Chatbot JavaScript v1 [Ejercicio, Variables JS]

Chatbot Funcional v1

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Opción 1. ZIP con el código fuente de este chatbot

Descargar chatbot-js1.zip
Descomprimir los archivos en el Escritorio
Abrir index.html en el navegador

Opción 2: Archivos fuente públicos

Crear una carpeta en el Escritorio llamada chatbot-js-v1.
Click derecho > Guardar como: En la carpeta creada.
Abrir index.html en el navegador: Arrastrar y soltar o Click derecho > Abrir con...

Características principales:

Personalización de respuestas: Este sistema permite a los estudiantes crear diccionarios con palabras clave y respuestas específicas, lo que les da la libertad de ajustar el chatbot para diferentes sectores y necesidades, como atención al cliente, educación o ventas.
Interacción dinámica: El chatbot responde en tiempo real según las palabras clave que detecta en los mensajes, proporcionando una experiencia fluida. Los estudiantes aprenderán cómo construir una interacción básica que puede ser fácilmente escalada.
Amplia base de términos: El chatbot soporta una variedad de términos y categorías, lo que lo convierte en una herramienta útil para cualquier aplicación o proyecto que requiera un sistema de respuestas rápidas y personalizadas.
Escalabilidad: A medida que los estudiantes avancen en el proyecto, pueden expandir fácilmente el chatbot añadiendo nuevos términos, categorías y funcionalidades sin necesidad de reestructurar el código base.
Entrenamiento fácil: Los estudiantes pueden fácilmente actualizar y modificar el chatbot para que evolucione conforme cambian las necesidades o el entorno, y a medida que implementan nuevas técnicas de machine learning.

Propuesta de Proyecto para Bootcamp:

El objetivo de este proyecto es permitir a los estudiantes aprender cómo construir un chatbot inteligente utilizando JavaScript, y a medida que avanzan, pueden integrarle machine learning y técnicas de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para crear un sistema realmente "inteligente".

Fase 1: Chatbot básico con diccionario de respuestas

En esta fase inicial, los estudiantes construirán un chatbot básico que usa un diccionario de términos y respuestas. Este chatbot detectará palabras clave en el mensaje del usuario y devolverá una respuesta relacionada desde un conjunto de respuestas predefinidas. Aprenderán sobre:

Cómo gestionar las entradas del usuario.
Cómo usar un diccionario para crear respuestas predeterminadas.
Cómo aplicar reglas básicas para detectar palabras clave.

Fase 2: Mejoras con aprendizaje automático (Machine Learning)

En esta fase, los estudiantes integrarán un modelo básico de aprendizaje supervisado para mejorar el chatbot. Utilizarán herramientas como TensorFlow.js o scikit-learn para entrenar al chatbot a partir de datos etiquetados. El chatbot será capaz de:

Clasificar mensajes basados en categorías (por ejemplo, "soporte", "información", "venta").
Aprender nuevas respuestas a partir de interacciones pasadas.

Fase 3: Implementación de procesamiento de lenguaje natural (PLN)

Los estudiantes avanzarán en el procesamiento de lenguaje natural utilizando bibliotecas como compromise o natural para mejorar la capacidad del chatbot de entender frases complejas y respuestas más naturales. Aprenderán a:

Tokenizar y analizar texto para entender mejor las intenciones del usuario.
Generar respuestas dinámicas basadas en el contexto.
Reconocer entidades (como fechas, nombres y ubicaciones) para generar respuestas más precisas.

¿Por qué elegir este proyecto para un Bootcamp de IA?

Aprendizaje práctico: Este proyecto permite a los estudiantes aprender de manera práctica sobre la construcción de chatbots, desde un enfoque básico hasta un sistema avanzado con IA.
Escalabilidad en IA: A medida que los estudiantes dominen la implementación de machine learning, podrán expandir el chatbot, mejorando su capacidad de respuesta y creando un asistente más robusto.
Entorno controlado para IA: Comenzar con un proyecto simple basado en reglas antes de integrar machine learning permite a los estudiantes comprender los conceptos clave de IA sin sobrecargarse. Una vez que estén listos, pueden agregar funcionalidades de IA que mejoren la interacción con los usuarios.
Trabajo con datos reales: Los estudiantes podrán trabajar con datos reales y aprender cómo entrenar a un modelo para mejorar la interacción y personalización.
Adaptabilidad: Los conceptos y técnicas enseñadas durante este proyecto son aplicables a otros sistemas de chatbots más avanzados que usen IA, lo que les proporciona una base sólida para el futuro.

¿Cómo es "inteligente" este chatbot?

Aunque el Chatbot Inteligente inicial no usa IA en su forma más avanzada, es "inteligente" dentro de su contexto y sigue las siguientes características clave:

Respuestas contextuales: El chatbot identifica las palabras clave en un mensaje y responde con una respuesta predefinida. Esto crea la impresión de comprensión contextual, a pesar de ser un sistema basado en reglas.
Personalización fácil: A medida que se agregan nuevas categorías y respuestas, el chatbot se adapta y mejora sin necesidad de una reestructuración compleja del código base.
Escalabilidad: A medida que se agregan más palabras clave y categorías, el chatbot puede manejar conversaciones más complejas, lo que lo hace más "inteligente" en función del número de términos que se agregan.

Comparación con un chatbot basado en IA:

Un chatbot basado en inteligencia artificial y machine learning, como los que usan modelos como GPT-3 o BERT, es capaz de generar respuestas dinámicas y comprender el contexto de una conversación de manera mucho más sofisticada. Este chatbot puede aprender de las interacciones pasadas y adaptar sus respuestas, lo que lo hace más flexible y preciso en situaciones complejas.

Este proyecto de chatbot en un Bootcamp de IA proporciona una excelente introducción a la creación de asistentes virtuales e interactivos, sentando las bases para futuros proyectos que pueden integrar machine learning y procesamiento de lenguaje natural para lograr una verdadera IA conversacional.

Ejercicios

Usando el hosting de AlwaysData.com, implementa este código en tu propio sitio.
usando como punto de partida los 3 archivos, llevalos a Claude.AI o a ChatGPT y pídele que te guíe en la creación de un chatbot equivalente pero usando Python.