בוטות ידע

מוקדם יותר השנה הייתה לי משימה ליצור ידע לוע עבור פלטפורמה ברמה ארגונית. המשתמשים היו בעיקר עובדי הארגון והכוונה הייתה להשתמש בידע לוע לשתף את ההיצע והשימוש בפלטפורמה.

ישנן די הרבה מסגרות בשוק (לכל אחת יתרונות וחסרונות משלה) ולכן חשוב מאוד שתבחר את המסגרת הנכונה בהתאם לסוג הבוט שאליו אתה מכוון ליצור. במקרה של יצירת בוטי הידע הדרישות האופייניות הן -

1. המטרה העיקרית של הידע לוע הוא לספק את המידע על ההצעה באמצעות צ'אט מודרך. אם המשתמש ירצה, הוא אמור להיות מסוגל לצאת מהצ'אט המודרך ולשאול שאלות אד-הוק לגבי ההצעה ולחזור לצ'אט המודרך.

2. בוט הידע אמור להיות מסוגל לבצע משימות פשוטות כמו הזמנת הדגמה של המוצר.

3. בוט ידע צריך לספק את המידע הנכון על הדומיין הנבחר (במקרה זה מציע פלטפורמה) בצורה נכונה בפעם הראשונה במקום לכסות תחום רחב מאוד עם תשובות הנכונות ~70-80%.

4. אמנם זה אמור לספק יכולת לבצע NLU ולהבין את שאילתות המשתמש, אך הקריטיות הכוללת של שאלות אלה מוגבלת. ככזה, בדרך כלל, יש דרישה מועטה של ​​צ'אט קונטקסטואלי במקרה של בוט ידע.

התחלתי להעריך את מסגרות הצ'טבוט הזמינות בשוק על הפרמטרים של עלות, גמישות, קלות שימוש, תחזוקה, מדרגיות, קלות פיתוח, הרחבה עתידית, אינטגרציה, תמיכה בקהילה והתייצבתי מתחת ל-2 פלטפורמות -

i) Rasa - "Rasa היא פלטפורמת הבינה המלאכותית המובילה לשיחה, לשיחות מותאמות אישית בקנה מידה. עם Rasa, כל הצוותים יכולים ליצור אינטראקציות מותאמות אישית, אוטומטיות עם לקוחות, בקנה מידה. Rasa מספקת תשתית וכלים הדרושים לבניית העוזרים הטובים ביותר - כאלה שמשנים בצורה משמעותית את האופן שבו לקוחות מתקשרים עם עסקים." - מהאתר של ראסה.

- מאפיינים בולטים כוללים -

• מבוסס NLU, מנוע ה-NLU המוגדר כברירת מחדל הוא קוד פתוח.
• מגיע גם עם קוד פתוח (תכונות מוגבלות) וגם עם רישיון ארגוני בתשלום (תכונות נוספות).
• יצירת צ'אטבוטים נוטים יותר למפתחים.
• תומך בתכונות מתקדמות כמו קריאה לממשק API חיצוני, זיהוי כוונות, מילוי משבצות וכו'.
• ניתן להטמיע באתר. פריסה מקומית/ענן. יצירת צ'אטבוטים באמצעות סיפורים ונתוני אימון (מכוון למפתחים) אינה באמצעות מסגרת GUI מבוססת אינטרנט.
• תמיכה קהילתית טובה.
• הפלטפורמה בנויה סביב AI כאשר נתוני אימון הם המפתח לשיפור הביצועים. לא מבוסס זרימה כל כך קצת קופסה שחורה.

ii) Botpress - "Botpress היא פלטפורמת קוד פתוח עבור מפתחים לבניית עוזרים דיגיטליים באיכות גבוהה. ריכזנו את קוד ה-boilerplate ואת התשתית הדרושים לך כדי להפעיל צ'אטבוט. אנו מציעים לך פלטפורמה שלמה ידידותית למפתחים שמגיעה עם כל הכלים שאתה צריך כדי לבנות, לפרוס ולנהל צ'אטבוטים בדרגת ייצור בזמן שיא." - מאתר Botpress.

- תכונות בולטות כוללות --

• מבוסס NLU, מנוע ה-NLU המוגדר כברירת מחדל הוא קוד פתוח.
• מגיע גם עם קוד פתוח (תכונות מוגבלות) וגם עם רישיון ארגוני בתשלום (תכונות נוספות).
• יצירה מבוססת GUI של Chatbots.
• תומך בתכונות מתקדמות כמו קריאה לממשק API חיצוני, זיהוי כוונות וישויות, מילוי משבצות וכו'.
• ניתן להטמיע באתר. פריסה מקומית/ענן אך מספקת ממשק אינטרנט.
• תמיכה קהילתית טובה.
• מבוסס בעיקר על זרימה עם תמיכה ביכולת NLU. תמיכה ושליטה באגים.

החוזק העיקרי של Rasa טמון במנוע ה-NLU שלו ובחוויית הצ'אט ההקשרית שהוא מציע. בהקשר, אני מתכוון שכל קלט מהמשתמש נלקח בהקשר של השיחה המתמשכת ולאחר מכן נענה. עם זאת, אימון הבוט לביצוע שיחות נכונות דורש מאמצים רבים, חישוב ומיומנויות וככל שתחום השיחה גדל, המספר הכולל של הסיפורים שצריך להיכתב גדל באופן אקספוננציאלי.

מצד שני, Botpress משתמש בשילוב של AI ומנוע מבוסס כללים כדי ליצור את חווית הצ'אט עבור המשתמש. זה לא כל כך חזק בשיחה ההקשרית אבל יש לו היצע GUI עשיר למתן מידע מודרך.

בהיותי מדען נתונים בכיר, ההרגשה הראשונית שלי הייתה ללכת עם Rasa (אתם יודעים שהיצע הבינה המלאכותית ההקשרית נשמעת אטרקטיבית), אבל ברגע שהערכתי את היתרונות והחסרונות ביחס למשימה שעליה על הפרק, מצאתי כי Botpress מתאים יותר ליצירה בוט ידע בשילוב של סיור מודרך מבוסס כללים ושאלות אד-הוק מבוססות NLU (תכונת QnA של Botpress) בהינתן מגבלת הזמן והמשאבים שיש לנו בדרך כלל בפרויקטי IT.

להלן התכונות שמפתחי בוט Knowledge צריכים להסתכל במסגרת הבוט. ציינתי גם איך Botpress ממלא את אלה.

1. דוח מגמות צ'טבוט 2021

2. 4 DO ו- 3 DON'T להכשרת מודל NLP של Chatbot

3. Bot Concierge: טפל במספר צ'אט-בוטים ממסך צ'אט אחד

4. מערכת מומחים: שיחות AI לעומת צ'אטבוטים

קלות התפתחות - כמה מהר אתה יכול להפעיל גרסה בסיסית של בוט הידע שלך. האם זה דורש מערך מיומנויות מאוד מיוחד או שאפילו מדעני הנתונים של האזרחים יכולים לעבוד איתו? כמה קל לעשות מיתוג מחדש של הבוט?

עם Botpress, אתה יכול להפעיל בוט ידע בסיסי באמצעות ה-GUI שלו ללא שום קידוד תוך מספר שבועות. זה גם מציע דרך פשוטה למתג את הבוט רק על ידי שינוי גיליון הסגנונות. הוא מספק ווידג'טים כגון כרטיסים וסילוף כדי לשתף את המידע בצורה עשירה ב-GUI.

אינטגרציה - בוטים תמיד צריכים להיות משולבים עם הפורטל הראשי ועליהם לתמוך גם בערוצים אחרים (למשל Microsoft Team). בעת בחירת מסגרת הבוט, עלינו לראות אם האינטגרציות הללו מסופקות באופן מקורי וניתן לעשות זאת במינימום מאמצים.

ב-Botpress, האינטגרציה עם האתר הראשי קלה מאוד עם סקריפט בודד בלבד לפתיחת הבוט ב-iframe. זה גם מספק אינטגרציה עם ערוצים אחרים כמו פייסבוק, טלגרם, Microsoft Teams ו-Slack, כדי להזכיר כמה.

הרחבה עתידית - בעוד שבוט הידע הראשוני עשוי להתחיל בהיקף מוגבל, העובדה היא שההיקף ימשיך לגדול ברגע שההנהלה תבין את היתרונות שלו. ייתכן שהבוט כבר לא מוגבל למתן מידע, אלא גם צפוי לבצע משימות פשוטות יותר כמו הזמנת הדגמה וכו'. לפיכך חשוב שמסגרת הבוט שאדם בוחר תתמוך בתכונות אלו.

Botpress מספקת הרחבות לכתיבת קוד מותאם אישית להתקשרות ממשקי API עורפיים לביצוע משימות מורכבות. התכונות כגון Intent, Entity ו-slots משמשות כדי ללכוד את כוונת המשתמש לבצע משימות מסוימות על ידי זיהוי הישות הנכונה, לכידת הערכים הנדרשים באמצעות חריצים ולאחר מכן בקש מהקוד המותאם אישית שלך להתקשר ל-back end API כדי לבצע את המשימות. משימות אלו יכולות להיות החל משליחת אימייל ועד הזמנת חדר ישיבות או כרטיס טיסה או הזמנת פיצה.

בקרת מערכות ותקשורת - לעתים קרובות תידרש לבנות את בוט הידע עבור תעבורת אינטרנט, ולכן חשוב מאוד שניתן לשנות את קנה המידה של מסגרת הבוט שתבחר.

ל-Botpress יש ארכיטקטורה ניתנת להרחבה אופקית המבוססת על אשכולות. אפשר למנף מאזן עומסים כדי להפיץ תנועה בין בוטים.

תחזוקת - כמו בכל פרויקטי IT, זה אף פעם לא תרחיש של פריסה ושכח. אנחנו חיים בעולם של DevOps שבו יש פריסה רציפה של האפליקציה לתוך הייצור. מכאן שיש חשיבות עליונה שלמסגרת הבוט אכן יהיה מודל העוסק בקנה מידה ומורכבות במיוחד כאשר אתם מחפשים פיתוח מבוסס GUI.

ב-Botpress הפיתוח מתרחש באמצעות יצירת תרשים זרימה, המבנה הוא מודולרי. יש לו את היכולת ליצור זרימות משנה עם נקודת כניסה ויציאה מוגדרות עבור תת הזרימה. כך נוכל ליצור את בוטי הידע באמצעות הרבה זרימות פשוטות וקטנות יותר במקום זרימה אחת גדולה.

NLU - אמנם זרימה מודרכת טובה לאספקת המידע, אבל זה לבדו לא מספיק. הכוונה העיקרית של אספקת בוט היא שהמשתמש יוכל לשוחח בצ'אט כאילו יש אדם שמאחורי הבוט. המשמעות היא שהבוט צריך להיות מסוגל להבין את הניואנסים של השפה ולספק מענה ראוי.

ב-Botpress, קיים מודול QnA המאפשר לך לתת מענה לשאלות אקראיות שהמשתמש עשוי לשאול על המוצר. אתה יכול לספק מספר שאלות כנגד תשובה ולאמן את מנוע Botpress NLU לנטרל את השאלות כנגד סמנטיקה ודקדוק. בעוד שמנוע ה-NLU אינו חזק כמו של Rasa, מצאתי שהוא מתאים למטרה. היו לנו כ-110 תשובות שצריך לאמן מול ~1100 שאלות. לאחר אימון, גיליתי שמנוע ה-NLU עשה עבודה לא רעה ונתן לנו את התשובות הנכונות יותר מ-97% מהזמן. מנועי Botpress NLU משתמשים בשני שירותים -

א) ברווזון - לחילוץ של ישויות מערכת שהופכות אותה לחזקה יותר במהלך יישום משימות המבוססות על ישות ומשבצות (למשל הזמנת פיצה או הזמנת כרטיס טיסה).

ב) שרת שפה - זה מספק את הטבעות המילה ויש לו תמיכה במספר שפות.

החלפת הקשר - המעבר בין שאילת שאלות Adhoc לבין נטילת זרימה מודרכת צריך להיות חלק. הזרימות לא צריכות להיות ארוכות במיוחד, לספק נקודות שבירה למשתמש בהן הוא יכול לשאול את השאלות ואז לחזור לזרימה בכל עת שיידרש.

עם השימוש בתכונת 'מעברים רחבים בזרימה' הניתנת בתוך Botpress, ניתן ליישם בקלות את ההקשר בין סיור מודרך לשאלות אקראיות. כמו כן, מקטע השאלות והתשובות Botpress נותן יכולת לחזור לצומת שהוא חלק מסיור מודרך ומכאן מחזיר את המשתמש לסיור מודרך.

ישנן תכונות נוספות של Botpress כגון יכולת רב לשונית, דוקריזציה, Human In the loop, שימוש ב-NLU של צד שלישי, אינטגרציות SSO, Clustering, ניטור ושינוי, תמיכה קהילתית חזקה שיכולה להפוך את החוויה הכוללת לחזקה יותר.

<br> סיכום - בפעם הבאה שרצית לבנות בוט ידע בפרק זמן קצר, שקול מסגרת בוט שממנפת גם את המנוע מבוסס הכללי וגם את המנועים המופעלים על ידי NLU. Botpress הוא מתחרה חזק על אותו הדבר במיוחד אם העלות וההחזר על ההשקעה הם גורם קבלת החלטות.

אבחינב אג'מרה

מדען נתונים בכיר, Atos

דעתו של המחבר היא אישית והמחבר אינו קשור בשום אופן לבוטפרס.

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