Teadmiste robotid

Selle aasta alguses oli mul ülesanne luua teadmine bot ettevõtte tasemel platvormi jaoks. Kasutajateks olid eelkõige organisatsiooni töötajad ja eesmärk oli teadmisi kasutada bot platvormi pakkumise ja kasutuse jagamiseks.

Turul on üsna palju raamistikke (igaühel oma plussid ja miinused), mistõttu on väga oluline, et valitakse õige raamistik sõltuvalt sellest, millist robotit soovite luua. Teadmusrobotite loomisel on tüüpilised nõuded:

1. Teadmiste põhieesmärk bot on pakkumise kohta teabe edastamine juhendatud vestluse kaudu. Kui kasutaja soovib, peaks tal olema võimalik juhendatud vestlusest välja tulla ja esitada pakkumise kohta adhoc küsimusi ning naasta juhendatud vestlusesse.

2. Teadmiste robot peaks suutma täita lihtsaid toiminguid, nagu toote demo broneerimine.

3. Knowledge bot peaks andma õiget teavet valitud domeeni (antud juhul platvormi pakkumise) kohta esimesel korral õigesti, mitte katma väga laia domeeni vastustega, mis on ~70–80% õiged.

4. Kuigi see peaks võimaldama teostada NLU-d ja mõista kasutaja päringuid, on nende küsimuste üldine kriitilisus piiratud. Seetõttu on teadmusroboti puhul kontekstuaalse vestluse nõue üldiselt väike.

Hakkasin hindama turul saadaolevaid vestlusrobotite raamistikke kulude, paindlikkuse, kasutuslihtsuse, hooldatavuse, mastaapsuse, arendamise lihtsuse, tulevase laiendatavuse, integratsiooni, kogukonna toe parameetrite järgi ning võtsin kasutusele kaks platvormi –

i) Rasa — „Rasa on juhtiv vestluse tehisintellekti platvorm, mis võimaldab isikupärastatud vestlusi ulatuslikult. Rasaga saavad kõik meeskonnad luua isikupärastatud automatiseeritud suhtlust klientidega ja seda ulatuslikult. Rasa pakub infrastruktuuri ja tööriistu, mis on vajalikud parimate assistentide loomiseks – need, mis muudavad sisukalt klientide suhtlust ettevõtetega. — Rasa saidilt.

— silmapaistvad omadused on —

• NLU-põhine vaikimisi pakutav NLU-mootor on avatud lähtekoodiga.
• Kaasas nii avatud lähtekoodiga (piiratud funktsioonid) kui ka tasulise ettevõtte litsentsiga (rohkem funktsioone).
• Arendajate poole rohkem kalduvate vestlusrobotite loomine.
• Toetab täiustatud funktsioone, nagu välise API helistamine, kavatsuse tuvastamine, pesa täitmine jne.
• Saab manustada veebisaidile. Kohapealne/pilve juurutamine. Jutubotite loomine lugude ja koolitusandmete abil (arendajale orienteeritud) ei toimu veebipõhise GUI raamistiku kaudu.
• Good community Support.
• Platvorm on üles ehitatud tehisintellektile ja treeninguandmed on jõudluse parandamise võtmeks. Mitte voolupõhine nii natukene must kast.

ii) Botpress – „Botpress on avatud lähtekoodiga platvorm arendajatele kvaliteetsete digiassistentide loomiseks. Oleme kokku pannud põhikoodi ja infrastruktuuri, mida vajate vestlusroti käivitamiseks. Pakume teile täielikku arendajasõbralikku platvormi, mis tarnitakse koos kõigi tööriistadega, mida vajate tootmistasemel vestlusrobotite loomiseks, juurutamiseks ja haldamiseks rekordajaga. - Botpressi saidilt.

- silmapaistvad omadused hõlmavad -

• NLU-põhine vaikimisi pakutav NLU-mootor on avatud lähtekoodiga.
• Kaasas nii avatud lähtekoodiga (piiratud funktsioonid) kui ka tasulise ettevõtte litsentsiga (rohkem funktsioone).
• GUI-põhine vestlusrobotite loomine.
• Toetab täiustatud funktsioone, nagu välise API helistamine, Intent ja Entity Identification, pesa täitmine jne.
• Saab manustada veebisaidile. Kohapealne/pilve juurutamine, kuid pakkuda veebiliidest.
• Good community Support.
• Peamiselt voopõhine, NLU-võimekuse toega. Siluri tugi ja juhtimine.

Rasa peamine tugevus seisneb selle NLU mootoris ja selle pakutavas kontekstuaalses vestluskogemuses. Kontekstuaalse all mõtlen ma, et iga kasutaja sisend võetakse käimasoleva vestluse kontekstis ja seejärel vastatakse. Boti väljaõpetamine nende vestluste õigeks muutmiseks nõuab aga palju pingutusi, arvutusi ja oskusi ning vestluse domeeni suurenedes suureneb kirjutatavate lugude koguarv plahvatuslikult.

Teisest küljest kasutab Botpress kasutajale vestluskogemuse loomiseks kombinatsiooni AI-st ja reeglipõhisest mootorist. See ei ole kontekstuaalses vestluses nii tugev, kuid sellel on rikkalik GUI pakkumine juhendatud teabe pakkumiseks.

Vanemandmeteadlasena tundsin, et lähen Rasaga kaasa (teate, et kontekstuaalne tehisintellekti pakkumine kõlab ahvatlevalt), kuid kui hindasin antud ülesande plusse ja miinuseid, leidsin, et Botpress sobib loomiseks paremini. teadmiste robot koos reeglipõhise juhendatud ringkäigu ja NLU-põhiste adhoc-küsimuste kombinatsiooniga (Botpressi QnA funktsioon), arvestades aja- ja ressursipiirangut, mis meil IT-projektides tavaliselt on.

Allpool on toodud funktsioonid, mida Knowledge'i robotite arendajad peaksid robotite raamistikus uurima. Olen ka maininud, kuidas Botpress neid täidab.

1. Chatbot Trends Report 2021

2. 4, mida saab ja kolm MITTE, Chatbot NLP mudeli koolitamiseks

3. Concierge Bot: hallake mitut vestlusrobotit ühel vestlusekraanil

4. Ekspertsüsteem: vestluse tehisintellekt vs vestlusrobotid

Arendamise lihtsus — Kui kiiresti saate oma teadmiste roboti põhiversiooni tööle panna. Kas see nõuab väga spetsiifilisi oskusi või isegi kodanike andmeteadlased saavad sellega töötada? Kui lihtne on roboti kaubamärgi muutmine?

Botpressi abil saate paari nädalaga põhiteadmiste roboti käivitada ja käivitada, kasutades selle GUI-d ilma kodeerimiseta. See pakub ka lihtsat viisi roboti kaubamärgi loomiseks, muutes lihtsalt stiililehte. See pakub vidinaid, nagu kaardid ja karussaal, et jagada teavet GUI rikkalikul viisil.

Integratsioon — Botid peavad alati olema integreeritud põhiportaaliga ja toetama ka teisi kanaleid (nt Microsoft Team). Boti raamistiku valimisel peaksime nägema, kas need integratsioonid on algselt ette nähtud ja kas neid saab teha minimaalsete pingutustega.

Botpressis on põhisaidiga integreerimine väga lihtne, vaid ühe skripti abil saab robot avada iframe'is. See pakub ka integratsiooni teiste kanalitega, nagu Facebook, Telegram, Microsoft Teams ja Slack.

Tuleviku laiendatavus — Kuigi algteadmiste robot võib alata piiratud ulatusega, on tõsiasi, et ulatus suureneb, kui juhtkond mõistab selle eeliseid. Robot ei pruugi enam piirduda teabe andmisega, vaid peaks tegema ka lihtsamaid ülesandeid, nagu demo broneerimine jne. Seetõttu on oluline, et valitud robotiraamistik toetaks neid funktsioone.

Botpress pakub laiendusi kohandatud koodi kirjutamiseks, et helistada taustaprogrammi API-dele, et täita keerulisi ülesandeid. Funktsioone, nagu Intent, Entity ja slots, kasutatakse selleks, et tabada kasutaja kavatsust teha konkreetseid toiminguid, tuvastades õige olemi, jäädvustada pesade abil vajalikud väärtused ja seejärel lasta oma kohandatud koodil ülesannete täitmiseks helistada tausta API-le. Need ülesanded võivad ulatuda meili saatmisest konverentsiruumi või lennupileti broneerimiseni või pitsa tellimiseni.

Skaalautuvus — Tihti tuleb teil luua Interneti-liikluse jaoks teadmisterobot ja seetõttu on väga oluline, et teie valitud robotiraamistikku saaks skaleerida.

Botpressil on klastripõhine horisontaalselt skaleeritav arhitektuur. Liikluse jaotamiseks robotite vahel saab kasutada koormuse tasakaalustajat.

Hooldatavus — Nagu kõigi IT-projektide puhul, pole see kunagi juurutamise ja unustamise stsenaarium. Me elame DevOpsi maailmas, kus rakendust tootmisse pidevalt juurutatakse. Seetõttu on ülimalt oluline, et robotite raamistikul oleks mudel, mis käsitleb ulatust ja keerukust, eriti kui otsite GUI-põhist arendust.

Botpressis toimub arendus vooskeemi loomise teel, struktuur on modulaarne. Sellel on võimalus luua alamvooge, mille sisenemis- ja väljumispunkt on alamvoo jaoks määratletud. Nii saame luua teadmiste roboteid, kasutades ühe suure voo asemel palju lihtsamaid, väiksemaid voogusid.

NLU — Kuigi juhitud voog on teabe edastamiseks hea, ei piisa sellest üksi. Boti pakkumise peamine eesmärk on see, et kasutajal peaks olema võimalus vestelda nii, nagu istuks roboti taga. See tähendab, et bot peaks suutma mõista keele nüansse ja andma õige vastuse.

Botpressis on QnA moodul, mis võimaldab teil vastata juhuslikele küsimustele, mida kasutaja võib toote kohta küsida. Saate esitada vastuse vastu mitu küsimust ja koolitada Botpressi NLU mootorit, et neutraliseerida küsimused semantika ja grammatika vastu. Kuigi NLU mootor pole nii võimas kui Rasa oma, leidsin, et see sobib eesmärgile. Meil oli umbes 110 vastust, mida tuli treenida ~1100 küsimuse vastu. Pärast koolitust leidsin, et NLU mootor tegi korralikku tööd ja sai meile õiged vastused enam kui 97% ajast. Botpressi NLU mootorid kasutavad kahte teenust –

a) Pardipoeg – süsteemiüksuste eraldamiseks, mis muudavad selle üksusel ja teenindusaegadel põhinevate ülesannete täitmisel töökindlamaks (nt pitsa tellimine või lennupileti broneerimine).

b) Keeleserver – see pakub sõna manustamist ja toetab mitut keelt.

Konteksti vahetamine — Üleminek adhoc-küsimuste esitamise ja juhitud voo vahel peaks olema sujuv. Vood ei tohiks olla väga pikad, pakkuma kasutajale katkestuspunkte, kus ta saab küsimusi esitada ja seejärel vajaduse korral voogu tagasi minna.

Botpressis pakutava „vooüleste üleminekute” funktsiooni abil saab hõlpsasti rakendada konteksti vahetamist giidiga ringkäigu ja juhuslike küsimuste vahel. Samuti annab Botpress küsimuste ja vastuste jaotisest võimaluse minna tagasi sõlme, mis on osa giidiga ringkäigust, viies kasutaja tagasi giidiga ringkäigu juurde.

Botpressil on ka teisi funktsioone, nagu mitmekeelsus, dokkimine, inimeste sisselülitamine, kolmanda osapoole NLU kasutamine, SSO-integratsioonid, rühmitamine, jälgimine ja muutmine, tugev kogukonna tugi, mis võib muuta üldise kogemuse tugevamaks.

kokkuvõte — Järgmine kord, kui soovite lühikese aja jooksul luua teadmisteroti, kaaluge robotiraamistikku, mis kasutab nii reeglipõhiseid kui ka NLU-toitega mootoreid. Botpress on sama tugev kandidaat, eriti kui otsustav tegur on hind ja ROI.

Abhinav Ajmera

Vanemandmeteadlane, Atos

Autori arvamus on isiklik ja autor ei ole kuidagi seotud Botpressiga.

Source: https://chatbotslife.com/knowledge-bots-5536c16b8d32?source=rss—-a49517e4c30b—4