Cómo crear una maqueta de IA conversacional

¿Así que quieres empezar a crear agentes de IA conversacional? ¡Estupendo! Pero, ¿por dónde empezar? AI Studio de Vonage ha creado una solución súper simple de arrastrar y soltar que te permite ponerte en marcha rápidamente. Pero incluso AI Studiocon sus nodos, parámetros, entidadesy más, puede ser abrumador cuando te sientas a construir. ¿Cómo saber qué debe ir dónde? Con una maqueta (diagrama de flujo), por supuesto.

Quizá pienses que las maquetas son una pérdida de tiempo y que basta con arrastrar y soltar. Pero voy a argumentar que las maquetas en realidad te ahorran tiempo a largo plazo. Algunas ventajas importantes de empezar con una maqueta:

• Visualización: Una maqueta proporciona una representación visual del diseño, dando a todas las partes interesadas una idea exacta de cómo será y funcionará el producto final. La visualización ayuda a garantizar que todo el mundo esté de acuerdo con el flujo y el diseño del agente.

• Retroalimentación: Al crear una maqueta, los diseñadores y otras partes interesadas pueden probar el diseño recorriendo el flujo e imaginando cualquier contingencia imprevista. Al ver el flujo, los diseñadores pueden detectar cualquier descuido.

• Eficacia: Una maqueta puede ahorrar tiempo y recursos al identificar posibles problemas y obstáculos en las primeras fases del proceso de diseño. Esto puede evitar costosos errores o rediseños posteriores. Aunque AI Studio es sin duda rápido para construir, poder hacer cambios en una imagen sin tener que reconfigurar nodos es aún más rápido. Por ejemplo, al configurar una entidad para un parámetrono se puede cambiar en el futuro, por lo que una maqueta puede ser útil para determinar la entidad correcta (tipo de datos).

Ahora que te he convencido de la importancia de las maquetas, veamos cómo crear una buena.

Maquetas de alta fidelidad

Cualquier grado de diagrama de flujo que le ayude a visualizar a su agente proporcionará a su equipo una mayor orientación. Sin embargo, creo que hay unos cuantos componentes clave de una maqueta que realmente la convierten en "alta fidelidad".

• Representación de nodos - Una maqueta debe tener en cuenta todos los tipos de nodos que pueden utilizarse en un agente. Tener una indicación visual clara de qué nodo se utiliza en cada caso específico ahorrará mucho tiempo al constructor del agente.

• Variable Accountability - ¿Cómo se manejan las variables? Una maqueta debe Account para las variables requeridas (llamados parámetros en AI Studio) y cómo se utilizarán en todo el flujo. Si podemos seguir todas las instancias de nuestras variables, entonces podemos determinar fácilmente qué tipo de datos se requiere.

• Satisfacción de los resultados del usuario - ¿Existen recorridos de usuario claros que sigan un flujo lógico y coherente en su maqueta? ¿Es fácil seguir las opciones del usuario como cruces en el flujo? ¿Es satisfactorio el resultado obtenido por el usuario? Puede que el usuario no esté satisfecho con el resultado, pero ¿la conversación satisface al menos su intención? Por ejemplo, es posible que el agente no pueda ayudar al usuario a encontrar su pedido, pero ¿le hace las preguntas correctas y le proporciona otra forma de encontrar los recursos que busca?

Herramientas de maquetación

Personalmente he utilizado Miro para mis maquetas, pero hay muchas buenas opciones por ahí.

• Miro - Muchas formas, colores, conectores y texto, Miro tiene todo lo que necesito.

• Lucidchart - Algunos de mis colegas que trabajan como diseñadores conversacionales en AI Studio prefieren Lucidchart. Se supone que es genial.

• Draw.io - un constructor gratuito y de código abierto que tiene todo lo que necesitas para construir agentes.

• Bolígrafo y papel: no necesitas programas informáticos sofisticados para hacer maquetas. Puedes utilizar papel y lápiz o una pizarra, simplemente dibuja y ponte en marcha,

Empezar con una llave

Como se mencionó anteriormente, tener una representación completa de todos sus diferentes tipos de conversación es esencial. Cuando crees una llave, piensa en todas las diferentes funcionalidades de tu agente. Por suerte para nosotros, con AI Studio ya tenemos un plano para una clave. Aquí hay una clave simple de los componentes que utilizo:

key-of-mockup-components.png

Literalmente, sé literal

Cuando utilice un componente, escriba exactamente lo que ocurrirá en el agente. Si se trata de enviar un mensaje, escriba el texto del mensaje. Si es escribir una condición, ¿qué comprobará la condición? Si es clasificar, ¿qué variable se clasificará? Un ejemplo de esto:

conversational-ai-flow-mockup.png

En el ejemplo anterior, podemos ver cómo se tratan también las variables. La variable $Topic se establece en el campo Recoger entrada y luego se utiliza en el nodo Clasificación.

Listo para construir

Después de construir su maqueta, es posible que termine con muchos flujos diferentes para su agente. Puede que aún queden algunas cuestiones pendientes, como la gestión de errores, la implementación exacta de integraciones o webhooks, o si el texto de ciertos nodos debe editarse. Pero en general, tendrá una representación perfecta de su agente, de forma que todas las partes interesadas puedan estar de acuerdo en los posibles resultados y flujos. A continuación puedes ver un ejemplo de una maqueta que hice para un agente que utilizamos para ayudar a los asistentes a la conferencia del año pasado en los API Days París).

complicated-conversational-ai-mockup.png

Conclusión

¿Te ha resultado útil esta guía sobre maquetas y diagramas de flujo? ¿Estás convencido de que deberías empezar a construir tu AI Studio con una maqueta? Házmelo saber en Twitter o en el Slack de la comunidad de Vonage (incluso tenemos un canal para AI Studio). ¡Estoy muy interesado en ver lo que estás construyendo con Low Code!