Arquitectura

Como ya lo habrás notado el diseñador de Lynn está orientado a la estructuración de modelos cognitivos, adoptando el modelo de intención – entidad que está ampliamente extendido, lo que facilita el despliegue y estructuración de modelos, con capacidad de entrenamiento, creación y eliminación de elementos desde el diseño del tenant. Esta es una de las principales ventajas de Lynn y que nos permitirá integrar cualquier motor cognitivo que deseemos.

Dicho lo anterior en Lynn podrás reconocer elementos, tales como:

• Intenciones

• Entidades

y otros elementos que nos ayudarán a construir el flujo:

• Casos

• Acciones

• Rutas

Ahora que conocemos los conceptos básicos de un motor cognitivo, podemos explicar cómo Lynn se integra con ellos. En la siguiente imagen podemos entender el comportamiento entre los canales de comunicación de Lynn y los motores cognitivos.

La imagen anterior describe el proceso desde que un usuario envía un mensaje hasta que obtiene la respuesta predicha por el motor cognitivo.

1.- El usuario da un input (mensaje), dicho input puede ser un comando de voz, una petición o simplemente una pregunta.

2.- El mensaje llega a Lynn, el mensaje es procesado y enviado en el motor cognitivo evaluador definido en su Tenant.

3.- Cuando el mensaje es recibido por el motor cognitivo el módulo de compresión de lenguaje natural extrae cada uno de los parámetros de dicho input y finalmente devuelve la respuesta (predicción) a Lynn.

4.- Una vez que Lynn recibe la respuesta desde el motor cognitivo, se interpreta y ejecuta el flujo asociado a la intención, de esta manera el cliente final no ve el resultado cognitivo si no que el resultado del flujo asociado a la intención aceptada por Lynn.