LangGraph Customer Support Chatbot

Ejercicio realizado por la consultora DSInteg basado en el tutorial oficial de LangGraph Build a Customer Support Bot.

---

🌐 Síguenos en nuestras redes sociales

---

📋 Características

• Chatbot inteligente con capacidades de soporte al cliente
• Herramientas integradas para búsqueda de información, verificación de pedidos y creación de tickets
• Flujo de conversación avanzado con gestión de estado
• Resumen automático de conversaciones
• Manejo de errores robusto

🏗️ Resumen Visual del Flujo

flowchart TD
    User["Usuario"] --> |"Mensaje"| Agent["Nodo Agent (LLM)"]
    Agent --> |"Decisión"| Tools["Nodo Tools (Herramientas)"]
    Tools --> |"Resultado"| Agent
    Agent --> |"¿Terminar?"| Summary["Nodo Summary (Resumen)"]
    Summary --> |"Fin"| End["END"]
    Agent --> |"Fin"| End

Loading

🛠️ Instalación

1. Clonar el repositorio:

git clone https://github.com/DSInteg/example-customer-support-bot
cd test-bot

2. Crear y activar entorno virtual:

# Crear entorno virtual
python3 -m venv venv

# Activar entorno virtual
source venv/bin/activate

3. Instalar dependencias:

pip install -r requirements.txt

4. Configurar variables de entorno: Crear un archivo .env en la raíz del proyecto:

OPENAI_API_KEY=tu_api_key_de_openai_aqui

5. Verificar instalación:

python test_customer_bot.py

🚀 Uso

Versión Básica

python customer_support_bot.py

Versión Avanzada

python advanced_customer_support.py

Versión Simplificada

python simple_customer_support.py

Versión Moderna (Recomendada - LangGraph 0.5.x)

python modern_customer_support.py

📚 Ejemplos de Uso

Preguntas sobre Políticas

👤 You: What is your return policy?
🤖 Assistant: Our return policy allows returns within 30 days of purchase with original receipt. Items must be in original condition.

Verificación de Pedidos

👤 You: Can you check the status of my order? The order number is 123456789
🤖 Assistant: Order 123456789: Your order is being processed and will ship within 2-3 business days.

Información de Envío

👤 You: How long does shipping take?
🤖 Assistant: Standard shipping takes 3-5 business days. Express shipping (1-2 days) is available for $15.99. Free shipping on orders over $50.

Creación de Tickets

👤 You: I have a complex issue with my account that I can't resolve
🤖 Assistant: I'll create a support ticket for you. What's your email address and can you describe the issue?

🏗️ Arquitectura

Componentes Principales

1. StateGraph: Define el flujo de la conversación
2. Tools: Herramientas para interactuar con sistemas externos
3. LLM: Modelo de lenguaje para generar respuestas
4. ToolExecutor: Ejecuta las herramientas cuando es necesario

Flujo de Trabajo

Usuario → LLM → Decisión → Herramientas → LLM → Respuesta

Herramientas Disponibles

• search_knowledge_base: Busca información en la base de conocimientos
• check_order_status: Verifica el estado de un pedido
• create_support_ticket: Crea tickets de soporte
• get_customer_info: Obtiene información del cliente

🔧 Personalización

Agregar Nuevas Herramientas

@tool
def nueva_herramienta(parametro: str) -> str:
    """Descripción de la nueva herramienta."""
    # Implementación de la herramienta
    return "Resultado de la herramienta"

Modificar el Conocimiento Base

Edita el diccionario knowledge_base en la función search_knowledge_base:

knowledge_base = {
    "nuevo_tema": "Información sobre el nuevo tema",
    # ... más entradas
}

Cambiar el Modelo de LLM

Modifica la inicialización del LLM:

llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4",  # Cambiar modelo
    temperature=0.1,  # Ajustar temperatura
    api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY")
)

📊 Diferencias entre Versiones

Característica	Básica	Avanzada
Gestión de estado	Simple	Compleja
Herramientas	3	4
Resumen de conversación	No	Sí
Manejo de errores	Básico	Avanzado
Interfaz de usuario	Simple	Mejorada

🧪 Pruebas

Casos de Prueba Sugeridos

1. Preguntas básicas de política
2. Verificación de pedidos válidos e inválidos
3. Creación de tickets de soporte
4. Finalización de conversación
5. Manejo de errores

Ejecutar Pruebas

# Ejemplo de conversación de prueba
python -c "
from advanced_customer_support import app
from langchain_core.messages import HumanMessage

state = {'messages': [HumanMessage(content='What is your return policy?')]}
result = app.invoke(state)
print(result['messages'][-1].content)
"

🔍 Solución de Problemas

Error: API Key no encontrada

❌ Error: OPENAI_API_KEY environment variable not set.

Solución: Crear archivo .env con tu API key de OpenAI.

Error: Dependencias faltantes

ModuleNotFoundError: No module named 'langgraph'

Solución: Instalar dependencias con pip install -r requirements.txt.

Error: ImportError con ToolExecutor

ImportError: cannot import name 'ToolExecutor' from 'langgraph.prebuilt'

Solución:

1. Ejecutar script de configuración: bash setup_environment.sh
2. O manualmente:

   # Asegúrate de estar en el entorno virtual
   source venv/bin/activate
   
   # Limpiar paquetes conflictivos
   pip uninstall -y langgraph langchain langchain-openai langchain-community langchain-core langchain-text-splitters langgraph-prebuilt
   pip cache purge
   pip install -r requirements.txt
   python test_imports.py

Error: Conflictos de dependencias

ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed.

Solución: Usar el script de instalación completo: bash install_dependencies.sh

Error: Módulos faltantes

No module named 'langchain-core'
No module named 'langchain-openai'

Solución: Ejecutar el script de instalación: bash install_dependencies.sh

Error: Grafo sin punto de entrada

Graph must have an entrypoint: add at least one edge from START to another node

Solución: Ya corregido en la versión simplificada. Usar: python simple_customer_support.py

Error: Modelo no disponible

openai.BadRequestError: The model `gpt-3.5-turbo` does not exist

Solución: Verificar que el modelo especificado esté disponible en tu cuenta de OpenAI.

📈 Mejoras Futuras

• Integración con base de datos real
• Autenticación de usuarios
• Historial de conversaciones
• Análisis de sentimientos
• Integración con CRM
• Soporte multiidioma
• Interfaz web

📄 Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT. Ver el archivo LICENSE para más detalles.

🤝 Contribuciones

Las contribuciones son bienvenidas. Por favor, abre un issue o pull request para sugerir mejoras.

📞 Soporte

Para soporte técnico o preguntas sobre el proyecto, contacta:

• Email: academy@dsinteg.com
• Issues: GitHub Issues

---

Nota: Este proyecto es una implementación educativa realizada por DSInteg, basada en el tutorial oficial de LangGraph. Para uso en producción, considera implementar medidas de seguridad adicionales y conectores a sistemas reales.