public async Task <ActionResult> GenerateAnswer(ChatViewModel model)
{
// Iteracción entre el usuario y s@mi Bot
// Variables tipo texto
string textUser = model.Message, queryLuis = "", respuestaFinal = "", intencion = "", respuestaSami = "", entidad = "", casoJson = "", respuestaLuis = ""
, puntajeLuis = "", puntajeQnA = "", respuesta = "";
// Variables tipo texto array
string[] returnLuisFormat = null;
// Variables tipo enteros
int operacionMatematica = 0;
// Instancia con las APIS
var bot = new ConnectToBot();
var uri = new Uri(Request.Url.AbsoluteUri);
List <string> exchangeRate = new List <string>();
//Generate a URL from the URI
var url = $"{uri.Scheme}://{uri.Host}:{uri.Port}";
//Generate a hub client to specified url
var hub = new HubConnection(url);
//Generate a hub proxy to specified hub
IHubProxy proxy = hub.CreateHubProxy("SamiChatHub");
var datosSamiApi = (from samiapi in _db.ApiConversacions select samiapi).First();
var resultadosApi = await bot.GetAnswersAsync(datosSamiApi.SamiApiKey
, datosSamiApi.SamiApiLink
, textUser
, model.CompanyId
, model.IdUserAspNetUser
, model.OS
, model.Name);
model.RepliedByBot = false;
casoJson = resultadosApi.TipoCaso;
respuesta = resultadosApi.Respuesta;
respuestaLuis = resultadosApi.FormatoLuis;
intencion = resultadosApi.Intencion;
entidad = resultadosApi.Entidades;
puntajeLuis = resultadosApi.PuntajeLuis;
puntajeQnA = resultadosApi.PuntajeQnA;
/*
* Aquí pasa la función para guardar a la tabla de reporte.
*/
if (casoJson != "2" && casoJson != "5")
{
string[] convertido = respuestaSami.Split(new[] { "<script>" }, StringSplitOptions.None);
var chatReportSami = SaveReportChatSami(model.IdSesionSaved, model.Name, model.IdUserAspNetUser, textUser, respuesta, respuestaLuis, model.OS, intencion, entidad, puntajeLuis, puntajeQnA, "Web");
}
switch (casoJson)
{
case "1":
// Escenario sin paso de QnA: ¿Que necesitas de....?, ¿Qué necesitas ...?
respuestaFinal = queryLuis + "<script>nextQuery();</script>";
rating = null;
break;
case "2":
// Escenario respuesta del caso consultado.
respuestaFinal = "Tengo resultado de tu ticket, estos son los datos: <br/></script><script>nextQuery();</script>";
// Convertimos el archivo xml en texto
XElement caResult = XElement.Parse(queryLuis);
// Se toma solo las etiquetas <AttrValue></AttrValue>
var att = caResult.Descendants("AttrValue").ToList();
// Se crea un array de cadena de texto.
string[] lista = { "<br/>Estado: ", "<br/>Caso Asignado a: ", "<br/>Descripción: " };
// Se combina el resultado de CA con la cadena de Array
var answerCA = att.Zip(lista, (n, w) => new { Number = n, Word = w });
foreach (var nw in answerCA)
{
// Se imprime los resultados junto con la cadena de array, aquí se elimina el <AttrValue></AttrValue>
respuestaFinal += String.Join(" ", nw.Word.ToString() + nw.Number.Value);
}
// Se desactiva panel de calificación.
rating = null;
break;
case "3":
//Escenario respuesta de QnA sin FeedBack
respuestaFinal = respuesta + "<script>nextQuery();</script>";
// Se desactiva el panel de calificación.
rating = null;
break;
case "4":
//Escenario de QnA con FeedBack
respuestaFinal = respuesta;
// Activa el panel de calificación
rating = ReturnView();
break;
case "5":
// Escenario pasa al agente automático.
respuestaFinal = "No tengo una respuesta a tu pregunta en este momento.<script>AutoQueueForAgentChat();</script>";
rating = null;
break;
case "6":
// Escenario pasa al agente automático.
respuestaFinal = respuesta + "<script>AutoQueueForAgentChat();</script>";
rating = null;
break;
}
//Start hub connection
await hub.Start();
//Set chat model values
model.Name = "Pólux";
model.Message = respuestaFinal + $"<br/><small><b>LUIS: {respuestaLuis} <br/> PUNTAJE LUIS: {puntajeLuis} <br/> PUNTAJE QNA: {puntajeQnA}</b></small>";
model.ProfilePictureLocation = "bot-avatar.png";
//Send answer message
await proxy.Invoke <ChatViewModel>("sendChatMessage2", model);
//Send acceptable answer or switch to agent prompt
if (rating != null)
{
// Tiempo de espera por longitud.
operacionMatematica = respuestaFinal.Length * 50;
Thread.Sleep(operacionMatematica);
model.Message = rating;
await proxy.Invoke <ChatViewModel>("sendChatMessage2", model);
}
//Stop hub connection
hub.Stop();
return(View(model));
}
public async Task <ActionResult> GenerateAnswer(ChatViewModel model)
{
// Iteracción entre el usuario y s@mi Bot
// Variables tipo texto
string textUser = model.Message, queryLuis = "", respuestaFinal = "", intencion = "", respuestaSami = "", entidad = "", casoJson = "", respuestaLuis = ""
, puntajeLuis = "", puntajeQnA = "", respuesta = "";
// Variables tipo texto array
string[] returnLuisFormat = null;
// Variables tipo enteros
int operacionMatematica = 0;
// Instancia con las APIS
var bot = new ConnectToBot();
var uri = new Uri(Request.Url.AbsoluteUri);
List <string> exchangeRate = new List <string>();
//Generate a URL from the URI
var url = $"{uri.Scheme}://{uri.Host}:{uri.Port}";
//Generate a hub client to specified url
var hub = new HubConnection(url);
//Generate a hub proxy to specified hub
IHubProxy proxy = hub.CreateHubProxy("SamiChatHub");
var datosSamiApi = (from samiapi in db.ApiConversacions select samiapi).First();
var resultadosApi = await bot.GetAnswersAsync(datosSamiApi.SamiApiKey
, datosSamiApi.SamiApiLink
, textUser
, model.CompanyId
, model.IdUserAspNetUser
, model.OS
, model.Name);
model.RepliedByBot = true;
casoJson = resultadosApi.TipoCaso;
respuesta = resultadosApi.Respuesta;
respuestaLuis = resultadosApi.FormatoLuis;
intencion = resultadosApi.Intencion;
entidad = resultadosApi.Entidades;
puntajeLuis = resultadosApi.PuntajeLuis;
puntajeQnA = resultadosApi.PuntajeQnA;
/*
* Aquí pasa la función para guardar a la tabla de reporte.
*/
if (casoJson != "2" && casoJson != "5" && casoJson != null)
{
string[] convertido = respuestaSami.Split(new[] { "<script>" }, StringSplitOptions.None);
var chatReportSami = SaveReportChatSami(model.IdSesionSaved, model.Name, model.IdUserAspNetUser, textUser, respuesta, respuestaLuis, model.OS, intencion, entidad, puntajeLuis, puntajeQnA, "Web");
}
switch (casoJson)
{
case "1":
// Escenario sin paso de QnA: ¿Que necesitas de....?, ¿Qué necesitas ...?
respuestaFinal = respuesta + "<script>nextQuery();</script>";
rating = null;
break;
case "2":
var consultaCa = new ConsultaCA();
// Aquí se guarda la petición en consultar un ticket o caso.
string numericPhone = new string(textUser.ToCharArray().Where(c => Char.IsDigit(c)).ToArray());
// Pasa por el método para conectarse con CA y consulta el ticket solicitado.
respuestaFinal = await consultaCa.GetTicketCa(numericPhone, model.CompanyId) + "<script>nextQuery();</script>";
break;
case "3":
//Escenario respuesta de QnA sin FeedBack
respuestaFinal = respuesta + "<script>nextQuery();</script>";
// Se desactiva el panel de calificación.
rating = null;
break;
case "4":
//Escenario de QnA con FeedBack
respuestaFinal = respuesta;
// Activa el panel de calificación
rating = ReturnView();
break;
case "5":
// Escenario pasa al agente automático.
respuestaFinal = "No tengo una respuesta a tu pregunta en este momento.<script>AutoQueueForAgentChat();</script>";
rating = null;
break;
case "6":
// Escenario pasa al agente automático.
respuestaFinal = respuesta + "<script>AutoQueueForAgentChat();</script>";
rating = null;
break;
default:
// Escenario pasa al agente automático.
respuestaFinal = "No estoy entrenado para ese tipo de preguntas. ¿En qué te puedo ayudar? <script>nextQuery();</script>";
rating = null;
break;
}
//Start hub connection
await hub.Start();
//Set chat model values
model.Name = "Pólux";
model.Message = respuestaFinal;
model.ProfilePictureLocation = "bot-avatar.png";
//Send answer message
await proxy.Invoke <ChatViewModel>("sendChatMessage", model);
//Send acceptable answer or switch to agent prompt
if (rating != null)
{
// Tiempo de espera por longitud.
operacionMatematica = respuestaFinal.Length * 50;
Thread.Sleep(operacionMatematica);
model.Message = rating;
await proxy.Invoke <ChatViewModel>("sendChatMessage", model);
}
//Stop hub connection
hub.Stop();
return(View(model));
}