Como você pode criar um assistente de voz para Google Home?

Na SEIDOR, criamos um conceito com o aplicativo Google Assistant para reservar uma sala de reuniões.

Processo

Antes de criar um aplicativo do Google Assistant, é imprescindível cumprir alguns requisitos técnicos:

• Uma conta do Google para acessar todos os serviços e ferramentas.
• Um Google Home ou telefone com o assistente/emulador do Google para testar o aplicativo (Você se divertirá muito mais com um Google Home ao realizar testes).
• Um servidor com NodeJS onde teremos a lógica de negócios.

Com esses elementos, começamos a construir o assistente de voz com o Google Home. Os passos que seguimos na SEIDOR Opentrends foram os seguintes:

• Conceituação do Assistente
• Design do tom de voz
• Design da árvore conversacional
• Configuração do ambiente
• Construção com Dialogflow
• Construção do servidor para gerenciar a lógica de negócios (NodeJs)
• Testes
• Implementação

Design

• Co-criação para escolher o objetivo do assistente de voz

Com a premissa de tornar o escritório mais inteligente, 5 stakeholders da SEIDOR Opentrends participaram de um exercício para encontrar a melhor solução em torno desse conceito. Finalmente, detectamos a necessidade de melhorar a gestão para a reserva das salas de reuniões.

• Definição do tom de voz do bot

Em primeiro lugar, definimos o tom de voz do bot. Através de uma análise rápida do mercado, criamos três possíveis personalidades às quais atribuímos características específicas de suas falas: palavras-chave e palavras de apoio, entonação e ritmo. Dessa forma, podíamos humanizar o bot e, ao mesmo tempo, dar consistência para futuros evolutivos.

• Design de árvore conversacional

Quais perguntas são essenciais? Qual fluxo de conversa é mais adequado para a usabilidade do serviço? Onde poderia haver dificuldades na hora de dar respostas adequadas? A árvore conversacional prevê todos os pontos de contato entre o usuário e o bot, bem como as respostas a perguntas mal formuladas ou até mesmo a insultos. Dessa forma, minimizamos ao máximo os possíveis erros durante o uso do assistente de voz.

Se você quer saber como definimos a personalidade e o tom de voz de um bot ou como construímos árvores conversacionais, neste artigo você encontrará todos os detalhes.

Tecnologia

No processo de analisar o fluxo de conversa entre o usuário e o Google Home para reservar uma sala de reuniões, decidimos criar 2 ações: os usuários podem reservar uma sala diretamente ou perguntar qual sala de reuniões está disponível. O fluxo começa quando o usuário desperta o aplicativo através da expressão "Ok Google, falar com reservar salas". Com isso, o Dialogflow detecta que é uma "welcome intent" e solicita ao servidor a resposta correta. Por sua vez, o assistente do Google é a parte que detecta a voz e transcreve a mensagem de voz para texto e vice-versa.

Quando projetamos chatbots ou VUIs, falamos de "intents" e de "entities". O "intent" é a intenção do usuário. Identificar o "intent" significa descobrir o que o usuário quer quando interage com um bot. Uma "entity" atua como uma variável que modifica um "intent".

Usamos DialogFlow para criar o aplicativo que receberá a mensagem e descobrir a intenção e, com isso, a melhor resposta para o usuário. O DialogFlow se comunicará com um servidor NodeJs, que é o que torna o aplicativo inteligente: o servidor devolverá a mensagem correta dependendo da hora, das mensagens anteriores e da disponibilidade das salas de reuniões.

O processo do DialogFlow é o seguinte:

1. O DialogFlow recebe o texto e determina para qual agente enviá-lo.
2. O agente do DialogFlow identifica a intenção do usuário e a encaminha para a intenção correta do DialogFlow.
3. A intenção do DialogFlow utiliza entidades para armazenar valores de parâmetros.
4. A intenção do DialogFlow encaminha a solicitação junto com as entidades para o Fulfilment.
5. O Fulfilment utiliza webhook para chamar o servidor.

Criamos um servidor com NodeJS onde temos a lógica de negócios. O servidor recebe a mensagem do usuário, algumas palavras-chave e a ação (reservar ou pedir informações). Com essas informações e o contexto da conversa, ele se conecta ao banco de dados e extrai dados relevantes.

A parte final do projeto foi testar e treinar a IA dentro do DialogFlow. Para isso, pedimos a colaboração de diferentes colegas da SEIDOR Opentrends e os incluímos no programa de teste. Nossos colegas passaram um tempo conversando com o Google Home (dispositivo, telefone ou ambiente de teste). Da nossa parte, trabalhávamos no DialogFlow, que possui uma seção de treinamento onde podíamos ver o histórico das conversas. Foi muito positivo saber como as pessoas interagem com a interface, pois elas expressavam coisas que não podíamos imaginar ao definir o fluxo. Isso nos permitiu enriquecer e adicionar essas novas formas de perguntar ou reservar sala no aplicativo.