Come integrare un Chatbot con il tuo sito web Django Python

Prova Il Nostro Strumento Per Eliminare I Problemi

In questa guida completa imparerai come integrare un chatbot conversazionale nel tuo sito web Python Django per assistere i visitatori con domande comuni e risposte automatiche.

Costruiremo il frontend del sito Web Django, costruiremo il dialogo del chatbot con RASA e collegheremo l'interfaccia della chat con la logica del backend per consentire un'integrazione perfetta.

Vantaggi dell'aggiunta di un chatbot

L'integrazione di un chatbot sul tuo sito Django fornisce le seguenti funzionalità utili:

  • Rispondi alle domande dei visitatori 24 ore su 24, 7 giorni su 7
  • Riduci il carico di lavoro dell'assistenza clienti
  • Migliora l'esperienza dell'utente sul posto
  • Raccogli dati comportamentali dei visitatori

L'implementazione di un chatbot è un modo popolare per scalare l'assistenza del sito in modo economicamente vantaggioso e avvantaggiare sia i visitatori che le aziende.

Esempi di casi d'uso di Chatbot

Per radicare i concetti, ecco alcuni esempi di casi d'uso dei chatbot sui siti web:

  • Risposte alle domande frequenti - Rispondi alle domande comuni dei visitatori del sito su larga scala.
  • Qualificazione principale - Valutare l'interesse dei potenziali clienti attraverso questionari conversazionali.
  • Assistenza clienti - Fornire supporto di prima linea comodamente in loco prima dell'escalation.
  • Personalizzazione - Richiama i dettagli dei visitatori per personalizzare e migliorare le future esperienze del sito.

Ciò dimostra l’ampiezza del valore offerto dai chatbot: dal supporto tattico alla costruzione di relazioni a lungo termine.

Panoramica dello stack

Ad alto livello, il nostro stack tecnologico di integrazione dei chatbot sarà composto da:

  • Django - Framework Web basato su Python per siti Web
  • TATTO - IA conversazionale open source per chatbot
  • API REST - Interfaccia per la comunicazione frontend e backend
  • JavaScript - Scripting frontend per abilitare la chat in tempo reale

Esploriamo i componenti e procediamo ulteriormente prima della codifica.

Architettura e struttura delle directory

Organizzeremo il progetto Django seguendo le migliori pratiche:

|_+_|

Punti chiave:

  • Applicazione singola |_+_| logica del backend abitativo
  • |_+_| cartella che memorizza i modelli front-end
  • Radice |_+_| directory per i file di dialogo di chatbot
  • Manage.py e impostazioni del progetto di livello superiore

Passaggio 1: configurare il progetto Django

Assicurati che Python 3 e Django siano installati nel tuo ambiente. Quindi esegui:

|_+_|

Questo costituisce l'impalcatura dei file di progetto Django scheletrici che abbiamo mostrato in precedenza.

Impostazioni e percorsi di Django

Aggiorna |_+_| e |_+_| appropriatamente:

|_+_|

Questo registra la nostra app e imposta il routing.

Passaggio 2: crea pagine del sito Web Django

Sotto |_+_|, crea un |_+_| modello con contenuto della home page:

|_+_|

Questa semplice pagina ospiterà l'interfaccia utente del nostro chatbot in seguito.

Visualizza funzione

In |_+_|, aggiungi la funzione di visualizzazione:

|_+_|

Questo rende il nostro modello di pagina indice al caricamento.

Mappatura degli URL

Quindi collega la vista indice a un percorso URL in |_+_|:

|_+_|

Passaggio 3: progettare la conversazione chatbot

I chatbot conversano attraverso un dialogo strutturato modellato con dati di addestramento. Utilizzeremo l'open source TATTO quadro per la nostra conversazione bot.

Regole di conversazione di esempio

Sotto |_+_| cartella, creare un file |_+_| file con alcuni esempi di finestre di dialogo utente iniziali:

|_+_|

Vengono acquisiti alcuni saluti amichevoli e domande frequenti comuni per dimostrare i flussi di dialogo.

Dominio e intenti della finestra di dialogo

Sempre sotto |_+_|, definire |_+_| per classificare gli intenti della conversazione:

|_+_|

E il |_+_| con le impostazioni di risposta del bot:

|_+_|

Questo inizializza la nostra pipeline PNL del chatbot per la modellazione conversazionale.

Passaggio 4: crea l'API Chatbot con RASA Assistant

Ora dobbiamo creare un server RASA locale per gestire le chiamate API del nostro chatbot.

Apri un terminale, |_+_| nella directory root del progetto ed esegui:

|_+_|

Ciò avvia un endpoint API REST in |_+_| per il nostro chatbot.

Prova il server Chatbot

Apri una nuova scheda del terminale ed esegui:

|_+_|

Questo dovrebbe restituire una risposta JSON con la risposta di saluto del chatbot, confermando che il nostro bot è pronto per l'integrazione!

Passaggio 5: collega il frontend Django all'API Chatbot

Con la nostra API chatbot in attesa, abiliteremo la messaggistica in tempo reale dal frontend del sito web.

Gestore JavaScript

Crea un |_+_| file sotto |_+_|. Questo orchestrerà le chiamate di recupero:

|_+_|

Pubblichiamo nuovi messaggi utente sull'API del bot ed elaboriamo le risposte.

Widget di chat

Ancora in |_+_|: |_+_|

Mostra gli ultimi messaggi di chat e gestisce l'invio/la ricezione degli aggiornamenti.

Inizializza il widget di chat

Infine, carica |_+_| nel modello:

|_+_|

Il widget della chat è pronto per essere testato!

Passaggio 6: migliorare le conversazioni di Chatbot

Finora abbiamo creato una prova di concetto di base. Esistono molti modi per arricchire la funzionalità:

  • Espandi i dati di addestramento dei bot per una copertura dei dialoghi più completa
  • Implementa profili utente per personalizzare le discussioni
  • Integrazione con sistemi interni come i database di inventario
  • Tieni traccia delle analisi sulle domande poste

Considera gli obiettivi aziendali per guidare le priorità di miglioramento su misura per le applicazioni chatbot del tuo sito.

Passaggio 7: distribuzione e passaggi successivi

Una volta testato localmente, è il momento di implementare l'accesso remoto alla produzione. Alcune delle opzioni principali includono:

  • Heroku
  • PythonAnywhere
  • AWS Elastic Beanstalk
  • Motore dell'app GCP

Configura seguendo le best practice del settore, come l'utilizzo di variabili di ambiente su segreti hardcoded.

Miglioramenti continui

Assicurati di monitorare l'utilizzo del chatbot una volta attivo per guidare miglioramenti incrementali nel tempo. Possibili passaggi successivi:

  • Abilita l'escalation agli agenti umani
  • Implementa analisi chatbot e metriche personalizzate
  • Aggiungi notifiche proattive ai visitatori del sito

Dai la priorità ai miglioramenti che offrono il massimo valore aziendale in base al modo in cui il tuo pubblico interagisce con il bot.

Conclusione

L'integrazione di un chatbot è un modo altamente efficace per migliorare in modo economicamente vantaggioso l'assistenza e il coinvolgimento sui siti web. Seguendo questa guida completa, ora hai il progetto per connettere con successo un chatbot intelligente alla tua applicazione Python Django!

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