Síntoma / Necesidad

Configurar un bot que pueda analizar contenido de imágenes y extraer información útil, como texto, etiquetas o detalles específicos, utilizando Wolkvox Studio.

Contexto / Escenarios

1. Configuración del componente de visión en Wolkvox Studio: Utilizar el componente "Visión" para analizar imágenes.
2. Tipos de análisis disponibles: Detectar texto, etiquetas, rostros u otros elementos en imágenes.
3. Uso práctico: Crear flujos automatizados que respondan a los clientes con base en el análisis de imágenes enviadas.

Respuesta (Solución / Recomendación)

Configuración del Componente Visión en Wolkvox Studio

1. Acceso al Componente Visión:
   • El componente “Visión” está disponible en el grupo de componentes "Cognitivos".
   • Es compatible con routing points de tipo Interaction, Chat y CRM + Webhook.
2. Configuración del Componente:
   • Campo "Type of Wolkvox Vision": Selecciona el tipo de análisis deseado:
     • Detect_labels: Detecta etiquetas o categorías de objetos en una imagen.
     • Detect_text: Extrae texto contenido en imágenes.
     • Detect_faces: Detecta rostros y analiza características como edad y género estimado.
     • Object_localization: Identifica y localiza objetos específicos dentro de una imagen.
     • Text_detection: Similar a "Detect_text", pero con análisis más detallado del diseño del texto.
   • Campo "URL Imagen": Introduce la URL (pública) o variable donde está almacenada la imagen a analizar.
   • Campo "Info Vars": Variables disponibles para manejar los resultados:
     • $count_vision: Número total de resultados obtenidos.
     • $txt_vision: Respuesta textual del análisis.
     • $json_vision: Respuesta completa en formato JSON.
   • Da clic en "Guardar" para aplicar la configuración.

Análisis Avanzado: Funcionalidad "Total Vision"

1. Configuración:
   • Selecciona "WV_TOTAL_VISION" en el campo "Type of Wolkvox Vision".
   • En "URL Imagen", usa la variable que contiene la imagen (por ejemplo, $txt_query).
   • En "Instrucciones", define la acción a realizar (ejemplo: “Transcribe en texto todos los números y letras que encuentres en la imagen '$txt_query'”).
   • Las variables disponibles son:
     • $txt_vision: Contiene la respuesta procesada por la IA.
   • Guarda los cambios.
2. Ejemplo Práctico:
   • Routing Chat:
     • Usa un componente ReplyChat para pedir al cliente que envíe una imagen.
     • Añade el componente Visión y configura el tipo de análisis como "WV_TOTAL_VISION".
     • En el campo "URL Imagen", utiliza la variable $txt_query.
     • En "Instrucciones", escribe: “Transcribe en texto todos los números y letras que encuentres en la imagen '$txt_query'”.
   • Usa la variable $txt_vision para imprimir la respuesta procesada en un componente ReplyChat.

Recomendaciones Adicionales

• Cifrado: Asegúrate de que las imágenes analizadas cumplen con estándares de seguridad y privacidad.
• Pruebas: Valida el flujo creado para confirmar que el análisis del componente Visión responde correctamente a las instrucciones configuradas.