chatgraph 1.0.2

A user-friendly chatbot library

README - ChatGraph

ChatGraph - Framework para Criação de Chatbots

ChatGraph é uma biblioteca desenvolvida para criar chatbots interativos e modulares. Com suporte integrado para gRPC e RabbitMQ, ela permite gerenciar fluxos complexos de mensagens e criar comandos de chatbots que respondem a rotas específicas. Toda interação começa pela rota start e deriva para sub-rotas como start.choice.

Requisitos

• Python 3.12+
• pip para gerenciamento de pacotes

Instalação

A biblioteca ChatGraph pode ser instalada diretamente via pip:

pip install chatgraph

Configuração

Variáveis de Ambiente

Crie um arquivo .env na raiz do projeto para definir as variáveis necessárias, incluindo detalhes de conexão com RabbitMQ e URI para gRPC. Exemplo:

RABBIT_USER=seu_usuario
RABBIT_PASS=sua_senha
RABBIT_URI=amqp://localhost
RABBIT_QUEUE=chat_queue
RABBIT_PREFETCH=1
RABBIT_VHOST=/
GRPC_URI=grpc://localhost:50051

Aqui está uma descrição mais detalhada de cada um dos objetos mencionados. Esses componentes são fundamentais para a estrutura e funcionalidade do ChatGraph, permitindo gerenciar fluxos de chat, interações e estados do usuário de forma eficiente.

Tipos de Objetos e Suas Funções

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1. UserCall

Localização: from .types.request_types import UserCall

O UserCall representa uma solicitação de interação do usuário para o chatbot. Ele encapsula as informações básicas sobre uma mensagem recebida do usuário e fornece detalhes essenciais que o chatbot pode usar para decidir como responder.

Principais Propriedades:

• text: A mensagem de texto enviada pelo usuário.
• user_id: Identificador único do usuário, permitindo o rastreamento e a vinculação de estados.
• platform: Informação sobre a plataforma usada (por exemplo, WhatsApp, Web, etc.).
• timestamp: Horário em que a mensagem foi recebida.
• metadata: Dados adicionais que podem incluir informações contextuais (ex: geolocalização, histórico de navegação).

Uso:

O UserCall é instanciado sempre que uma nova mensagem é recebida, e fornece os dados necessários para que o chatbot processe e determine a resposta apropriada.

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2. UserState

Localização: from .types.request_types import UserState

UserState é usado para representar o estado atual do usuário no sistema de chatbot. Ele guarda o contexto de uma sessão do usuário, permitindo que o chatbot mantenha informações ao longo de múltiplas interações.

Principais Propriedades:

• state_id: Identificador único para o estado do usuário.
• current_route: A rota atual onde o usuário está localizado dentro do fluxo do chatbot.
• data: Dados de estado armazenados que podem ser usados para tomar decisões em futuras interações (ex: preferências, histórico de escolhas).
• last_interaction: Timestamp da última interação do usuário.

Uso:

O UserState ajuda a manter o contexto entre as mensagens para que o chatbot possa continuar uma conversa sem perder informações importantes.

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3. RedirectResponse

Localização: from .types.end_types import RedirectResponse

RedirectResponse é usado quando o chatbot precisa redirecionar o usuário para uma rota diferente dentro do fluxo de conversa. Isso é útil para mover o usuário para diferentes partes do chatbot com base na lógica de negócios.

Principais Propriedades:

• target_route: Rota para a qual o usuário será redirecionado.
• message: Mensagem opcional a ser exibida durante o redirecionamento.

Uso:

Permite criar fluxos mais dinâmicos, onde os usuários podem ser movidos para diferentes rotas dependendo de suas ações e escolhas.

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4. EndChatResponse

Localização: from .types.end_types import EndChatResponse

EndChatResponse é uma resposta que sinaliza o fim de uma conversa com o chatbot. Pode ser usado para finalizar a sessão de forma limpa e opcionalmente fornecer uma mensagem de encerramento.

Principais Propriedades:

• message: Mensagem final que será enviada ao usuário para encerrar a conversa.
• feedback_prompt: (Opcional) Um prompt para feedback, se desejado.

Uso:

Usado quando o fluxo do chatbot deve ser encerrado. Garante que a sessão do usuário seja finalizada corretamente e fornece uma experiência de término satisfatória.

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5. TransferToHuman

Localização: from .types.end_types import TransferToHuman

TransferToHuman é uma resposta que permite transferir a interação do usuário para um operador humano. Isso é útil quando o chatbot encontra uma situação que requer suporte humano.

Principais Propriedades:

• message: Mensagem para informar ao usuário que ele será transferido para um atendente humano.
• department: (Opcional) Departamento ou equipe específica para a qual a interação será transferida.

Uso:

Fornece uma maneira para o chatbot transferir conversas para atendimento humano quando necessário, garantindo uma transição suave.

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6. Message

Localização: from .types.message_types import Message

O Message é um objeto básico que representa uma mensagem de texto enviada pelo chatbot para o usuário. Ele é o bloco de construção fundamental para as respostas do chatbot.

Principais Propriedades:

• text: O conteúdo da mensagem que será enviado ao usuário.
• metadata: Informações adicionais sobre a mensagem (ex: tags, prioridade).

Uso:

Usado para enviar respostas simples e diretas ao usuário. O Message é utilizado em quase todas as interações básicas do chatbot.

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7. Button

Localização: from .types.message_types import Button

O Button representa uma mensagem que inclui botões clicáveis para oferecer ao usuário opções específicas. Ele é essencial para criar fluxos interativos e guiar o usuário para ações específicas.

Principais Propriedades:

• text: Texto descritivo acima dos botões.
• buttons: Lista de opções que aparecem como botões clicáveis.
• callback_data: (Opcional) Dados que são passados quando um botão é clicado, permitindo lógica adicional.

Uso:

Facilita a navegação no chatbot ao permitir que o usuário escolha uma ação clicando em um botão, em vez de digitar uma resposta.

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8. ListElements

Localização: from .types.message_types import ListElements

O ListElements é um tipo de mensagem que exibe uma lista de elementos ao usuário, útil para apresentar várias opções de uma só vez.

Principais Propriedades:

• title: Título da lista.
• items: Lista de elementos a serem exibidos.
• image_url: (Opcional) URL de uma imagem para cada item, se desejado.
• description: (Opcional) Descrição adicional para cada elemento.

Uso:

Ideal para cenários em que múltiplas opções precisam ser apresentadas ao usuário, como uma lista de produtos ou serviços.

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9. Route

Localização: from .types.route import Route

O Route gerencia a navegação entre diferentes partes do chatbot. Ele é responsável por direcionar o fluxo de conversação, ajudando a determinar qual é a próxima rota ou passo que o usuário deve seguir.

Principais Funções:

• get_next: Retorna a próxima rota a ser seguida no fluxo.
• back: Permite retornar para uma rota anterior.
• forward: Avança para uma rota específica.
• resolve: Determina qual é a rota baseada no estado atual e nas escolhas do usuário.

Uso:

O Route é essencial para criar fluxos conversacionais dinâmicos e adaptáveis. Ele ajuda a definir a progressão lógica do chatbot, permitindo controle total sobre como o usuário navega entre diferentes partes do fluxo.

Estrutura de Rota

Todas as interações no ChatGraph começam pela rota start e se derivam para sub-rotas, criando um fluxo contínuo para gerenciar conversas.

• Exemplo: start, start.choice, start.choice.about

Uso

Configurando o Chatbot

from chatgraph import ChatbotApp, UserCall, Button, Route

app = ChatbotApp()

@app.route("start")
def start(usercall: UserCall, rota: Route) -> tuple:
    return (
        'Bem-vindo!',
        Button(
            text="Escolha uma opção:",
            buttons=["Opção 1", "Opção 2"]
        ),
        rota.get_next('.choice')
    )

@app.route("start.choice")
def start_choice(usercall: UserCall, rota: Route) -> tuple:
    if usercall.text == "Opção 1":
        return 'Você escolheu a Opção 1!'
    elif usercall.text == "Opção 2":
        return 'Você escolheu a Opção 2!'
    
app.start()

Estrutura da Biblioteca

chatgraph/
│
├── auth/
│   └── credentials.py  # Gerenciamento de credenciais
├── bot/
│   ├── chatbot_model.py  # Lógica principal do chatbot
│   └── chatbot_router.py  # Roteamento de rotas do chatbot
├── cli/
│   └── main.py  # Implementação do CLI
├── gRPC/
│   └── gRPCCall.py  # Implementação de comunicação gRPC
├── messages/
│   └── message_consumer.py  # Consumidor de mensagens RabbitMQ
└── types/
    ├── request_types.py  # Definição de tipos de requisições
    ├── message_types.py  # Definição de tipos de mensagens
    ├── end_types.py  # Tipos de finalização de chat
    └── route.py  # Gerenciamento de rotas

Exemplo de Configuração de Rota

Estrutura de Fluxo

from chatgraph import ChatbotApp, UserCall, Button, Route

app = ChatbotApp()

@app.route("start")
def start(usercall: UserCall, rota: Route)->tuple:
    return (
        'Oi', 
        Button(
            text="Olá, eu sou o chatbot da empresa X. Como posso te ajudar?",
            buttons=["saber mais", "falar com atendente"],
        ),
        rota.get_next('.choice')
    )

@app.route("start.choice")
def start_choice(usercall: UserCall, rota: Route)->tuple:
    if usercall.text == "saber mais":
        return (
            'Sobre o que você quer saber mais?',
            Button(
                text="Sobre a empresa",
                buttons=["sobre produtos", "sobre serviços"],
            ),
            rota.get_next('.about')
        )
    elif usercall.text == "falar com atendente":
        return 'Ok'
    
app.start()

CLI

Comandos Disponíveis

1. Listar campanhas:

   chatgraph campaigns
   

2. Filtrar campanhas usando regex:

   chatgraph campaigns --regex "promo"
   

3. Deletar um estado de usuário:

   chatgraph delete-ustate 12345
   

   Alias: delete-user-state, del-ustate, dus

Aliases e Flexibilidade

Para facilitar o uso, alguns comandos possuem apelidos. Por exemplo, o comando para deletar estados de usuário pode ser chamado de múltiplas formas:

chatgraph delete-user-state 12345
chatgraph del-ustate 12345
chatgraph dus 12345

Testes

O ChatGraph possui uma estrutura completa de testes dividida em testes unitários e testes de integração.

Estrutura de Testes

tests/
├── unit/                    # Testes unitários (rápidos, isolados, usam mocks)
│   ├── test_router_http_client.py
│   ├── test_models_*.py
│   └── conftest.py
└── integration/             # Testes de integração (chamadas reais para APIs)
    ├── test_router_client_integration.py
    └── conftest.py

Executando Testes Unitários

Os testes unitários usam mocks e são rápidos. Execute-os com:

# Todos os testes unitários
poetry run pytest tests/unit/ -v

# Teste específico
poetry run pytest tests/unit/test_router_http_client.py -v

# Com cobertura
poetry run pytest tests/unit/ --cov=chatgraph --cov-report=html

Executando Testes de Integração

Os testes de integração fazem chamadas reais para APIs externas e validam contratos e comportamentos reais.

1. Configure as Variáveis de Ambiente

Crie um arquivo .env ou exporte as variáveis:

# Obrigatório
export ROUTER_API_BASE_URL="https://api.example.com/v1/actions"

# Opcional (se a API requer autenticação)
export ROUTER_API_USERNAME="seu_usuario"
export ROUTER_API_PASSWORD="sua_senha"

# Opcional (timeout padrão: 60s)
export ROUTER_API_TIMEOUT="60.0"

# Opcional (IDs para testes)
export TEST_USER_ID="user_test_001"
export TEST_COMPANY_ID="company_test_001"

No Windows (PowerShell):

$env:ROUTER_API_BASE_URL="https://api.example.com/v1/actions"
$env:ROUTER_API_USERNAME="seu_usuario"
$env:ROUTER_API_PASSWORD="sua_senha"

2. Execute os Testes de Integração

# Todos os testes de integração
poetry run pytest tests/integration/ -v

# Usando marker
poetry run pytest -m integration -v

# Teste específico
poetry run pytest tests/integration/test_router_client_integration.py::TestRouterHTTPClientIntegrationSessions::test_get_all_sessions_real_api -v

3. Skip Automático

Se as variáveis de ambiente não estiverem configuradas, os testes de integração serão automaticamente pulados com mensagem informativa:

SKIPPED: Variáveis de ambiente não configuradas: ROUTER_API_BASE_URL. 
Configure as variáveis para executar testes de integração.

Executando Todos os Testes

# Todos os testes (unitários + integração)
poetry run pytest -v

# Com cobertura
poetry run pytest --cov=chatgraph --cov-report=html
poetry run start htmlcov/index.html  # Abre relatório de cobertura

Markers Disponíveis

• @pytest.mark.unit - Testes unitários (rápidos, isolados)
• @pytest.mark.integration - Testes de integração (requerem APIs externas)

Exemplos:

# Apenas unitários
poetry run pytest -m unit -v

# Apenas integração
poetry run pytest -m integration -v

# Excluir integração
poetry run pytest -m "not integration" -v

Boas Práticas

1. Desenvolvimento: Execute testes unitários frequentemente (são rápidos)
2. Pre-commit: Execute todos os testes unitários antes de commitar
3. Pre-deploy: Execute testes de integração para validar com API real
4. CI/CD: Configure variáveis de ambiente no pipeline para testes de integração

Troubleshooting

Problema: Testes de integração falhando

• ✅ Verifique se as variáveis de ambiente estão configuradas
• ✅ Confirme que a API está acessível
• ✅ Valide credenciais (username/password)
• ✅ Verifique logs de erro detalhados com -v ou -vv

Problema: Testes unitários falhando

• ✅ Execute poetry install para garantir dependências
• ✅ Verifique se respx está instalado (poetry add --group dev respx)

Contribuição

1. Faça um fork do repositório.
2. Crie uma nova branch (git checkout -b minha-nova-feature).
3. Faça commit das suas alterações (git commit -am 'Adiciona nova feature').
4. Envie para a branch (git push origin minha-nova-feature).
5. Crie um novo Pull Request.

Ao contribuir:

• ✅ Adicione testes unitários para novas funcionalidades
• ✅ Adicione testes de integração se houver integração com APIs
• ✅ Mantenha cobertura de testes acima de 80%
• ✅ Execute poetry run task lint antes de commitar

Licença

Este projeto é licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.

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Esse README fornece instruções detalhadas sobre como instalar, configurar e usar a biblioteca ChatGraph, incluindo a estrutura de rotas e exemplos de implementação para facilitar o desenvolvimento de chatbots com fluxos claros e intuitivos.