Desarrollo de un asistente virtual empleando el framework Rasa

Abstract

El desarrollo de asistentes virtuales y chatbots ha experimentado un crecimiento significativo en la última década, impulsado por avances en inteligencia artificial y comprensión del lenguaje natural (NLU). Este Trabajo de Fin de Grado explora esta evolución mediante el desarrollo de un asistente utilizando el framework Rasa, reconocido por su flexibilidad y robustez en la creación de soluciones de chatbot adaptadas a necesidades específicas. Rasa se destaca en el ámbito de los asistentes virtuales por su capacidad para entrenar modelos de diálogo contextual que pueden gestionar y responder de manera efectiva a interacciones complejas basadas en intenciones y entidades reconocidas. El enfoque del proyecto ha sido aprovechar las capacidades avanzadas de Rasa para desarrollar un asistente virtual cinéfilo que no solo ofrece recomendaciones personalizadas sobre películas, sino que también facilita conversaciones fluidas y naturales con los usuarios. Integrado mediante la aplicación de mensajería Telegram, el chatbot proporciona a los usuarios acceso a información detallada sobre películas, que incluye tramas, elenco y equipo directivo, gracias a la API de la web TMDB, que es la fuente principal de datos del sistema. Esta interacción, potenciada por la comprensión del lenguaje natural, permite al asistente comprender y responder a consultas complejas, mejorando la accesibilidad y la experiencia del usuario. Los resultados del proyecto subrayan el impacto transformador de los chatbots, demostrando cómo plataformas como Rasa pueden ser empleadas para superar limitaciones previas en la interacción hombre-máquina, y sugieren un futuro prometedor donde los asistentes virtuales juegan un papel clave en la mejora de la experiencia del cliente en diversos sectores.

The development of virtual assistants and chatbots has experienced significant growth in the last decade, driven by advances in artificial intelligence and natural language understanding (NLU). This thesis explores this evolution through the development of an assistant using the Rasa framework, recognized for its flexibility and robustness in the creation of chatbot solutions tailored to specific needs. Rasa stands out in the field of virtual assistants for its ability to train contextual dialogue models that can effectively manage and respond to complex interactions based on intentions and recognized entities. The focus of the project has been to leverage Rasa’s advanced capabilities to develop a cinephile virtual assistant that not only offers personalized movie recommendations, but also facilitates fluid and natural conversations with users. Integrated via the Telegram messaging app, the chatbot provides users with access to detailed movie information, including plots, cast and crew, thanks to the TMDB web API, which is the system’s primary source of data. This interaction, powered by natural language understanding, enables the assistant to understand and respond to complex queries, improving accessibility and user experience. The project results underscore the transformative impact of chatbots, demonstrating how platforms such as Rasa can be employed to overcome previous limitations in human-machine interaction, and suggest a promising future where virtual assistants play a key role in improving the customer experience in various sectors.