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Beneficios de utilizar Rasa para tu agente virtual

Beneficios de utilizar Rasa para tu agente virtual

Beneficios de utilizar nuestra tecnología para construir tu agente virtual

Existen múltiples plataformas para construir agentes conversacionales (más conocidos como chatbots) las cuales tienen sus ventajas y desventajas. Debido a nuestro enfoque y tipo de cliente decidimos explorar alternativas que utilicen código abierto pero que la misma vez tengan las ventajas que las compañías más grandes ofrecen a sus clientes.

En esta búsqueda nos encontramos con el framework de Rasa Open Source (a.k.a Rasa) la cual incorpora características que permiten construir agentes conversacionales que utilizan las técnicas de entendimiento de lenguaje más avanzadas y a la vez incluye reglas de negocio que permite adaptar la solución a problemas específicos que demandan nuestros clientes.

A continuación, te explicamos 3 ventajas que nos llevaron a especializarnos en Rasa Open Source. En siguientes blogs te explicaremos muchos más beneficios…

1 - Fácil acceso y aprendizaje

El framework que incluye la gestión del diálogo y los modelos de aprendizaje profundo para predecir intenciones y entidades están a disposición del público para que puedan ser mejorados y adaptados a necesidades específicas. Este acceso no ofrecen empresas multinacionales como Google, Microsoft, Amazon, IBM entre otras, que ofrecen servicios similares. El libre acceso a los componentes principales de la solución están enraizados en la misión de la compañía…

Para que esto sea posible, nuestras herramientas tienen que ser accesibles a todos los usuarios, y todos los usuarios deben tener control total sobre su información - Rasa

Con Rasa no se necesita hardware especializado, procesamiento utilizando GPU y/o TPU que son bastante costosos, ni grandes cantidades de datos de entrenamiento almacenados en la nube. Lo más interesante, es que los modelos de aprendizaje están soportados por una comunidad de expertos y están incluidos dentro de la plataforma. Esto permite construir un agente virtual que puede literalmente funcionar en tu máquina local y puedes tener un producto mínimo viable de tu solución rápidamente. Lo más importante de esta solución es que toda la información utilizada para construir el chatbot y la que se obtiene con las interacciones con clientes nunca sale de tu infraestructura tecnológica.

2 - Sistema robusto que incorpora tecnología de punta

La complejidad de construir modelos de aprendizaje profundo y sistemas robustos que gestionen el diálogo entre el agente virtual y el cliente requiere de empresas que puedan contar con un grupo diverso de profesionales que puedan ocuparse de la investigación del estado del arte relacionada a agentes conversacionales, análisitas e ingieros de datos, expertos en seguridad y en operaciones, entre otros. Esto resulta costoso y nada práctico para la mayoría de empresas.

Rasa pone a disposición un chatbot que incluye todo este conocimiento pero que es de fácil uso y gestión. Rasa Open Souce y la más reciente solución Rasa X permiten al desarrollador y usuario final interacturar con el agente mientras éste aprende con el uso y las conversaciones de una manera sencilla y práctica. Su documentación es bastante completa y de fácil entendimiento, existen tutoriales, master clases, blogs, forums y una comunidad en constante crecimiento.

Al menos al principio, para soluciones simples, no necesitas expertos en entendimiento de lenguaje natural, o ingenieros de datos. Sin embargo, esto puede cambiar a medida que crece la solución, la implementación de mejores prácticas que permitan la mejora continua del sistema y mejoras en la predicción de modelos específicos para tus requerimientos. Cuando esto pase Laverix está para apoyarte en tus necesidades.

3 - Desarrollo y mejora continua basada en conversaciones reales

Uno de los pilares fundamentales que impulsan los creadores de Rasa se basa en la construcción de prototipos que no tomen mucho tiempo pero que puedan ser mejorados con la interacción con usuarios reales. Rasa-X es la herramienta que permite que este método e aplique de una manera sencilla pero utilizando mejores prácticas de desarrollo de software.

Esto no quiere decir que el prototipo no se desarrolle con un análisis previo del problema que se quiere resolver, ni que exista un diseño de las preguntas y respuestas que el agente virtual tenga como objetivo responder. Sin embargo, Rasa X permite que los desarrolladores no pierdan tiempo pensando en todas las interacciones que el cliente puede tener con el chatbot, sino que de una manera interactiva permite incorporar aprendizajes observados en conversaciones con usuarios reales dentro de la solución.

Existen muchos más beneficios y ventajas que ofrece Rasa frente a otras plataformas… si te interesa, no te pierdas de nuestros siguientes artículos.