Bilgi botları

Bu yılın başlarında bir bilgi yaratma görevim vardı ağız kurumsal düzeyde bir platform için. Kullanıcılar öncelikle kuruluşun çalışanlarıydı ve bilgiyi kullanmak niyetindeydi ağız platformun sunumunu ve kullanımını paylaşmak için.

Piyasada oldukça fazla çerçeve vardır (her birinin kendi artıları ve eksileri vardır), bu nedenle oluşturmayı hedeflediğiniz bot türüne bağlı olarak doğru çerçeveyi seçmeniz çok önemlidir. Bilgi botlarının oluşturulması durumunda tipik gereksinimler şunlardır:

1. Bilginin temel amacı ağız teklifle ilgili bilgileri rehber eşliğinde sohbet yoluyla sağlamaktır. Kullanıcı isterse, rehberli sohbetten çıkıp teklif hakkında anlık sorular sorabilmeli ve rehberli sohbete geri dönebilmelidir.

2. Bilgi botu, ürünün bir demosunu rezerve etmek gibi basit görevleri yerine getirebilmelidir.

3. Bilgi botu, ~% 70–80 doğru yanıtlarla çok geniş bir alanı kaplamak yerine, seçilen alan hakkında Doğru bilgiyi (bu durumda platform teklifi) ilk seferde doğru şekilde sağlamalıdır.

4. NLU gerçekleştirme ve kullanıcı isteklerini anlama becerisi sağlamalıdır ancak bu soruların genel kritikliği sınırlıdır. Bu nedenle, genellikle bilgi botu durumunda bağlamsal sohbete çok az gereksinim vardır.

Piyasadaki mevcut chatbot çerçevelerini maliyet, esneklik, kullanım kolaylığı, sürdürülebilirlik, ölçeklenebilirlik, geliştirme kolaylığı, gelecekteki genişletilebilirlik, entegrasyon, topluluk desteği parametreleri üzerinde değerlendirmeye başladım ve 2 platformun altında odaklandım -

i) Rasa - "Rasa, geniş ölçekte kişiselleştirilmiş görüşmeler için önde gelen konuşma yapay zeka platformudur. Rasa ile tüm ekipler, geniş ölçekte müşterilerle kişiselleştirilmiş, otomatik etkileşimler oluşturabilir. Rasa, müşterilerin işletmelerle iletişim kurma şeklini anlamlı bir şekilde değiştiren en iyi yardımcıları oluşturmak için gerekli altyapı ve araçları sağlıyor. " - Rasa'nın sitesinden.

- Dikkat çekici özellikler şunları içerir -

• Sağlanan NLU tabanlı, varsayılan NLU motoru açık kaynaktır.
• Hem açık kaynak (sınırlı özellikler) hem de ücretli kurumsal lisans (daha fazla özellik) ile birlikte gelir.
• Chatbot'ların oluşturulması Geliştiricilere daha meyillidir.
• Harici API çağırma, Amaç Tanımlama, Yuva doldurma vb. Gibi gelişmiş özellikleri destekler.
• Web sitesine yerleştirilebilir. Şirket içi / Bulut dağıtımı. Hikayeler ve eğitim verileri (geliştirici odaklı) kullanılarak sohbet robotlarının oluşturulması web tabanlı GUI çerçevesi aracılığıyla yapılmaz.
• İyi topluluk Desteği.
• Platform, performansı iyileştirmenin anahtarı olan eğitim verileriyle yapay zeka etrafında oluşturulmuştur. Akış temelli bir kara kutu değil.

ii) Botpress - “Botpress, geliştiricilerin yüksek kaliteli dijital asistanlar oluşturması için açık kaynaklı bir platformdur. Bir chatbot kurmak ve çalıştırmak için ihtiyaç duyduğunuz standart kodu ve altyapıyı bir araya getirdik. Size, rekor sürede üretim düzeyinde sohbetler oluşturmak, dağıtmak ve yönetmek için ihtiyaç duyduğunuz tüm araçlarla birlikte gelen eksiksiz bir geliştirici dostu platform öneriyoruz. " - Botpress sitesinden.

- Göze çarpan özellikler şunları içerir:

• Sağlanan NLU tabanlı, varsayılan NLU motoru açık kaynaktır.
• Hem açık kaynak (sınırlı özellikler) hem de ücretli kurumsal lisans (daha fazla özellik) ile birlikte gelir.
• Chatbotların GUI tabanlı oluşturulması.
• Harici API çağırma, Amaç ve Varlık Kimliği, Yuva doldurma vb. Gibi gelişmiş özellikleri destekler.
• Web sitesine yerleştirilebilir. Şirket içi / Bulut dağıtımı ancak web arabirimi sağlar.
• İyi topluluk Desteği.
• NLU özelliği desteği ile esasen Akış tabanlı. Hata ayıklayıcı desteği ve kontrolü.

Rasa'nın temel gücü, NLU motorunda ve sunduğu bağlamsal sohbet deneyiminde yatıyor. Bağlamsal olarak, kullanıcıdan gelen her girdinin devam eden konuşma bağlamında alındığını ve ardından yanıtlandığını kastediyorum. Bununla birlikte, botu bu konuşmaları doğru yapmak için eğitmek çok fazla çaba, hesaplama ve beceri gerektirir ve konuşma alanı arttıkça, yazılması gereken toplam hikaye sayısı katlanarak artar.

Öte yandan, Botpress, kullanıcı için sohbet deneyimi oluşturmak için AI ve kural tabanlı motorun bir karışımını kullanıyor. Bağlamsal konuşmada çok güçlü değildir, ancak rehberli bilgi sağlamak için zengin bir GUI teklifine sahiptir.

Kıdemli Veri Bilimcisi olurken, ilk hissettiğim Rasa ile devam etmekti (bağlamsal AI teklifinin kulağa çekici geldiğini biliyorsunuz) ancak eldeki görevle ilgili artıları ve eksileri değerlendirdiğimde, Botpress'i oluşturmak için daha uygun buldum. BT projelerinde genellikle sahip olduğumuz zaman ve kaynak kısıtlaması göz önüne alındığında, kural tabanlı rehberli tur ve NLU tabanlı anlık soruların (Botpress'in QnA özelliği) kombinasyonu ile bilgi botu.

Bilgi botu geliştiricilerinin bot çerçevesinde bakması gereken özellikler aşağıdadır. Botpress'in bunları nasıl yerine getirdiğinden de bahsetmiştim.

1. Chatbot Trendleri Raporu 2021

2. Bir Chatbot NLP Modeli Eğitimi için 4 YAPILMASI ve 3 YAPILMAMASI GEREKENLER

3. Konsiyerj Botu: Tek Bir Sohbet Ekranından Birden Fazla Sohbet Robotunu Yönetin

4. Uzman bir sistem: Konuşmalı Yapay Zeka ve Sohbet Robotları

Geliştirme kolaylığı - Bilgi botunuzun temel bir sürümünü ne kadar hızlı çalışır durumda edinebilirsiniz. Çok özel bir beceri seti mi gerektiriyor yoksa vatandaş veri bilimcileri bile onunla çalışabilir mi? Botun yeniden markalaşması ne kadar kolay?

Botpress ile, birkaç hafta içinde kesinlikle kodlama yapmadan GUI'sini kullanarak temel bir bilgi botu kurabilir ve çalıştırabilirsiniz. Ayrıca, sadece stil sayfasını değiştirerek botu markalamanın basit bir yolunu sunar. Bilgiyi GUI açısından zengin bir şekilde paylaşmak için kartlar ve atlıkarınca gibi araçlar sağlar.

Bütünleşme - Botların her zaman ana portal ile entegre olması ve diğer kanalları da (örn. Microsoft Ekibi) desteklemesi gerekir. Bot çerçevesini seçerken, bu entegrasyonların yerel olarak sağlanıp sağlanmadığını ve minimum çabayla yapılabileceğini görmeliyiz.

Botpress'te ana siteyle entegrasyon, botu bir iframe'de açmak için tek bir komut dosyasıyla çok kolaydır. Ayrıca Facebook, Telegram, Microsoft Teams ve Slack gibi diğer kanallarla entegrasyon sağlar.

Gelecek Genişletilebilirlik - İlk bilgi botu sınırlı bir kapsamla başlayabilirken, gerçek şu ki, yönetim faydalarını anladığında kapsam artmaya devam edecek. Bot artık bilgi sağlamakla sınırlı kalmayabilir, aynı zamanda bir demo rezervasyonu vb. Gibi daha basit görevler de yapması beklenebilir. Bu nedenle, seçtiği bot çerçevesinin bu özellikler için desteğe sahip olması önemlidir.

Botpress, karmaşık görevleri gerçekleştirmek için arka uç API'lerini çağırmak üzere özel kod yazmak için uzantılar sağlar. Amaç, Varlık ve yuvalar gibi özellikler, kullanıcının doğru Varlığı tanımlayarak belirli bir görevi yerine getirme niyetini yakalamak, yuvaları kullanarak gerekli değerleri yakalamak ve ardından özel kodunuzun görevleri gerçekleştirmek için arka uç API'yi çağırmasını sağlamak için kullanılır. Bu görevler, bir e-posta göndermekten konferans odası veya uçak bileti rezervasyonuna veya pizza sipariş etmeye kadar değişebilir.

ölçeklenebilirlik - Genellikle internet trafiği için bilgi botu oluşturmanız istenir ve bu nedenle, seçtiğiniz bot çerçevesinin ölçeklendirilebilmesi çok önemlidir.

Botpress, küme tabanlı yatay olarak ölçeklenebilir bir mimariye sahiptir. Trafiği botlar arasında dağıtmak için bir yük dengeleyiciden yararlanılabilir.

İdame - Tüm BT projelerinde olduğu gibi, bu asla bir konuşlandır ve unut senaryosu değildir. Uygulamanın üretime sürekli dağıtımının olduğu DevOps dünyasında yaşıyoruz. Bu nedenle, özellikle GUI tabanlı bir geliştirme ararken, bot çerçevesinin ölçek ve karmaşıklıkla ilgilenen bir modele sahip olması büyük önem taşımaktadır.

Botpress'te geliştirme bir akış şeması oluşturarak gerçekleşir, yapı modülerdir. Alt akış için tanımlanmış giriş ve çıkış noktaları ile alt akış oluşturma kabiliyetine sahiptir. Bu şekilde, tek bir büyük akış yerine çok daha basit, daha küçük akışlar kullanarak bilgi botları oluşturabiliriz.

NLU - Yönlendirmeli akış bilgi sağlamak için iyi olsa da, bu tek başına yeterli değildir. Bir bot sağlamanın temel amacı, kullanıcının botun arkasında oturan bir kişi varmış gibi sohbet edebilmesidir. Bu, botun dilin nüanslarını anlayabilmesi ve uygun bir yanıt verebilmesi gerektiği anlamına gelir.

Botpress'te, kullanıcının ürün hakkında sorabileceği rastgele sorulara cevap vermenizi sağlayan bir QnA modülü vardır. Bir yanıta karşı birden fazla soru sorabilir ve soruları anlambilim ve gramere karşı etkisiz hale getirmek için Botpress NLU motorunu eğitebilirsiniz. NLU motoru Rasa'nınki kadar güçlü olmasa da amaca uygun olduğunu buldum. Yaklaşık 110 soruya karşı eğitilecek 1100 cevabımız vardı. Eğitimden sonra, NLU motorunun iyi bir iş çıkardığını ve zamanın% 97'sinden daha fazlasında bize doğru cevapları verdiğini öğrendim. Botpress NLU motorları 2 hizmeti kullanır -

a) Duckling - Varlık ve yuvalara dayalı görevlerin uygulanması sırasında daha sağlam hale getiren sistem varlıklarının çıkarılması için (örneğin, pizza siparişi veya uçak bileti rezervasyonu).

b) Dil Sunucusu - Bu, kelime yerleştirmelerini sağlar ve birden çok dili destekler.

Bağlam Değiştirme - Anlık sorular sormakla yönlendirmeli bir akış almak arasındaki geçiş sorunsuz olmalıdır. Akışlar çok uzun olmamalı, kullanıcıya soruları sorabileceği ve daha sonra gerektiğinde akışa geri dönebileceği bir kırılma noktası sağlamalıdır.

Botpress'te sağlanan 'akış geniş geçişler' özelliğinin kullanılmasıyla, rehberli bir tur ve rastgele sorular arasında bağlam geçişi kolayca uygulanabilir. Ayrıca, soru ve cevap bölümünden Botpress, rehberli turun bir parçası olan bir düğüme geri dönme yeteneği verir ve böylece kullanıcıyı rehberli tura geri götürür.

Botpress'in çok dilli yetenek, Dockerization, Human In the loop, 3rd Party NLU kullanımı, SSO entegrasyonları, Kümeleme, İzleme ve Değiştirme, genel deneyimi daha sağlam hale getirebilecek güçlü topluluk desteği gibi başka özellikleri de vardır.

Özet - Bir dahaki sefere kısa bir süre içinde bir bilgi botu oluşturmak istediğinizde, hem kural tabanlı hem de NLU destekli motorları kullanan bir bot çerçevesi düşünün. Botpress, özellikle maliyet ve yatırım getirisi bir karar verme faktörü ise, aynı konuda güçlü bir rakiptir.

Abhinav Ajmera

Kıdemli Veri Bilimcisi, Atos

Yazarın görüşü kişiseldir ve yazarın Botpress ile hiçbir ilişkisi yoktur.

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