Integrando Alexa con MS LUIS
Guía paso a paso para integrar MS LUIS en Alexa
Integrando Alexa con Microsoft LUIS
Alexa tiene un motor de procesamiento de lenguaje natural (NLP) muy bueno. Sin embargo, hay otros NLPs en el mercado que se pueden usar y estos incluyen cada vez más capacidades.
Prerrequisitos
Aquí tienes las tecnologías utilizadas en este proyecto
- Node.js v12.x
- Visual Studio Code
- Cuenta de Azure
Prefacio
El NLP de Alexa cubre el 99% de los casos de uso de los usuarios más comunes y podemos crear potentes Skills de Alexa utilizando su IA. Sin embargo, es un hecho que MS LUIS, como NLP, ha evolucionado mucho y podemos encontrar ua gran cantidad de funcionalidades que no podemos encontrar dentro de Alexa como sus Prebuilt Domains o sus prebuilt entities, subentities y Regular expression entities.
Configurando nuestra Alexa Skill
Lo primero que debemos hacer es configurar nuestro modelo de interacción. Para eso vamos a crear el OrderIntent. Este intent tendrá, para este ejemplo, solo un utterance y un slot. Este slot tendrá el tipo AMAZON.SearchQuery:
Por definición, un slot AMAZON.SearchQuery es un tipo de slot un poco diferente del resto. Básicamente es una búsqueda como la que podría introducir en un motor de búsqueda estándar. Para usar este slot, debemos agregar una coletilla en los utterances. En este caso utilizaremos I want como coletilla. En definitiva, vamos a enviar a MS LUIS todo lo que Alexa reconoce después de I want.... Por ejemplo, I want 3 pizzas, a LUIS enviaremos 3 pizzas.
Creando los Azure Cognitive Services
Para interactuar con una aplicación de Microsoft LUIS desde una Skill de Amazon Alexa, necesitamos crear algunos Azure Resources.
Para eso, necesitamos crear un Natural Language Understanding Service dentro de los Cognitive Services en el Portal de Azure:
LUIS Azure Resources
NOTA: asegurate de haber clickado en los servicios de prediction y authoring durante el proceso de creación.
Después de esto, asegurate de copiar el endpoint. Vamos a utilizar este endpoint para interactuar con MS LUIS. Podmeos encontrar el endpoint después de la creación en la sección Keys and Endpoint:
LUIS Endpoint
¡También asegurate de haber copiado la region y la Key 1 (esta es el subscription id que usaremos en los siguientes pasos)!
Creando una App en MS LUIS
Una vez que hayas creado los Azure Resources, debes crear la aplicación de MS Luis en el Portal de LUIS:
LUIS App
NOTA: asegúrese de utilizar el prediction endpoint que has creado en el paso anterior.
Ahora que tenemos nuestra aplicación MS LUIS, añadamos el modelo de interacción:
Modelo de interacción en LUIS
Cuando hayas creado tus Entities e Intents, debes entrenar el Modelo y publicar la aplicación LUIS en Staging.
Haciendo una petición a MS LUIS desde la Alexa Skill
Ahora que tenemos todo configurado, ¡es hora de picar código! Para interactuar con MS LUIS desde el código Node.JS de la AWS Lambda de la Alexa Skill, vamos a utilizar el paquete npm llamado @ zure/cognitivoservices-luis-runtime. Puedes encontrar la documentación completa de este paquete aquí.
Primero, tenemos que crear nuestro OrderIntentHandler, que es el controlador que va a administrar todas las request del OrderIntent:
const OrderIntentHandler = {
canHandle(handlerInput) {
return Alexa.getRequestType(handlerInput.requestEnvelope) === 'IntentRequest'
&& Alexa.getIntentName(handlerInput.requestEnvelope) === 'OrderIntent';
},
async handle(handlerInput) {
predictionRequest.query = Alexa.getSlotValueV2(handlerInput.requestEnvelope, 'luisquery').value;
var result = await client.prediction.getSlotPrediction(appId,
'Staging',
predictionRequest,
{ verbose: true, showAllIntents: true });
var speak = intentDispatcher(result.prediction.topIntent, result.prediction.entities)
return handlerInput.responseBuilder
.speak(speak)
.reprompt(speak)
.getResponse();
}
};
Como se puede ver en el código anterior, estamos obteniendo el valor de nuestro slot AMAZON.SearchQuery llamado luisquery y luego, enviamos ese valor a MS LUIS usando el objeto client y la función getSlotPrediction.
Para crear el cliente necesitamos tres properties:
- MS LUIS app id: Puedes encontrar este valor en la Aplicación LUIS en el Portal de LUIS.
- MS Subscription id. Este id es la que obtuvimos en el paso anterior.
- MS LUIS Prediction endpoint. Este endpoint es el que hemos obtenido en el paso anterior.
Cuando tenemos estas properties podemos crear nuestro cliente de MS LUIS de la siguiente manera:
require('dotenv').config({path: '.env'})
const { CognitiveServicesCredentials } = require("@azure/ms-rest-azure-js");
const { LUISRuntimeClient } = require("@azure/cognitiveservices-luis-runtime");
let subscriptionKey = process.env["subscription-key"];
const creds = new CognitiveServicesCredentials(subscriptionKey);
const client = new LUISRuntimeClient(creds, process.env["endpoint"]);
const appId = process.env["app-id"]; // replace this with your appId.
const predictionRequest = {
query: "",
options: {
datetimeReference: new Date(),
preferExternalEntities: true
}
};
El resultado que vamos a recibir de MS LUIS será gestionado por el intentDispatcher:
function intentDispatcher(intent, entities) {
var result = '';
switch (intent) {
case 'PizzaIntent':
result = `Okay, I will give you ${entities['number']} Pizzas`
break;
case 'BurgerIntent':
result = `Okay, I will give you ${entities['number']} Burgers`
break;
default:
result = 'Sorry I didn\'t catch you'
break;
}
return result;
}
Resultado Final
Y eso es todo, aquí tienes el código completo ejecutándose. Alexa usando LUIS como su motor NLP:
Ejecución funcionando
Recursos
- Official Alexa Skills Kit Node.js SDK - The Official Node.js SDK Documentation
- Official Alexa Skills Kit Documentation - Official Alexa Skills Kit Documentation
- Official Express Adapter Documentation - Express Adapter Documentation
- Official Microsoft Azure SDK Documentation - DOfficial Microsoft Azure SDK Documentation
Conclusión
Como se puede ver, podemos integrar de una manera fácil otros motores de NLP dentro de nuestras Skills de Alexa. Este ejemplo es solo un experimento, pero os recomiendo que se use solo el NLP incorporado de Alexa, ya que puedes tener comportamientos inesperados usando AMAZON.SearchQuery.
Espero que este proyecto de ejemplo os sea de utilidad.
Puedes encontrar el código aquí
¡Eso es todo amigos!
Happy coding!
