4qWx%2Fibm%2014.png?alt=media\&token=6b9ad205-f9c1-4ade-851a-bf9c6f64aa34) Volte na tela anterior e crie um handler para esta conversa nomeie como "**watson\_connect\_to\_agent**" da mesma forma como inclusa como chave de parâmetro em seu assistente na plataforma Watson. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXliWAJoz3hR4HICNVR%2F-MXm2TaV44rmoSpdjIcT%2Fibm%2014.png?alt=media\&token=2df172e3-8d13-4987-95b6-88f6aaf600ac) Em seu handler inclua o seguinte código: {% hint style="info" %} module.exports = async (session, next,actionRequest,lib) => { let mlActionResultBuilder=lib.MlActionResultBuilder; mlActionResultBuilder.addTextResponse("Please wait Connecting to an agent ..."); mlActionResultBuilder.setProperty("name",'seunome'); let callTask={taskName:'watson simulator',dialogName:'connect to agent'}; return await next(true,callTask); }; {% endhint %} Em 'seunome', inclua seu nome e em taskName e dialogName inclua o nome da tarefa e da conversa onde se encontra o componente de conexão com agente. Salve e publique seu handler. ### Testando seu Bot Volte ao menu principal de seu bot, desative e ative o mesmo para que as alterações tenham efeito. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXliWAJoz3hR4HICNVR%2F-MXm3Q7GLP3nfOl1WMK6%2Fibm%2014.png?alt=media\&token=a66a50b8-7838-41ad-b9b9-ca7e6c4e44b0) Clique no ícone ao lado de desativar bot para testar seu chatbot e verá o resultado de seu assistente Watson em seu bot. ![](https://2650713497-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-legacy-files/o/assets%2F-LG0TpyWA_K1jpXPXCDh%2F-MXliWAJoz3hR4HICNVR%2F-MXm46wWSdAH-s5UpU_a%2Fibm%2014.png?alt=media\&token=45ba5ae9-75b5-4609-b8d9-fbca591fa009)