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- 12. global.azurebootcamp.net Bot Builder SDK V4 (Work In Progress) • 2 nouveaux langage supporté : Java et Python. • Changement d’architecture -> layered approach : • Conversation : gestion des conversations. • Middleware : hook lors de la réception et envoie de message. • Memory : persistance de l’état du bot. • … 12
- 13. global.azurebootcamp.net Bot Builder SDK V4 : roadmap • Mars 2018 : sécurisation de l’architecture • Avril 2018 : migration v3->v4 • Mai 2018 : travail sur la qualité, public preview 13
- 14. global.azurebootcamp.net Liens • Bot design : • https://chatbotsmagazine.com/design-framework-for-chatbots-aa27060c4ea3 • https://speakerdeck.com/cmaneu/les-bonnes-pratiques-ux-and-devops-pour-des-bots-cognitive-services-paris • Azure Bot Service et Bot Framework : • https://docs.microsoft.com/fr-fr/azure/bot-service/ • Bot builder : • https://github.com/Microsoft/BotBuilder (v3) • https://github.com/Microsoft/botbuilder-js (v4) • https://github.com/Microsoft/botbuilder-dotnet (v4) • https://github.com/Microsoft/botbuilder-java (v4) • https://github.com/Microsoft/botbuilder-python (v4) • Luis : • https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/luis/ 14
- 15. global.azurebootcamp.net 15 Merci à nos sponsors
Notes de l'éditeur
- Dailog linéaire : collecte des informations pour engager une actions Dailog non linéaire : dépende des réponse des utilisateurs Pour l’ux conversationel on peut écrire des scripts de dialog ou réaliser des schéma de conception
- Conversation versus information : définir clairement les chemin menant à l’information, pas de surenchère d’humanisme,… Dessiner des limites que le bot ne pourra franchir. Mauvaise compréhension du contexte : sauvegarde des précédente information, aidé par le NLP
- Exemple 1 : manque de transparence, conversation vs information Exemple 2 : gestion des erreurs Exemple 3 : perte du contexte
- BotBuilder : SDK, emulator, … Bot Framework Portal : connexion au channel, analytics, test, …
- Dialog : expliquer la stack, redirection de dialog, prompter l’utilisateur (text, number, button, …), waterfall, … Messages : text, speech, card, … Peuvent être pro-actif (non lié au retour d’un utilisateur) Reconizer : intention mapping avec un dialog. Action : triggerAction global, reloadAction contextual, cancelAction contextual, Lorsqu’une phrase arrive on check toutes les actions lié au dialog dans la stack (contextuelle) sinon on check les action global. Match : quand charger ce dialog.