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Chatbot no Whatsapp

Como interface de interação com o usuário, optou-se pelo WhatsApp, devido à sua ampla acessibilidade e popularidade, uma vez que é um aplicativo já instalado nos celulares da maioria dos usuários. No Brasil, 99% da população utiliza o aplicativo. O WhatsApp também facilita a criação de chatbots, que são sistemas automatizados capazes de interagir com o usuário por meio de mensagens de texto, voz, imagens, vídeos, documentos, localização e outros tipos de mídia. Esta integração beneficia os funcionários da Ambev, que não precisam se adaptar a uma nova ferramenta, já que o WhatsApp faz parte do seu cotidiano.

Por meio desta integração, os usuários podem interagir com o chatbot enviando perguntas e recebendo respostas via mensagens de texto. O chatbot é projetado para interpretar as mensagens enviadas, identificar a intenção por trás delas e fornecer a resposta mais adequada.

Integração com o WhatsApp​

A integração com o WhatsApp é realizada por meio de uma árvore de interação e decisão, desenvolvida na linguagem de programação TypeScript. Esta abordagem permite uma programação mais robusta da aplicação. Todo o processo é construído com o auxílio da biblioteca whatsapp-web.js, que simula um cliente do WhatsApp Web. Isso possibilita a troca de mensagens entre o chatbot e o usuário.

Árvore de Interação​

Atualemente a árvore de interação do chatbot é possuir 4 funcionalidades rodando, sendo eles:

  1. Verificação de acesso: O chatbot verifica se o usuário possui acesso ao sistema, caso não possua, o chatbot solicita que o usuário fale com um atendente.
  2. Acompanhamento de pedido: O chatbot verifica se o usuário deseja acompanhar o status de um pedido, caso sim, o chatbot solicita o número do pedido e retorna o status do pedido.
  3. Cancelamento de pedido: O chatbot verifica se o usuário deseja cancelar um pedido, caso sim, o chatbot solicita o número do pedido e cancela o pedido.
  4. Falar com um atendente: O chatbot verifica se o usuário deseja falar com um atendente, caso sim, o chatbot envia o contato de um atendente para o usuário entrar em contato.
  5. Alteração no nome do usuário: O chatbot verifica se o usuário deseja alterar o nome cadastrado no sistema, caso sim, o chatbot solicita o novo nome do usuário e altera o nome cadastrado no sistema.

Arquitetura do Chatbot​

O diagrama apresentado ilustra a arquitetura e o fluxo de processos de um sistema de chatbot integrado com um TurtleBot 3. A arquitetura é dividida em quatro principais componentes: Turtle Bot 3, Bridge (Ponte), Cloud (Nuvem) e WhatsApp. Aqui está uma descrição detalhada de cada componente e seu funcionamento no sistema:

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Para visualizar o código completo, acesse o link clicando aqui

Turtle Bot 3​

  • NAV2: Representa o componente de navegação do TurtleBot 3. O NAV2 é responsável por orientar o robô em seu ambiente, utilizando mapas e sensores para navegar até destinos pré-determinados.
  • O TurtleBot 3 recebe instruções para enviar os robôs disponíveis para os destinos especificados.

Bridge (Ponte)​

  • Fila de locais de destino: Armazena as coordenadas ou identificadores dos destinos que o TurtleBot 3 deve visitar. Essa fila é usada para gerenciar e direcionar o robô para vários pontos conforme necessário.

Cloud (Nuvem)​

  • Backend: Núcleo lógico do sistema onde ocorrem o processamento de dados e as decisões.
  • API: Interface de programação de aplicativos que facilita a comunicação entre o chatbot e o backend. Ela adiciona solicitações à fila de mensagens e executa funções assíncronas.
  • Funções Assíncronas: Operações que são realizadas em paralelo com outras tarefas, sem bloquear a execução do sistema.
  • Fila de Mensagens: Buffer que armazena as mensagens do usuário antes de serem processadas pelo sistema.
  • Organizador de acordo com o volume de pedidos: Um sistema que prioriza e organiza os pedidos com base no volume de solicitações recebidas.
  • Fila de pontos: Lista de destinos ou coordenadas que serão enviadas para o TurtleBot 3.
  • TTS & STT (Text-To-Speech & Speech-To-Text): Componentes responsáveis por converter texto em fala e vice-versa, permitindo uma interação mais natural com o usuário.
  • LLM (Large Language Model): Modelo de linguagem avançado que processa e gera respostas para as mensagens dos usuários.

Banco de Dados​

  • Tabela de usuários: Armazena informações dos usuários, como identificação e permissões de acesso.

WhatsApp​

  • Usuário: Pessoa que interage com o chatbot via WhatsApp.
  • ChatBot: Aplicação que recebe mensagens do usuário e responde automaticamente, utilizando as capacidades do LLM para gerar respostas relevantes.

Fluxo Geral​

  1. O usuário do WhatsApp envia uma mensagem para o ChatBot.
  2. O ChatBot, através de sua integração com o LLM, processa a mensagem e determina a ação necessária.
  3. As ações podem incluir o envio de comandos para o TurtleBot 3 (via NAV2) ou a execução de operações no backend.
  4. O backend executa funções assíncronas, que podem envolver consultas à tabela de usuários no banco de dados e adicionar solicitações à fila de mensagens.
  5. Com base no processamento realizado na nuvem, os robôs são direcionados pela ponte para os locais de destino armazenados na fila de locais de destino.

Features da Sprint 3​

Durante a sprint 3, o grupo desenvolveu novas funcionalidades para o chatbot, que incluem:

  • Camada de Segurança: O chatbot verifica se o usuário tem acesso ao sistema. Caso não tenha, solicita que o usuário entre em contato com um atendente.
  • Novas Funcionalidades para o Usuário Comum: Incluem acompanhamento e cancelamento de pedido, interação com um atendente e alteração no nome do usuário, além do início do desenvolvimento da funcionalidade de solicitação de peças.
  • Módulo de Administração: Permite que o administrador do sistema cadastre pontos e conceda permissões aos usuários.
  • Integração com o Turtlebot3: Possibilita que o chatbot envie comandos para o robô se movimentar dentro da cervejaria.

Essas funcionalidades foram desenvolvidas com o objetivo de melhorar a experiência do usuário com o chatbot, que visa ser a interface principal de interação entre o usuário e o robô, bem como entre o usuário e o sistema.

Detalhamento dos Tipos de Usuários e Interações​

Módulo LEAD (Cadastro)​

Este módulo descreve o processo pelo qual um novo usuário inicia a interação com o chatbot e se registra no sistema.

  • Fluxo de Cadastro
  1. Iniciação: O usuário inicia a conversa com uma saudação, como "Oi".
  2. Solicitação de Cadastro: O chatbot pede informações essenciais, como o nome completo, para criar uma nova conta no sistema.
  3. Criação de Conta: Após receber as informações necessárias, o chatbot registra o usuário no banco de dados e informa o acesso restrito ao sistema.
  • Comandos e Respostas
  • Oi: Inicia a interação com o chatbot.
  • Fornece Nome Completo: Usuário fornece o nome completo para o cadastro.
  • Exemplo de Interação

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Módulo User (Usuário Comum)​

Este módulo detalha as interações disponíveis para usuários já registrados no sistema.

  • Fluxo de Interação
  1. Menu de Serviços: O chatbot oferece um menu de serviços, que pode incluir opções como solicitar novas peças, acompanhar o status do pedido, entre outras.
  2. Seleção de Serviços: O usuário seleciona um serviço digitando o número correspondente.
  3. Processamento: O chatbot processa a solicitação e realiza a ação necessária, fornecendo feedback ao usuário.
  • Comandos e Respostas
  • Número correspondente ao serviço: O usuário digita o número para selecionar o serviço desejado.
  • Feedback: O chatbot responde com o status da ação solicitada ou informações adicionais.
  • Exemplo de Interação

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Módulo Admin (Administrador)​

Este módulo é dedicado aos usuários com privilégios administrativos, permitindo-lhes gerenciar aspectos do chatbot e do sistema subjacente.

  • Fluxo de Administração
  1. Menu de Administração: O chatbot exibe um menu de administração com opções como cadastrar novos pontos e autorizar acessos.
  2. Execução de Comandos de Administração: O administrador executa comandos específicos para gerenciar o sistema.
  3. Gerenciamento de Usuários e Serviços: O administrador tem a capacidade de adicionar, modificar ou remover usuários e serviços do sistema.
  • Comandos e Respostas
  • Cadastrar Novo Ponto: Permite ao administrador adicionar um novo local ao sistema.
  • Autorizar Acesso: Concede ou revoga acesso aos usuários para determinados serviços ou funcionalidades.
  • Exemplo de Interação

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Configuração e Execução do Chatbot​

Para rodar o ChatBot, siga as instruções abaixo com atenção. Estes passos são essenciais para iniciar a aplicação de forma correta e garantir seu funcionamento adequado.

Pré-Requisitos​

Antes de começar, confirme se você tem a última versão do Node.js instalada. Isso é crucial para a execução do projeto. Você pode verificar a versão instalada com o comando:

node --version

Se necessário, atualize ou instale o Node.js através do site oficial.

Instalação das Dependências​

Com o Node.js instalado, navegue até o diretório do projeto chatbot/src e instale as dependências do projeto com o gerenciador de pacotes NPM:

cd src/chatbot/src
npm install

Esse comando irá baixar e instalar todas as bibliotecas necessárias definidas no arquivo package.json.

Configuração de Variáveis de Ambiente​

As variáveis de ambiente são cruciais para a configuração da aplicação. Crie um arquivo .env no diretório chatbot/src e insira as chaves e valores apropriados como no exemplo abaixo:

# Chave de API da OpenAI
OPENAI_API_KEY="sk-XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"

# Modelo GPT a ser utilizado (padrão: gpt-3.5-turbo)
OPENAI_GPT_MODEL="gpt-3.5-turbo"

# Máximo de tokens por solicitação ao GPT
MAX_MODEL_TOKENS=2000

# Habilita a transcrição de mensagens de voz
TRANSCRIPTION_ENABLED=true

# Idioma da transcrição (caso o serviço de transcrição não detecte automaticamente)
TRANSCRIPTION_LANGUAGE="pt-BR"

# Habilita a conversão de texto em fala
TTS_ENABLED=true

# Token de autenticação para o chatbot
AUTH_TOKEN="Chatbot"

# Segredo para o token de autenticação
TOKEN_SECRET="Chatbot"

# URL de conexão com o banco de dados
DATABASE_URL="postgresql://user:password@host:5432/postgres"

Substitua os valores de exemplo pelas chaves e informações reais que você possui.

Iniciando o ChatBot​

Com as variáveis de ambiente configuradas, você está pronto para iniciar o chatbot. Execute o seguinte comando:

npm run start

Aguarde o inicialização e fique atento ao terminal para o próximo passo.

Conectando ao WhatsApp​

Após iniciar o chatbot, um QR Code será exibido no terminal. Use o aplicativo WhatsApp no seu celular para escanear esse código:

  1. Abra o WhatsApp.
  2. Vá até 'Configurações' > 'WhatsApp Web/Desktop'.
  3. Escaneie o QR Code mostrado no terminal.

Com esses passos, o chatbot estará ativo e pronto para interagir através do WhatsApp conectado.

Lembre-se de monitorar o terminal para quaisquer mensagens de erro ou logs importantes que possam ajudar a diagnosticar problemas caso o chatbot não funcione como esperado.

Conclusão​

Entendemos que o chatbot desempenhará um papel fundamental no projeto desenvolvido, atuando como interface de interação entre o usuário e o robô. Por meio do chatbot, o usuário poderá solicitar a movimentação de peças, acompanhar o status de pedidos, cancelar pedidos e entrar em contato com um atendente. Adicionalmente, o chatbot será responsável por enviar notificações ao usuário, como, por exemplo, informar quando o robô estiver a caminho do almoxarifado para entregar uma peça.

Este processo de desenvolvimento é extenso, e a equipe tem se dedicado a ele desde a sprint 1, com especial atenção a essa parte do projeto, principalmente após a visita à Cervejaria Ambev em Guarulhos. Essa experiência permitiu uma compreensão mais aprofundada do processo de movimentação de peças e de como o chatbot pode ser útil nesse contexto. Reconhecemos que esta tecnologia é a única em que o almoxarife confia plenamente, e a facilidade de uso pode contribuir significativamente para a eficiência do trabalho dessa persona e dos demais funcionários da Ambev.