Sistemas inteligentes estão ligados principalmente ao ato de trazer cada vez mais suporte às pessoas. Atualmente nota-se o uso crescente de elementos relacionados à capacidade de aprendizado de máquinas, ou seja, Inteligência Artificial (IA). Em IA, destacam-se os chatbots, agentes personalizados e virtuais com certo nível emocional e cognitivo, normalmente presentes em sistemas colaborativos, sociais ou de aprendizagem, a fim de oferecer algum serviço com interação persistente e fortemente relacional aos usuários. Desenvolver tal agente não é trivial pois deve fornecer uma comunicação consistente e imersiva, aplicando várias técnicas complexas de processamento, compreensão e geração de linguagem natural, bem como classificação de entidades, objetivos, auto recuperarão para evitar inconsistências de conversa e perda de contexto, dentre outros. Diante disso, este trabalho apresenta uma ferramenta web que permite ao usuário desenvolver, treinar e personalizar seu agente virtual de chatbot. Este agente faz uso de dois modelos de treinamento e obtenção de respostas baseado nos modelos de recuperação e generativo, construídos sob redes neurais que manipulam uma base de dados definida pelo usuário. A ferramenta foi testada e avaliada visando qualificar sua acurácia, a qual demonstrou atingir seus objetivos, bem como, permitir a criação de um chatbot personalizado.
Intelligent systems are mainly linked to the act of bringing more and more support to people. Currently, there is a growing use of elements related to the machine learning capacity, that is, Artificial Intelligence (AI). In AI, chatbots stand out, personalized and virtual agents with a certain emotional and cognitive level, usually employed in collaborative, social or learning systems, in order to offer some service with persistent and strongly relational interaction to users. Developing such an agent is not trivial. A chatbot that provides consistent and immersive communication requires several techniques, sometimes even complex,related to natural language processing, understanding and generation, which involve classification of entities, objectives, among others; also self-healing to avoid conversation inconsistencies and loss of context. Therefore, this work presents a web tool that allows the user to develop, train and customize their chatbot virtual agent. This agent uses two training and response models based on recovery and generative models, built on neurais networks that manipulate a database defined by the user. The tool was tested and evaluated in order to qualify its accuracy, which proved to reach its goals, as well as allow the creation of a personalized chatbot.
