Code Pattern

Cree un chatbot para su aplicación móvil

Cree un chatbot que utilice Watson Assistant y Elasticsearch

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Obtener el código (En Inglés)

Por Max Shapiro
Publicado 22/07/2019

Resumen

En este code pattern, descubrirá como crear una aplicación chatbot de Node.js que utilice Watson Assistant y Elasticsearch. La aplicación chatbot, con la que el usuario interactúa desde una aplicación móvil, puede ejecutarse en Kubernetes o en Cloud Foundry.

Descripción

Este code pattern se basa en el chatbot que se está utilizando para la aplicación móvil IBM Developer, que está disponible en la App Store de su móvil.

Obtener la aplicación en Google Play Obtener la aplicación en Apple

El chatbot que usted construyó con este code pattern utiliza datos de programas de TV de TV Maze para hacer recomendaciones y proporcionar información sobre los programas.

Después de completar este patrón, usted comprenderá cómo:

  • Crear un chatbot, de principio a fin
  • Implementar y ejecutar una aplicación de Node.js sobre Kubernetes o Cloud Foundry

Flujo

Flujo para Cloud Foundry

Arquitectura para crear un chatbot en Cloud Foundry

  1. El usuario interactúa con el chatbot desde la UI de React de la aplicación móvil haciéndole preguntas a través de mensajes de texto.
  2. La UI de React envía el mensaje del usuario al backend de Node.js que está en Cloud Foundry.
  3. El backend de Node.js envía el mensaje al Watson Assistant para determinar el propósito y las entidades del mensaje del usuario.
  4. El backend de Node.js consulta a la base de datos de Elasticsearch en base a los propósitos y entidades que Watson Assistant procesó.
  5. La respuesta y los resultados se envían a la UI de React.

Flujo para Kubernetes

Arquitectura para crear un chatbot en Kubernetes

  1. El usuario interactúa con el chatbot desde la UI de React de la aplicación móvil haciéndole preguntas a través de mensajes de texto.
  2. La UI de React envía el mensaje del usuario al backend de Node.js que está en Kubernetes.
  3. El backend de Node.js envía el mensaje al Watson Assistant para determinar el propósito y las entidades del mensaje del usuario.
  4. El backend de Node.js consulta a la base de datos de Elasticsearch en base a los propósitos y entidades que Watson Assistant procesó.
  5. La respuesta y los resultados se envían a la UI de React.

Instrucciones

Vea el procedimiento detallado para este code pattern en el archivo readme (En Inglés).

Aviso

El contenido aquí presentado fue traducido de la página IBM Developer US. Puede revisar el contenido original en este link.