Roboți de cunoaștere

La începutul acestui an, aveam sarcina de a crea o cunoaștere bot pentru o platformă la nivel de întreprindere. Utilizatorii au fost în primul rând angajații organizației și intenția a fost să folosească cunoștințele bot pentru a partaja oferta și utilizarea platformei.

Există destul de multe cadre pe piață (fiecare cu propriile sale avantaje și dezavantaje), de aceea este foarte important să selectăm cadrul potrivit în funcție de tipul de bot pe care doriți să îl creați. În cazul creării boților de cunoștințe, cerințele tipice sunt:

1. Scopul principal al cunoștințelor bot este de a furniza informații despre ofertă printr-un chat ghidat. Dacă utilizatorul dorește, ar trebui să poată ieși din chat-ul ghidat și să pună întrebări ad-hoc despre ofertă și să revină la chat-ul ghidat.

2. Botul de cunoștințe ar trebui să poată efectua sarcini simple, cum ar fi rezervarea unei demonstrații a produsului.

3. Botul de cunoștințe ar trebui să furnizeze informațiile corecte despre domeniul selectat (în acest caz, oferta de platformă) corect pentru prima dată, mai degrabă decât să acopere un domeniu foarte larg cu răspunsuri care sunt corecte de ~70–80%.

4. Deși ar trebui să ofere capacitatea de a efectua NLU și de a înțelege întrebările utilizatorului, criticitatea generală a acestor solicitări este limitată. Ca atare, în general, există puține cerințe de chat contextual pentru cazul botului cunoașterii.

Am început să evaluez cadrele de chatbot disponibile pe piață pe parametrii de cost, flexibilitate, ușurință de utilizare, mentenanță, scalabilitate, ușurință de dezvoltare, extensibilitate viitoare, integrare, suport comunitar și concentrat pe mai puțin de 2 platforme -

i) Rasa — „Rasa este platforma AI conversațională lider, pentru conversații personalizate la scară. Cu Rasa, toate echipele pot crea interacțiuni personalizate, automate cu clienții, la scară. Rasa oferă infrastructura și instrumentele necesare pentru construirea celor mai buni asistenți – cei care transformă în mod semnificativ modul în care clienții comunică cu companiile.” — de pe site-ul lui Rasa.

— Caracteristicile importante includ —

• Motorul NLU prestabilit bazat pe NLU este open source.
• Vine atât cu sursă deschisă (funcții limitate) cât și cu licență de întreprindere plătită (mai multe funcții).
• Crearea de chatbot-uri mai înclinate către Dezvoltatori.
• Acceptă funcții avansate, cum ar fi apelarea API-ului extern, identificarea intenției, completarea sloturilor etc.
• Poate fi încorporat în site-ul web. Implementare on-prem/Cloud. Crearea de chatbot-uri folosind povești și date de antrenament (orientate către dezvoltatori) nu se face prin cadrul GUI bazat pe web.
• Sprijin bun comunității.
• Platforma este construită în jurul inteligenței artificiale, datele de antrenament fiind esențiale pentru îmbunătățirea performanței. Nu este bazat pe flux, așa că un pic de cutie neagră.

ii) Botpress — „Botpress este o platformă open-source pentru dezvoltatori pentru a construi asistenți digitali de înaltă calitate. Am creat codul standard și infrastructura de care aveți nevoie pentru a pune în funcțiune un chatbot. Vă propunem o platformă completă, prietenoasă cu dezvoltatorii, care este livrată cu toate instrumentele de care aveți nevoie pentru a construi, implementa și gestiona chatbot-uri de producție într-un timp record.” — de pe site-ul Botpress.

— Caracteristicile importante includ –-

• Motorul NLU prestabilit bazat pe NLU este open source.
• Vine atât cu sursă deschisă (funcții limitate) cât și cu licență de întreprindere plătită (mai multe funcții).
• Crearea chatbot-urilor bazată pe GUI.
• Acceptă funcții avansate, cum ar fi apelarea API-ului extern, identificarea intenției și a entității, completarea sloturilor etc.
• Poate fi încorporat în site-ul web. Implementare on-prem/Cloud, dar oferă interfață web.
• Sprijin bun comunității.
• Bazat în principal pe flux, cu suport pentru capacitatea NLU. Suport și control al depanatorului.

Principalul punct forte al Rasa constă în motorul său NLU și experiența de chat contextuală pe care o oferă. Prin contextual, vreau să spun că fiecare intrare de la utilizator este preluată în contextul conversației în curs și apoi răspunde. Cu toate acestea, antrenarea botului pentru a obține aceste conversații corect necesită multe eforturi, calcul și abilități și, pe măsură ce domeniul conversației crește, numărul total de povești care trebuie scrise crește exponențial.

Pe de altă parte, Botpress folosește o combinație de AI și un motor bazat pe reguli pentru a crea experiența de chat pentru utilizator. Nu este atât de puternic în conversația contextuală, dar are o ofertă bogată de interfață grafică pentru furnizarea de informații ghidate.

Deși eram un Senior Data Scientist, părerea mea inițială a fost să merg cu Rasa (știți că oferta contextuală de AI sună atractiv), dar odată ce am evaluat avantajele și dezavantajele în legătură cu sarcina în cauză, am găsit că Botpress este mai potrivit pentru a crea bot de cunoștințe cu combinație de tur ghidat bazat pe reguli și întrebări ad-hoc bazate pe NLU (funcția QnA a Botpress) având în vedere constrângerea de timp și resurse pe care o avem de obicei în proiectele IT.

Mai jos sunt caracteristicile pe care dezvoltatorii de bot Knowledge ar trebui să le caute în cadrul de bot. Am menționat și modul în care Botpress le îndeplinește.

1. Raport de tendințe Chatbot 2021

2. 4 DO și 3 NU pentru instruirea unui model NLP Chatbot

3. Bot concierge: gestionați mai mulți chatbots dintr-un ecran de chat

4. Un sistem expert: Conversational AI V Chatbots

Ușurința de dezvoltare — Cât de repede puteți obține o versiune de bază a botului dvs. de cunoștințe în funcțiune. Este nevoie de un set de abilități foarte specializate sau chiar oamenii de știință de date pentru cetățeni pot lucra cu el? Cât de ușor este să faci o rebranding a botului?

Cu Botpress, puteți pune în funcțiune un bot de cunoștințe de bază folosind GUI-ul său, fără absolut nicio codificare în câteva săptămâni. De asemenea, oferă o modalitate simplă de a marca botul prin simpla schimbare a foii de stil. Oferă widget-uri, cum ar fi carduri și carousal, pentru a partaja informațiile într-o manieră bogată în GUI.

Integrare — Boții trebuie să fie întotdeauna integrați cu portalul principal și trebuie să accepte și alte canale (de exemplu Microsoft Team). Atunci când selectăm cadrul pentru bot, ar trebui să vedem dacă aceste integrări sunt furnizate nativ și pot fi realizate cu eforturi minime.

În Botpress, integrarea cu site-ul principal este foarte ușoară cu un singur script pentru a deschide botul într-un iframe. De asemenea, oferă integrare cu alte canale, cum ar fi Facebook, Telegram, Microsoft Teams și Slack, pentru a numi câteva.

Extensibilitatea viitoare — În timp ce botul de cunoștințe inițial poate începe cu un domeniu limitat, adevărul este că domeniul de aplicare va continua să crească odată ce managementul își realizează beneficiile. Este posibil ca botul să nu se mai limiteze la furnizarea de informații, ci ar fi de așteptat să facă și sarcini mai simple, cum ar fi rezervarea unei demonstrații etc. Prin urmare, este important ca cadrul de bot pe care îl selectați să aibă suport pentru aceste funcții.

Botpress oferă extensii pentru a scrie cod personalizat pentru a apela API-urile backend pentru a efectua sarcini complexe. Caracteristicile precum Intenția, Entitatea și sloturile sunt utilizate pentru a capta intenția utilizatorului de a face o anumită sarcină prin identificarea Entității potrivite, pentru a captura valorile necesare folosind sloturi și apoi pentru a solicita codul personalizat să apeleze API-ul back-end pentru a efectua sarcinile. Aceste sarcini pot varia de la trimiterea unui e-mail la rezervarea unei săli de conferințe sau a unui bilet de avion sau la comandarea unei pizza.

scalabilitate — Adesea vi se va cere să construiți botul de cunoștințe pentru traficul de internet și, prin urmare, este foarte important ca cadrul de bot pe care îl selectați să poată fi scalat.

Botpress are o arhitectură scalabilă orizontală bazată pe cluster. Se poate folosi un echilibrator de încărcare pentru a distribui traficul între roboți.

mentenabilitate — Ca și în cazul tuturor proiectelor IT, nu este niciodată un scenariu de implementare și uitare. Trăim în lumea DevOps, unde există o implementare continuă a aplicației în producție. Prin urmare, este de o importanță capitală ca framework-ul bot să aibă un model care se ocupă de scară și complexitate, mai ales atunci când căutați o dezvoltare bazată pe GUI.

În Botpress, dezvoltarea are loc prin crearea unei organigrame, structura este modulară. Are capacitatea de a crea subfluxuri cu puncte de intrare și ieșire definite pentru subflux. În acest fel, putem crea roboții de cunoștințe folosind multe fluxuri mai simple și mai mici în loc de un flux mare.

NLU — În timp ce fluxul ghidat este bun pentru furnizarea de informații, doar acest lucru nu este suficient. Intenția principală de a oferi un bot este ca utilizatorul să poată discuta ca și cum ar fi o persoană care stă în spatele botului. Aceasta înseamnă că botul ar trebui să poată înțelege nuanțele limbajului și să ofere un răspuns adecvat.

În Botpress, există un modul QnA care vă permite să răspundeți la întrebări aleatorii pe care utilizatorul le-ar putea adresa despre produs. Puteți oferi mai multe întrebări față de un răspuns și puteți antrena motorul Botpress NLU pentru a neutraliza întrebările față de semantică și gramatică. Deși motorul NLU nu este la fel de puternic ca al lui Rasa, am constatat că se potrivește scopului. Aveam aproximativ 110 de răspunsuri pentru a fi instruiți împotriva a aproximativ 1100 de întrebări. După antrenament, am constatat că motorul NLU a făcut o treabă decentă și ne-a oferit răspunsurile corecte în mai mult de 97% din timp. Motoarele Botpress NLU folosesc 2 servicii –

a) Duckling — Pentru extragerea entităților de sistem care îl fac mai robust în timpul implementării sarcinilor bazate pe entitate și sloturi (de exemplu, comandarea unei pizza sau rezervarea unui bilet de avion).

b) Server de limbă — Acesta furnizează încorporarea cuvântului și are suport pentru mai multe limbi.

Comutarea contextului — Tranziția între a pune întrebări ad-hoc și a lua un flux ghidat ar trebui să fie fără probleme. Fluxurile nu ar trebui să fie foarte lungi, să ofere un punct de pauză utilizatorului unde acesta poate pune întrebări și apoi să revină la flux ori de câte ori este necesar.

Cu utilizarea caracteristicii „tranziții la nivel de flux” oferită în Botpress, comutarea contextului între un tur ghidat și întrebări aleatorii poate fi implementată cu ușurință. De asemenea, din secțiunea de întrebări și răspunsuri, Botpress oferă posibilitatea de a reveni la un nod care face parte din turul ghidat, ducând astfel utilizatorul înapoi la turul ghidat.

Există și alte caracteristici ale Botpress, cum ar fi capacitatea multilingvă, Dockerization, Human In the loop, utilizarea NLU terță parte, integrări SSO, Clustering, Monitoring and Altering, Suport puternic al comunității care poate face experiența generală mai robustă.

Rezumat — Data viitoare când doriți să construiți un bot de cunoștințe într-un interval scurt de timp, luați în considerare un cadru de bot care să folosească atât motoarele bazate pe reguli, cât și motoarele alimentate cu NLU. Botpress este un candidat puternic pentru același lucru, mai ales dacă costul și rentabilitatea investiției sunt un factor decizional.

Abhinav Ajmera

Senior Data Scientist, Atos

Opinia autorului este personală și autorul nu este în niciun fel asociat cu Botpress.

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