Боти знань

На початку цього року я мав завдання створити знання морда для платформи корпоративного рівня. Користувачі були в першу чергу співробітниками організації, і намір полягав у використанні знань морда поділитися пропозицією та використанням платформи.

На ринку існує досить багато фреймворків (кожен має свої плюси та мінуси), тому дуже важливо вибрати правильний фреймворк залежно від типу бота, який ви збираєтеся створити. У разі створення ботів знань типові вимоги:

1. Основна мета пізнання морда полягає в тому, щоб надати інформацію про пропозицію через чат. Якщо користувач бажає, він повинен мати можливість вийти з керованого чату та поставити спеціальні запитання про пропозицію та повернутися до керованого чату.

2. Бот знань повинен мати можливість виконувати прості завдання, як-от бронювання демо-версії продукту.

3. Знаннєвий бот має надати Правильну інформацію про вибраний домен (у цьому випадку пропозицію платформи) правильно з першого разу, а не охоплювати дуже широку область із відповідями, які на ~70–80% правильні.

4. Хоча він має надавати можливість виконувати NLU та розуміти запити користувачів, але загальна критичність цих запитів обмежена. У зв’язку з цим у випадку роботи з знаннями, як правило, немає потреби в контекстному спілкуванні в чаті.

Я почав оцінювати доступні на ринку фреймворки чат-ботів за такими параметрами, як вартість, гнучкість, простота використання, зручність обслуговування, масштабованість, легкість розробки, розширюваність у майбутньому, інтеграція, підтримка спільноти та зосередився на нижче 2 платформах –

i) Rasa — «Rasa — це провідна розмовна платформа ШІ для персоналізованих розмов у масштабі. За допомогою Rasa всі команди можуть створювати персоналізовані автоматизовані взаємодії з клієнтами в масштабі. Rasa надає інфраструктуру та інструменти, необхідні для створення найкращих помічників — тих, які суттєво змінюють спосіб спілкування клієнтів із компаніями». — із сайту Раси.

— Основні особливості включають —

• Базований на NLU, наданий механізм NLU за замовчуванням є відкритим кодом.
• Поставляється як з відкритим кодом (обмежені функції), так і з платною корпоративною ліцензією (більше функцій).
• Створення чат-ботів, більш орієнтованих на розробників.
• Підтримує розширені функції, такі як виклик зовнішнього API, ідентифікація намірів, заповнення слотів тощо.
• Можна вставити на сайт. Розгортання локально/хмарно. Створення чат-ботів з використанням історій і навчальних даних (орієнтованих на розробника) не відбувається через веб-платформу GUI.
• Гарна підтримка спільноти.
• Платформа побудована на основі штучного інтелекту, а навчальні дані є ключовими для підвищення продуктивності. Не потік, який базується на чорному ящику.

ii) Botpress — «Botpress — це платформа з відкритим вихідним кодом для розробників, яка створює високоякісні цифрові помічники. Ми зібрали шаблонний код та інфраструктуру, необхідні для запуску чат-бота. Ми пропонуємо вам повну платформу, зручну для розробників, яка постачається з усіма інструментами, необхідними для створення, розгортання та керування чат-ботами продуктивного рівня за рекордно короткий час». — із сайту Botpress.

— Основні особливості включають —-

• Базований на NLU, наданий механізм NLU за замовчуванням є відкритим кодом.
• Поставляється як з відкритим кодом (обмежені функції), так і з платною корпоративною ліцензією (більше функцій).
• Створення чат-ботів на основі GUI.
• Підтримує розширені функції, такі як виклик зовнішнього API, ідентифікація намірів та об’єктів, заповнення слотів тощо.
• Можна вставити на сайт. Розгортання локально/хмарно, але забезпечує веб-інтерфейс.
• Гарна підтримка спільноти.
• В основному на основі потоку з підтримкою можливостей NLU. Підтримка та контроль відладчика.

Основна перевага Rasa полягає в її механізмі NLU та можливостях контекстного чату, які він пропонує. Під контекстним я маю на увазі, що кожен вхід від користувача береться в контексті поточної розмови, а потім відповідає. Однак навчання бота правильному веденню цих бесід вимагає багато зусиль, обчислень і навичок, а зі збільшенням області бесіди загальна кількість історій, які потрібно написати, зростає експоненціально.

З іншого боку, Botpress використовує суміш штучного інтелекту та механізму на основі правил, щоб створити досвід спілкування для користувача. Він не настільки сильний щодо контекстної розмови, але має багату пропозицію графічного інтерфейсу для надання керованої інформації.

Будучи старшим спеціалістом із обробки даних, я спочатку відчував, що варто вибрати Rasa (ви знаєте, що контекстна пропозиція штучного інтелекту виглядає привабливо), але коли я оцінив плюси та мінуси поставленого завдання, я виявив, що Botpress більше підходить для створення бот знань із поєднанням екскурсії на основі правил і спеціальних питань на основі NLU (функція QnA Botpress), враховуючи обмеження часу та ресурсів, які ми зазвичай маємо в ІТ-проектах.

Нижче наведено функції, які розробники ботів Knowledge мають шукати в рамках бота. Я також згадав, як Botpress їх виконує.

1. Звіт про тенденції чат-ботів за 2021 рік

2. 4 НЕОБХІДНІ та 3 НЕ ВИКОНАННІ для навчання моделі NLP Chatbot

3. Консьєрж-бот: обробляйте кілька чат-ботів з одного екрану чату

4. Експертна система: розмовні ШІ проти чат-ботів

Легкість розробки — Як швидко ви зможете запустити базову версію свого бота знань. Чи вимагає для цього дуже спеціалізований набір навичок, чи навіть науковці з даних громадян можуть працювати з ним? Як легко зробити ребрендинг бота?

За допомогою Botpress ви можете створити та запустити бота з базовими знаннями, використовуючи його графічний інтерфейс без будь-якого кодування за пару тижнів. Він також пропонує простий спосіб брендування бота, просто змінивши таблицю стилів. Він надає такі віджети, як картки та карусель, щоб обмінюватися інформацією в графічному інтерфейсі.

інтеграцією — Боти завжди повинні бути інтегровані з головним порталом і також повинні підтримувати інші канали (наприклад, Microsoft Team). Вибираючи фреймворк для бота, ми повинні перевірити, чи ці інтеграції надані нативно та чи можна їх виконати з мінімальними зусиллями.

У Botpress інтеграція з основним сайтом дуже проста за допомогою лише одного сценарію для відкриття бота в iframe. Він також забезпечує інтеграцію з іншими каналами, такими як Facebook, Telegram, Microsoft Teams і Slack.

Майбутнє розширення — Хоча початковий бот знань може початися з обмеженим обсягом, справа в тому, що обсяг буде продовжувати збільшуватися, коли керівництво усвідомить його переваги. Бот може більше не обмежуватися наданням інформації, але також очікується, що він виконуватиме простіші завдання, як-от бронювання демонстрації тощо. Тому важливо, щоб вибрана платформа бота підтримувала ці функції.

Botpress надає розширення для написання спеціального коду для виклику серверних API для виконання складних завдань. Такі функції, як Intent, Entity і слоти, використовуються для фіксації намірів користувача виконати певні завдання шляхом ідентифікації потрібної Entity, захоплення необхідних значень за допомогою слотів, а потім ваш спеціальний код викликає внутрішній API для виконання завдань. Ці завдання можуть бути різними: від надсилання електронного листа до бронювання конференц-залу чи авіаквитка чи замовлення піци.

масштабованість — Часто вам доводиться створювати бота знань для інтернет-трафіку, тому дуже важливо, щоб вибраний вами фреймворк бота можна було масштабувати.

Botpress має кластерну горизонтально масштабовану архітектуру. Можна використовувати балансир навантаження для розподілу трафіку між ботами.

Підтримка — Як і в усіх ІТ-проектах, сценарій ніколи не розгорнув і забув. Ми живемо у світі DevOps, де відбувається безперервне розгортання програми у виробництво. Тому надзвичайно важливо, щоб фреймворк бота мав модель, яка має справу з масштабом і складністю, особливо коли ви шукаєте розробку на основі GUI.

У Botpress розробка відбувається за допомогою створення блок-схеми, структура модульна. Він має можливість створювати підпотоки з точкою входу та виходу, визначеними для підпотоку. Таким чином ми можемо створити ботів знань, використовуючи багато простіших, менших потоків замість одного великого потоку.

НЛУ — Хоча керований потік хороший для надання інформації, одного цього недостатньо. Основна мета надання бота полягає в тому, щоб користувач міг спілкуватися в чаті так, ніби за ботом сидить окрема особа. Це означає, що бот повинен розуміти нюанси мови та надавати правильну відповідь.

У Botpress є модуль QnA, який дозволяє відповідати на випадкові запитання, які користувач може поставити про продукт. Ви можете поставити кілька запитань проти відповіді та навчити механізм Botpress NLU нейтралізувати запитання щодо семантики та граматики. Хоча механізм NLU не такий потужний, як у Rasa, я виявив, що він відповідає меті. У нас було близько 110 відповідей, які потрібно було порівняти з ~1100 запитаннями. Після навчання я виявив, що система NLU справляється зі своєю роботою та надає нам правильні відповіді більш ніж у 97% випадків. Двигуни Botpress NLU використовують 2 служби –

a) Duckling — для вилучення сутностей системи, що робить її більш надійною під час виконання завдань на основі сутності та слотів (наприклад, замовлення піци чи бронювання авіаквитка).

b) Мовний сервер — забезпечує вбудовування слів і підтримку кількох мов.

Переключення контексту — Перехід між постановкою спеціальних запитань і керованим потоком має бути плавним. Потоки не повинні бути дуже довгими, забезпечте користувачам точки перерви, де він може поставити запитання, а потім повернутися до потоку, коли це буде потрібно.

Завдяки використанню функції «широких переходів» у Botpress можна легко реалізувати контекстне перемикання між екскурсією та випадковими запитаннями. Крім того, із розділу запитань і відповідей Botpress дає можливість повернутися до вузла, який є частиною екскурсії, таким чином повертаючи користувача до екскурсії.

Існують інші функції Botpress, такі як багатомовність, докеризація, людський цикл, використання стороннього NLU, інтеграція SSO, кластеризація, моніторинг і зміна, сильна підтримка спільноти, які можуть зробити загальний досвід більш надійним.

Підсумки — Наступного разу, коли ви захочете створити бота знань за короткий проміжок часу, розгляньте бот-фреймворк, який використовує механізми на основі правил і NLU. Botpress є сильним претендентом на те саме, особливо якщо вартість і рентабельність інвестицій є фактором прийняття рішень.

Абхінав Аджмера

Старший науковий співробітник Atos

Думка автора є особистою, і автор жодним чином не пов'язаний з Botpress.

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