Вскрытие чат-бота - 7 основных компонентов, необходимых для успешной реализации.

За короткое время появилось множество чат-ботов с очень небольшими успехами, и большинство из них было разочарованием. Прошло 2 года с тех пор, как мы провели наш первый PoC чат-бота, и с тех пор мы были связаны или проанализировали ряд реализаций. Весь процесс был огромным опытом обучения.

Все чат-системы состоят из 7 основных компонентов, каждый из которых одинаково важен, и вместе они составляют систему, обеспечивающую успех. И я не рассматриваю такие вещи, как UX или безопасность, поскольку эти вещи являются данностью. Все 7 компонентов подходят как для предприятий, так и для стартапов. Из-за проблем с доставкой многие реализации отдают приоритет функциям синтаксического анализа языка и не учитывают другие для будущих выпусков. Но клиенты, у которых не было опыта работы с чат-ботами, вряд ли снова воспользуются этим каналом. Чтобы построить успешную бот-систему, нужно время. Помните о конечных KPI, не торопитесь и делайте все правильно. Если вы не хотите выставлять идиота перед покупателями, читайте дальше.

  1. Анализатор входных данных - The Ears.

Первое, что делает бот, это извлекает у пользователя намерение, стоящее за заявлением или вопросом. Например, «Будет ли сегодня дождь в Лондоне?» Имеет намерение получить информацию о погоде. API.ai, wit.ai, Лекс и Ватсон лидируют в этом пространстве. Я бы предпочел их простым синтаксическим анализаторам естественного языка, поскольку эти службы используют весь мир в качестве набора обучающих данных и продолжают изучать использование языка вне вашей реализации. Следовательно, в отличие от AIML или таких сервисов, как Dexter, нам не нужно записывать все высказывания единого намерения.

2. Управление диалогом

Только несколько чат-ботов способны вести диалог. Это отнюдь не простая работа. api.ai и wit.ai недавно ввели понятие «контекст», которое требует включения всех возможных путей диалога. Это в некоторой степени помогает контролировать направление чата. Когда пользователь выбирает путь, вы даже не думали о перерывах в работе. В модуле управления диалогами Lastmile реализован обучающий алгоритм, позволяющий справиться с этим. Еще не тестировал, но выглядит более многообещающим, чем другие. Сложная концепция здесь - отрицание. «Я не хочу ехать на кипр». Это выбирает все из ответов на предыдущие вопросы, кроме Кипра. Нам удалось добиться такого эффекта с платформой Taneo из искусственных решений.

3. Сопоставление содержания

Это место, где большинство из нас недооценивают сложность. Многие реализации чат-ботов терпят неудачу, потому что не работают с контентом. Если вы думаете о проекте, начните с содержания! Контент должен быть правильным и доступным для запросов. Контент, который работает для людей, не обязательно работает для ботов. Например, Часто задаваемые вопросы, собираемые колл-центром, часто представляют собой произвольный текст, содержат множество орфографических ошибок и иногда написаны не носителями языка. Я видел отрывок текста, где сотрудник колл-центра из Германии написал ответ на английском языке, а текст содержал «und» вместо «и». Идеальный немецкий! Может быть понят и исправлен человеком во время чтения и ответа на звонок, но губительно для бота!

Иногда контент присутствует, но не запрашивается напрямую. В начале 2016 года IBM экспериментировала с очень полезной службой «Расширение концепции», которая извлекала бы косвенную связь между словами, используемыми в тексте пользователей, и вашим контентом, используя википедию и другие источники контента. Например, если вопрос был в том, «где лучше всего встретить Микки Мауса?» и у вас нет Микки в вашем контенте, но есть Дисней, эта служба свяжет Дисней с Микки, и вы, пользователь, все равно сможете получить ответ. Жалко, что они его прекратили. Если ваша реализация нуждается в этом, подумайте о том, чтобы создать ее самостоятельно. Много не займет.

4. Ответ

Это место, которое определяет лингвистический опыт клиента. Большинство реализаций создают список шаблонных ответов с переменной для приема определенных значений, которые, в свою очередь, извлекаются из индексированного содержимого или базы данных. Требуется большой список, но большую часть времени работает. Более сложный подход - использовать генератор естественного языка. Удивительно, но в этой области существует не так много игроков. Однако движок NLG от Arria показывает, на что вы способны с генерацией языков. Чем сложнее становится ваш бот, тем больше вам нужно полагаться на NLG.

5. Система управления чатом

Эта функция позволяет вам просматривать вопросы, на которые чат-бот не смог ответить, обновление и ваш контент или хранилище данных, и переобучать систему, не выводя службу из эксплуатации. Важно для повышения эффективности чат-бота.

6. Аналитика.

Мы склонны больше выражать себя на естественном языке. Проверьте несколько примеров. «Мы хотели бы провести медовый месяц в августе», указывая на то, что это место романтического отдыха и что они собираются пожениться где-то в августе. Или «наша семья была на Кипре в прошлом году, и нам это понравилось», что означает, что вы уже были на Кипре, и мы не должны предлагать это, но мы все же можем предложить что-то подобное, например, пляжный отдых в западном Средиземноморье. ! Или «моя дочь ненавидит картофельное пюре, но любит картофель фри». На веб-сайте этот человек выбрал бы картофель фри, и мы бы не поняли, что дети не любят пюре. Эти примеры могут не иметь прямого отношения к вашему варианту использования, но я уверен, что будут и похожие. Все системы чат-ботов нуждаются в такой аналитике, поскольку она является основой для предоставления качественных услуг клиенту.

7. Человеческая помощь.

Большинство внедрений с первого дня пытаются обойтись без посторонней помощи. Хорошее стремление, но высокий риск. Начните с гибридной реализации, в которой человек отслеживает и редактирует ответы бота и обеспечивает хорошее обслуживание клиентов, пока бот учится. Представьте эту команду бот + человек небольшой группе пользователей, а затем постепенно увеличивайте доступность бота.

Если я его нарисую, это будет выглядеть примерно так.

Я уверен, что по мере того, как мы будем изучать больше, мы узнаем больше вещей, но я думаю, что намного больше чат-ботов могут быть успешными, если они возьмут на себя великолепную семерку!