Chương trình kiến ​​thức

Đầu năm nay, tôi có một nhiệm vụ là tạo ra một kiến ​​thức bot cho một nền tảng cấp doanh nghiệp. Người dùng chủ yếu là nhân viên của tổ chức và mục đích là sử dụng kiến ​​thức bot để chia sẻ việc cung cấp và sử dụng nền tảng.

Có khá nhiều khung công tác trên thị trường (mỗi khung đều có ưu và nhược điểm riêng) do đó điều quan trọng là người ta phải chọn đúng khung tùy thuộc vào loại bot mà bạn đang nhắm mục tiêu để tạo. Trong trường hợp tạo ra các chương trình tri thức, các yêu cầu điển hình là:

1. Mục đích chính của kiến ​​thức bot là cung cấp thông tin về sản phẩm thông qua một cuộc trò chuyện có hướng dẫn. Nếu người dùng muốn, anh ta có thể thoát ra khỏi cuộc trò chuyện có hướng dẫn và đặt câu hỏi adhoc về sản phẩm và quay lại cuộc trò chuyện có hướng dẫn.

2. Bot hiểu biết sẽ có thể thực hiện các tác vụ đơn giản như đặt bản demo của sản phẩm.

3. Tri thức bot nên cung cấp thông tin Đúng về miền đã chọn (trong trường hợp này là cung cấp nền tảng) một cách chính xác trong lần đầu tiên thay vì bao gồm một miền rất rộng với các câu trả lời đúng ~ 70–80%.

4. Mặc dù nó sẽ cung cấp khả năng thực hiện NLU và hiểu được yêu cầu của người dùng nhưng mức độ quan trọng tổng thể của những yêu cầu đó là hạn chế. Như vậy nói chung, có rất ít yêu cầu về trò chuyện theo ngữ cảnh đối với trường hợp bot kiến ​​thức.

Tôi bắt đầu đánh giá các khung chatbot hiện có trên thị trường về các thông số chi phí, tính linh hoạt, dễ sử dụng, khả năng bảo trì, khả năng mở rộng, dễ phát triển, khả năng mở rộng trong tương lai, tích hợp, hỗ trợ cộng đồng và tập trung vào 2 nền tảng dưới đây -

i) Rasa - “Rasa là nền tảng AI đàm thoại hàng đầu, dành cho các cuộc trò chuyện được cá nhân hóa trên quy mô lớn. Với Rasa, tất cả các nhóm đều có thể tạo các tương tác được cá nhân hóa, tự động hóa với khách hàng trên quy mô lớn. Rasa cung cấp cơ sở hạ tầng & công cụ cần thiết để xây dựng những trợ lý tốt nhất - những trợ lý giúp biến đổi có ý nghĩa cách khách hàng giao tiếp với doanh nghiệp. ” - từ trang của Rasa.

- Các tính năng nổi bật bao gồm -

• Dựa trên NLU, công cụ NLU mặc định được cung cấp là mã nguồn mở.
• Đi kèm với cả mã nguồn mở (tính năng hạn chế) và giấy phép doanh nghiệp trả phí (nhiều tính năng hơn).
• Việc tạo ra Chatbots nghiêng về phía Nhà phát triển.
• Hỗ trợ các tính năng nâng cao như gọi API bên ngoài, Nhận dạng Ý định, Điền vào vị trí, v.v.
• Có thể được nhúng vào trang web. Triển khai tại chỗ / đám mây. Việc tạo ra các chatbot bằng cách sử dụng các câu chuyện và dữ liệu đào tạo (theo định hướng của nhà phát triển) không phải thông qua khung GUI dựa trên web.
• Hỗ trợ cộng đồng tốt.
• Nền tảng được xây dựng dựa trên AI với dữ liệu đào tạo là chìa khóa để cải thiện hiệu suất. Không phải là một dòng chảy dựa trên một chút hộp đen.

ii) Botpress - “Botpress là một nền tảng mã nguồn mở dành cho các nhà phát triển để xây dựng các trợ lý kỹ thuật số chất lượng cao. Chúng tôi đã tổng hợp mã soạn sẵn và cơ sở hạ tầng mà bạn cần để thiết lập và chạy một chatbot. Chúng tôi đề xuất cho bạn một nền tảng hoàn chỉnh thân thiện với nhà phát triển cung cấp tất cả các công cụ bạn cần để xây dựng, triển khai và quản lý các chatbot cấp sản xuất trong thời gian kỷ lục. ” - từ trang Botpress.

- Các tính năng nổi bật bao gồm –-

• Dựa trên NLU, công cụ NLU mặc định được cung cấp là mã nguồn mở.
• Đi kèm với cả mã nguồn mở (tính năng hạn chế) và giấy phép doanh nghiệp trả phí (nhiều tính năng hơn).
• Tạo dựa trên GUI của Chatbots.
• Hỗ trợ các tính năng nâng cao như gọi API bên ngoài, Nhận dạng ý định và thực thể, điền vào vị trí, v.v.
• Có thể được nhúng vào trang web. Triển khai tại chỗ / Đám mây nhưng cung cấp giao diện web.
• Hỗ trợ cộng đồng tốt.
• Chủ yếu dựa trên Luồng với sự hỗ trợ cho khả năng NLU. Hỗ trợ và kiểm soát trình gỡ lỗi.

Điểm mạnh chính của Rasa nằm ở công cụ NLU và trải nghiệm trò chuyện theo ngữ cảnh mà nó cung cấp. Theo ngữ cảnh, tôi có nghĩa là mỗi đầu vào từ người dùng được lấy trong ngữ cảnh của cuộc trò chuyện đang diễn ra và sau đó được phản hồi. Tuy nhiên, việc huấn luyện bot để thực hiện đúng các cuộc trò chuyện đó đòi hỏi nhiều nỗ lực, tính toán và kỹ năng và khi miền hội thoại tăng lên, tổng số câu chuyện cần viết sẽ tăng theo cấp số nhân.

Mặt khác, Botpress sử dụng kết hợp AI và công cụ dựa trên quy tắc để tạo ra trải nghiệm trò chuyện cho người dùng. Nó không quá mạnh về hội thoại theo ngữ cảnh nhưng có cung cấp GUI phong phú để cung cấp thông tin hướng dẫn.

Trong khi là một Nhà khoa học dữ liệu cao cấp, cảm giác ban đầu của tôi là sử dụng Rasa (bạn biết đấy, việc cung cấp AI theo ngữ cảnh nghe có vẻ hấp dẫn) nhưng khi tôi đánh giá ưu và nhược điểm liên quan đến nhiệm vụ hiện tại, tôi thấy Botpress phù hợp hơn để tạo bot kiến ​​thức với sự kết hợp của chuyến tham quan có hướng dẫn dựa trên quy tắc và câu hỏi adhoc dựa trên NLU (tính năng QnA của Botpress) dựa trên giới hạn về thời gian và nguồn lực mà chúng ta thường có trong các dự án CNTT.

Dưới đây là các tính năng mà các nhà phát triển bot Kiến thức nên xem xét trong khung công tác bot. Tôi cũng đã đề cập đến cách Botpress đáp ứng những điều đó.

1. Báo cáo Xu hướng Chatbot năm 2021

2. 4 NÊN và 3 KHÔNG NÊN để Đào tạo Mô hình Chatbot NLP

3. Concierge Bot: Xử lý nhiều Chatbots từ một màn hình trò chuyện

4. Một hệ thống chuyên gia: Conversational AI Vs Chatbots

Dễ dàng phát triển - Bạn có thể tải phiên bản bot kiến ​​thức cơ bản của mình lên và chạy nhanh đến mức nào. Nó yêu cầu bộ kỹ năng rất chuyên biệt hay thậm chí các nhà khoa học dữ liệu công dân có thể làm việc với nó? Làm thế nào dễ dàng để thực hiện đổi thương hiệu của bot?

Với Botpress, bạn có thể có được một bot kiến ​​thức cơ bản và chạy bằng GUI của nó mà hoàn toàn không cần viết mã trong vài tuần. Nó cũng cung cấp một cách đơn giản để tạo thương hiệu cho bot bằng cách chỉ thay đổi biểu định kiểu. Nó cung cấp các widget như thẻ và băng chuyền để chia sẻ thông tin theo cách thức phong phú GUI.

Tích hợp - Bots luôn cần được tích hợp với cổng chính và phải hỗ trợ các kênh khác (ví dụ: Nhóm Microsoft). Trong khi chọn khung bot, chúng ta nên xem liệu những tích hợp này có được cung cấp nguyên bản hay không và có thể được thực hiện với những nỗ lực tối thiểu hay không.

Trong Botpress, việc tích hợp với trang web chính rất dễ dàng chỉ với một tập lệnh duy nhất để mở bot trong iframe. Nó cũng cung cấp khả năng tích hợp với các kênh khác như Facebook, Telegram, Microsoft Teams và Slack.

Khả năng mở rộng trong tương lai - Mặc dù bot kiến ​​thức ban đầu có thể bắt đầu với một phạm vi hạn chế, nhưng thực tế là phạm vi sẽ tiếp tục tăng lên khi ban quản lý nhận ra lợi ích của nó. Bot có thể không còn bị giới hạn trong việc cung cấp thông tin nhưng cũng sẽ thực hiện các nhiệm vụ đơn giản hơn như đặt bản demo, v.v. Do đó, điều quan trọng là khung bot mà người ta chọn phải hỗ trợ các tính năng này.

Botpress cung cấp các tiện ích mở rộng để viết mã tùy chỉnh để gọi các API phụ trợ để thực hiện các tác vụ phức tạp. Các tính năng như Ý định, Thực thể và vị trí được sử dụng để nắm bắt ý định của người dùng để thực hiện một tác vụ cụ thể bằng cách xác định Đối tượng phù hợp, nắm bắt các giá trị bắt buộc bằng cách sử dụng vị trí và sau đó yêu cầu mã tùy chỉnh của bạn gọi API back end để thực hiện các tác vụ. Những công việc này có thể bao gồm từ gửi email đến đặt phòng hội nghị, đặt vé máy bay hoặc đặt bánh pizza.

khả năng mở rộng - Thường thì bạn sẽ được yêu cầu xây dựng bot kiến ​​thức về lưu lượng truy cập internet và do đó, điều rất quan trọng là khung bot mà bạn chọn có thể được mở rộng.

Botpress có một cấu trúc có khả năng mở rộng theo chiều ngang dựa trên cụm. Người ta có thể tận dụng bộ cân bằng tải để phân phối lưu lượng giữa các bot.

Khả năng bảo trì - Như với tất cả các dự án CNTT, nó không bao giờ là một kịch bản triển khai và quên. Chúng ta đang sống trong thế giới của DevOps nơi liên tục triển khai ứng dụng vào sản xuất. Do đó, điều tối quan trọng là khung công tác bot có một mô hình xử lý quy mô và độ phức tạp, đặc biệt khi bạn đang tìm kiếm một sự phát triển dựa trên GUI.

Trong Botpress, sự phát triển xảy ra bằng cách tạo một biểu đồ luồng, cấu trúc là mô-đun. Nó có khả năng tạo các luồng phụ với điểm vào và ra được xác định cho luồng phụ. Bằng cách này, chúng ta có thể tạo ra các chương trình kiến ​​thức bằng cách sử dụng nhiều luồng nhỏ hơn, đơn giản hơn thay vì một luồng lớn.

trường ĐHNL - Mặc dù quy trình có hướng dẫn là tốt để cung cấp thông tin, nhưng chỉ điều đó là không đủ. Mục đích chính của việc cung cấp bot là người dùng có thể trò chuyện như thể có một cá nhân ngồi sau bot. Điều này có nghĩa là bot sẽ có thể hiểu các sắc thái của ngôn ngữ và đưa ra phản ứng thích hợp.

Trong Botpress, có một mô-đun QnA cho phép bạn trả lời các câu hỏi ngẫu nhiên mà người dùng có thể hỏi về sản phẩm. Bạn có thể cung cấp nhiều câu hỏi đối với một câu trả lời và đào tạo công cụ Botpress NLU để vô hiệu hóa các câu hỏi chống lại ngữ nghĩa và ngữ pháp. Mặc dù động cơ NLU không mạnh bằng Rasa, nhưng tôi thấy rằng nó phù hợp với mục đích. Chúng tôi đã có khoảng 110 câu trả lời để được huấn luyện đối với ~ 1100 câu hỏi. Sau khi đào tạo, tôi nhận thấy rằng bộ máy NLU đã hoạt động tốt và giúp chúng tôi trả lời đúng hơn 97% thời gian. Công cụ Botpress NLU sử dụng 2 dịch vụ -

a) Duckling - Để khai thác các thực thể hệ thống giúp nó mạnh mẽ hơn trong quá trình thực hiện các tác vụ dựa trên thực thể và vị trí (ví dụ: đặt bánh pizza hoặc đặt vé máy bay).

b) Máy chủ ngôn ngữ - Máy chủ này cung cấp tính năng nhúng từ và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ.

Chuyển đổi ngữ cảnh - Quá trình chuyển đổi giữa đặt câu hỏi Adhoc và thực hiện quy trình có hướng dẫn phải liền mạch. Các luồng không được quá dài, hãy cung cấp các điểm ngắt cho người dùng để họ có thể đặt câu hỏi và sau đó quay lại luồng bất cứ khi nào được yêu cầu.

Với việc sử dụng tính năng 'chuyển đổi luồng rộng' được cung cấp trong Botpress, việc chuyển đổi ngữ cảnh giữa chuyến tham quan có hướng dẫn và các câu hỏi ngẫu nhiên có thể được thực hiện dễ dàng. Ngoài ra, từ phần câu hỏi và câu trả lời, Botpress cho khả năng quay trở lại một nút nằm trong chuyến tham quan có hướng dẫn, do đó đưa người dùng trở lại chuyến tham quan có hướng dẫn.

Có những tính năng khác của Botpress như khả năng đa ngôn ngữ, Dockerization, Human In the loop, sử dụng NLU của bên thứ 3, tích hợp SSO, Clustering, Giám sát và Thay đổi, Hỗ trợ cộng đồng mạnh mẽ có thể làm cho trải nghiệm tổng thể mạnh mẽ hơn.

Tổng kết - Lần tới khi bạn muốn xây dựng một bot tri thức trong một khoảng thời gian ngắn, hãy xem xét một khung công tác bot tận dụng cả các công cụ dựa trên quy tắc và NLU được hỗ trợ. Botpress là một đối thủ nặng ký cho điều tương tự, đặc biệt nếu chi phí và ROI là yếu tố ra quyết định.

Abhinav Ajmera

Nhà khoa học dữ liệu cao cấp, Atos

Ý kiến ​​của tác giả là cá nhân và tác giả không có liên quan đến Botpress.

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