Article écrit par Hugo Fabre
Les chatbots c’est un peu à la mode en ce moment, on en voit de plus en plus sur beaucoup de sites. Aujourd’hui je vous propose de nous intéresser à Recast.AI.
Recast.AI
C’est une plateforme qui vous permet de créer et déployer vos bots facilement. Il y a pas mal d’avantages à l’utilisation de Recast, notamment l’intégration avec plusieurs canaux de discussion (Slack, Skype…), l’utilisation du traitement automatique du langage naturel intégré (NLP ou natural language processing). D’autre part, Recast fait partie des outils qui gèrent le mieux la langue française.
Recast c’est aussi une plateforme communautaire, vous pourrez donc sans problème récupérer des fonctionnalités d’autres bots s’ils sont publics.
Il faut savoir que c’est un outil très complet, donc l’objectif de cet article ne sera pas d’en présenter toutes les fonctionnalités. Nous allons rester sur un domaine assez précis, l’utilisation d’un bot Recast avec une API personnelle (hébergée en local).
Avant toute chose il est important de comprendre quelques notions qui sont à la base de Recast.
Fonctionnement de base
Le traitement automatique du langage de Recast se base sur plusieurs principes. Pour commencer, il faut bien comprendre que ce traitement est fait par du machine learning et nécessite donc un entraînement pour fonctionner correctement. Pour l’entraîner nous avons à notre disposition plusieurs outils, voici ceux qui nous intéressent :
Les intentions sont centrales, car très souvent utilisées pour déclencher une action spécifique chez notre bot. Concrètement avec Recast elles sont représentées comme une boîte dans laquelle vous mettrez des types de phrases qui apprendront au bot (via du machine learning) à reconnaître votre intention. Il faut garder en tête que plus vous avez de phrases avec des constructions grammaticales différentes, plus votre bot sera précis dans sa reconnaissance d’intention :
Salut, je m’appelle Toto.
Je me présente, moi c’est Toto.
Les entités sont des mots-clés qui peuvent être extraits d’une expression donnée. Par exemple dans la phrase suivante :
Je mange un abricot.
On pourrait extraire le mot-clé « fruit » depuis le mot « abricot ». En réalité il existe aussi ce qu’on appelle des gold entities qui sont des entités que Recast est entraîné à reconnaître par lui-même sans action de votre part :
Dans notre exemple nous n’aurons pas besoin d’entités personnalisées, mais pour aller plus loin, je vous invite à regarder la documentation sur les entités et les gazettes.
Enfin, Recast intègre son propre bot builder qui est une interface web qui vous permettra de créer le flux de conversation de votre bot, c’est ici que vous pourrez créer vos fonctionnalités et expliquer à Recast comment elles doivent s’enchaîner.
Chaque brique présente dans le bot builder représente une fonctionnalité (skill dans Recast).
Pour chacune nous pouvons définir un déclenchement, en général c’est la détection d’une intention spécifique :
La deuxième étape d’un skill est très importante, en effet tant que tous vos requirements ne seront pas remplis, le bot ne passera pas à la dernière étape de votre skill (dans notre cas un appel à notre API). Il est aussi bien de savoir que pour chaque requirement vous pouvez enregistrer des phrases dans le cas où il est présent («Merci de m’avoir donné votre nom»), ou dans le cas où il n’est pas présent («Il me faut votre nom pour continuer»).
Ici par exemple, on va récupérer l’entité (gold) person dans une variable appelée name qui une fois extraite de la conversation par Recast sera stockée dans la mémoire de votre conversation. La mémoire est un outil important pour Recast, elle sera envoyée lors d’un appel de votre bot à votre API et c’est là-dedans que vous pourrez récupérer les informations qui vous intéressent.
Parlons enfin de la dernière étape d’un skill, les actions, qui se déclencheront une fois que tout vos requirements seront remplis.
Il y a plusieurs types d’actions disponibles, comme renvoyer un réponse en texte ou avec des boutons, etc. Dans notre cas, nous allons choisir de faire appel à notre API.
Encore une fois, il est possible de conditionner les différentes actions de votre bot selon plusieurs paramètres comme ce qu’il y a dans la mémoire ou bien si la personne est passée trop de fois dans le même skill :
Contact bot
Nous allons construire un bot très simple. Il aura deux skills :
- Enregistrer un utilisateur et son email en base de données
- Récupérer un email de contact depuis un nom
L’API
Avant de commencer, nous allons mettre en place notre API. Je vous propose d’utiliser une API toute simple en Ruby, mais vous êtes libre de faire la vôtre. Pour faire fonctionner cette API, vous aurez besoin de Ruby, de la gem Sinatra et de la gem Sequel.
# api.rb require "sinatra" require "json" require "sequel" # Setup SQLite3 database with sequel DB = Sequel.sqlite("database.sqlite3") DB.create_table? :contacts do primary_key :id String :fullname String :email end class RecastResponse def initialize @response = { replies: [] } end def add_text_reply(msg) add_reply(type: "text", content: msg) end # Ici on vide la mémoire pour éviter que d'anciennes données ne viennent nous gêner. # Il est aussi possible de le faire depuis l'interface de Recast def clear_memory! @response[:conversation] = { memory: {} } end def generate @response.to_json end private def add_reply(reply) @response[:replies] << reply end end class RecastParams attr_reader :fullname, :email def initialize(payload) # On va chercher les informations dont on a besoin dans la mémoire. @fullname = payload["conversation"]["memory"]["name"]["fullname"] @email = payload.dig("conversation", "memory", "email", "raw") end end before do @body = JSON.parse(request.body.read) rescue {} end set :port, 5000 set :bind, "0.0.0.0" post "/register_contact" do content_type :json params = RecastParams.new(@body) contacts = DB[:contacts] contacts.insert(fullname: params.fullname, email: params.email) response = RecastResponse.new response.clear_memory! response.add_text_reply("Merci, j'ai enregistré votre email: #{params.email}") response.generate end post "/search_contact" do content_type :json params = RecastParams.new(@body) contacts = DB[:contacts].where(Sequel.ilike(:fullname, "%#{params.fullname}%")) response = RecastResponse.new response.clear_memory! if contacts.count <= 0 response.add_text_reply("Je n'ai pas trouvé avec: #{params.fullname}") elsif contacts.count == 1 response.add_text_reply("#{params.fullname} - #{contacts.first[:email]}") else response.add_text_reply("Il y a beaucoup de #{params.fullname}:") contacts.each do |contact| response.add_text_reply("#{contact[:fullname]} - #{contact[:email]}") end end response.generate end Les services de Recast étant automatiquement hébergés et déployés chez eux, nous aurons besoin d’exposer notre API. Pour cela nous allons utiliser ngrok.
Dès que vous avez tous les outils, nous pouvons lancer l’API :
ruby api.rb Puis ngrok pour exposer notre API :
ngrok http localhost:5000 Pensez à changer le port si vous avez choisi d’utiliser un autre port que celui proposé ici.
Le bot
Je vous invite d’abord à créer un compte sur Recast.
Ensuite, rendez-vous sur la page de création de bot, puis sélectionnez la première option (Create a complete chatbot). Ensuite Recast nous propose d’intégrer directement des fonctionnalités à notre bot, nous allons prendre la première qui est la plus légère (Greetings). Il ne nous reste plus qu’à remplir les dernières options, j’ai personnellement mis mon bot public et en français.
Vous arrivez donc sur la page de votre bot, il y a plusieurs onglets disponibles. En premier lieu, nous allons dans les settings pour y remplir l’URL de notre API exposée par ngrok.
Ensuite, nous allons dans la partie Train pour enregistrer les deux intentions dont nous aurons besoin. On voit qu’il y a déjà deux intentions fournies par Recast, mais nous n’en aurons pas besoin. Commençons par créer nos deux intentions :
Le petit nombre à droite correspond au nombre de phrases données au bot pour l’entrainer. Pour le moment nous en avons donc zéro. J’en profite pour faire une petite remarque là-dessus, on voit en regardant les intentions fournies par Recast qu’elles ont environ 80 expressions d’entraînement, donc si vous trouvez que votre bot ne reconnaît pas assez facilement votre intention, n’hésitez pas à lui rajouter beaucoup de phrase d’entraînement (et je le répète : avec une construction grammaticale différente).
C’est parti, allons entraîner notre bot. Pour notre exemple, nous allons enregistrer entre cinq et dix phrases par intention.
Pour l’intention register-user, j’ai mis :
Si on regarde en haut, on voit que Recast a été capable de détecter tout seul les entités person et email. Et on passe à notre deuxième intention, search-user :
Si vous avez bien regardé l’interface, vous avez vu le bouton fork. C’est lui qui permet de récupérer des intentions ou des fonctionnalités depuis des bots existants.
Voilà pour nos intentions, maintenant on va expliquer au bot ce qu’il doit en faire, pour ça rendez-vous sur l’onglet build.
Il y a déjà un skill fourni par Recast, nous allons le supprimer pour éviter toute interférence avec les nôtres.
Commençons à créer notre premier skill. On remarque que lors de la création, on a trois choix :
- Business : ce sont les skills représentant votre logique métier ;
- Floating : ce sont les petits skills destinés à rendre vos bots plus vivants (savoir répondre à une insulte ou un compliment par exemple) ;
- Fallback : c’est le skill dans lequel on va tomber si aucun autre skill n’est déclenché par une phrase.
Dans notre cas, nous aurons seulement besoin de business.
Ensuite pour les éditer, il suffit de cliquer sur leur nom et on arrive sur les trois étapes d’un skill dont on a parlé plus haut.
Dans notre cas, le déclencheur de chacun de nos skills sera l’intention correspondante :
Les requirements en revanche seront différents, pour enregistrer un utilisateur nous aurons besoin d’un email et d’un nom :
On note qu’à gauche on met l’entité voulue, et à droite un alias pour récupérer la valeur en mémoire.
Pour rechercher un utilisateur, nous n’aurons ici besoin que du nom :
Et enfin on peut définir nos actions qui seront dans chaque cas un appel à l’endpoint correspondant de notre API. (Il faut cliquer sur add new message group puis sur call webhook).
Ici, si on peut se contenter de mettre juste notre endpoint c’est parce qu’au début nous avons enregistré l’adresse de notre API dans les paramètres, sinon il aurait fallu mettre l’URL complète :
https://f6841964.ngrok.io/search_contact
Puis l’action qui va permettre d’enregistrer un utilisateur :
Et voilà, il n’y a plus qu’à tester, on clique sur chat with your bot et on enregistre quelques utilisateurs :
Et on peut les récupérer :
Vous êtes arrivé au bout, vous voilà un bot qui vous servira pour le reste de votre vie ! Je vous invite bien sûr à bidouiller ce que nous avons fait pour voir tout ce qu’il est possible de faire avec Recast.
Aller plus loin
Pour connecter votre bot à un canal de communication tout est indiqué dans la partie connect :
Évidemment, si quelque chose ne vous paraît pas clair ou que vous souhaitez en savoir plus, je vous invite à regarder la documentation officielle de Recast. Et surtout, n’hésitez pas à rejoindre leur Slack, ils sont très présents pour aider leur communauté.
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