Что такое аналитика чат-бота? Узнайте больше об аналитике чат-ботов и ключевых показателях чат-бота.

Следует отметить, что ваш чат-бот может быть настолько хорош, насколько хороши ваши данные и насколько хорошо вы их обучаете. Чат-боты теперь являются неотъемлемой частью служб поддержки клиентов компаний. Они могут предлагать быстрые услуги круглосуточно без какой-либо человеческой зависимости. Однако многие компании до сих пор не имеют должного понимания того, что им нужно для запуска и работы своего чат-решения. НЛП или обработка естественного языка имеет ряд подполей, поскольку компьютеру сложно интерпретировать и реагировать на разговор и речь. Распознавание речи работает с методами и технологиями, позволяющими распознавать и переводить разговорные языки человека в то, что компьютер или чат-бот с искусственным интеллектом могут понимать и на что могут реагировать.

Модуль часто задаваемых вопросов имеет приоритет над AI Assist, что дает вам возможность управлять собранными вопросами и ответами, используемыми в качестве ответов ботов. QASC — это набор данных вопросов и ответов, ориентированный на составление предложений. Он состоит из 9980 8-канальных вопросов с несколькими вариантами ответов по естествознанию начальной школы (8134 обучающих, 926 обучающих, 920 тестовых) и сопровождается корпусом из 17 миллионов предложений. Их устраивает чат-бот, если он отвечает на их вопросы в режиме реального времени и помогает быстро решить проблему. Исследования показывают, что клиенты уже отдали предпочтение чат-ботам. В начале, например, очень часто настройка НЛП не настолько всеобъемлюща, как должна быть, поэтому бот неправильно понимает больше, чем следовало бы.

Чат-боты произвели революцию в способах взаимодействия компаний со своими клиентами. Они предлагают круглосуточную поддержку, оптимизируют процессы и предоставляют индивидуальную помощь. Однако, чтобы сделать чат-бота по-настоящему эффективным и умным, его необходимо обучить с использованием пользовательских наборов данных. Развитие языковых моделей обработки естественного языка (NLP) дало командам машинного обучения (ML) возможность создавать индивидуальный, индивидуальный опыт.

Что такое данные обучения чат-бота?

Вам необходимо ввести данные, которые позволят чат-боту правильно понимать вопросы и запросы, которые задают клиенты. И это распространенное недоразумение, которое можно встретить в различных компаниях. В этом руководстве мы предоставили пошаговое руководство по созданию диалогового чат-бота с искусственным интеллектом. Вы можете использовать этого чат-бота в качестве основы для разработки бота, который общается как человек. Примеры кода, которыми мы поделились, универсальны и могут служить строительными блоками для аналогичных проектов чат-ботов с искусственным интеллектом. Далее, наш ИИ должен иметь возможность реагировать на звуковые сигналы, которые вы ему подали.

Некоторые из наиболее популярных языковых моделей в сфере чат-ботов с искусственным интеллектом — это BERT от Google и GPT от OpenAI. Эти модели, оснащенные междисциплинарными функциями и миллиардами параметров, вносят значительный вклад в улучшение чат-бота и делают его по-настоящему интеллектуальным. Проводя тестирование потока разговоров и тестирование точности намерений, вы можете быть уверены, что ваш чат-бот не только понимает намерения пользователей, но и поддерживает содержательные разговоры. Эти тесты помогают определить области, требующие улучшения, и выполнить точную настройку для улучшения общего пользовательского опыта.

Эту проблему обычно быстро устраняют, добавляя дополнительные фразы к соответствующему намерению в настройке НЛП. Чат-боты превратились в одну из современных тенденций электронной коммерции. Но именно данные, которые вы «скармливаете» своему чат-боту, определяют или разрушают ваше виртуальное представление, ориентированное на клиента. После развертывания чат-бота помните, что работа выполнена только наполовину. Вам все равно придется работать над соответствующей разработкой, которая позволит вам улучшить общий пользовательский опыт.

Человеческому мозгу все это кажется очень простым, поскольку мы росли и развивались в присутствии всех этих речевых модуляций и правил. Однако процесс обучения чат-бота с искусственным интеллектом аналогичен обучению человека. Чат PG пытаюсь выучить совершенно новый язык с нуля. Различные значения, связанные с интонацией, контекстом, голосовой модуляцией и т. д., машине или алгоритму трудно обработать и на них отреагировать.

О. Чат-бот НЛП — это диалоговый агент, который использует обработку естественного языка для понимания и реагирования на вводимые данные на человеческом языке. Он использует алгоритмы машинного обучения для анализа текста или речи и генерации ответов таким образом, чтобы имитировать данные чат-бота человеческий разговор. Чат-боты НЛП могут быть предназначены для выполнения различных задач и становятся популярными в таких отраслях, как здравоохранение и финансы. Мы надеемся, что теперь у вас есть четкое представление о лучших стратегиях и методах сбора данных.

Решение первого вопроса гарантирует, что ваш чат-бот умеет и свободно общается с вашей аудиторией. Разговорный чат-бот будет представлять ваш бренд и предоставлять клиентам именно те впечатления, которые они ожидают. Будет более интересно, если ваши чат-боты будут использовать разные медиа-элементы для ответа на запросы пользователей. Таким образом, вы можете запрограммировать своего чат-бота на добавление интерактивных компонентов, таких как карточки, кнопки и т. д., чтобы предложить более привлекательный опыт. Кроме того, вы также можете добавить CTA (призывы к действию) или предложения продуктов, чтобы клиентам было проще покупать определенные продукты. Целью обучения чат-ботов является выяснение того, что пользователи будут спрашивать у вашей компьютерной программы.

Шаг 3: Предварительная обработка данных

Он научит вашего чат-бота понимать и отвечать на свободном родном английском языке. Это может вызвать проблемы в зависимости от того, где вы находитесь и на каких рынках. Ответ на второй вопрос означает, что ваш чат-бот будет эффективно отвечать на вопросы и решать проблемы. Это экономит время и деньги и дает многим клиентам доступ к предпочитаемому ими каналу связи. Лучшие данные для обучения чат-ботов — это данные, содержащие множество различных типов разговоров. Это поможет чат-боту научиться реагировать в разных ситуациях.

Более 400 000 строк потенциальных вопросов дублируют пары вопросов. OpenBookQA, вдохновленный экзаменами с открытой книгой для оценки человеческого понимания предмета. Открытая книга, сопровождающая наши вопросы, представляет собой набор из 1329 научных фактов элементарного уровня.

Мы постоянно обновляем эту страницу, добавляя новые наборы данных, чтобы помочь вам найти лучшие данные для обучения, необходимые для ваших проектов. В проекте OPUS они пытаются конвертировать и согласовывать бесплатные онлайн-данные, добавлять лингвистические аннотации и предоставлять сообществу общедоступный параллельный корпус. Растущая популярность искусственного интеллекта во многих отраслях, таких как банковские чат-боты, здравоохранение или электронная коммерция, делает чат-боты с искусственным интеллектом еще более желанными. Сокращение рабочего времени, более эффективная команда и экономия побуждают компании инвестировать в ботов с искусственным интеллектом. Их может заинтересовать ранжирование потоков по рейтингу обратной связи. Спонсор, менеджер и разработчик чат-бота несут ответственность за помощь в определении необходимой аналитики.

Отзывы пользователей — ценный ресурс для понимания того, насколько хорошо работает ваш чат-бот, и определения областей для улучшения. В следующей главе мы рассмотрим важность обслуживания и постоянного совершенствования, чтобы ваш чат-бот оставался эффективным и актуальным с течением времени. Узнайте, как использовать Labelbox для оптимизации чат-бота LLM для конкретных задач, чтобы повысить безопасность, релевантность и обратную связь с пользователями.

Например, в чат-боте службы доставки пиццы распознавание «начинки» или «размера», упомянутого пользователем, имеет решающее значение для точного выполнения его заказа. Следующим шагом будет создание функции чата, которая позволит пользователю взаимодействовать с нашим чат-ботом. Вероятно, мы захотим включить первоначальное сообщение вместе с инструкциями по выходу из чата, когда они закончат работу с чат-ботом. Поскольку это задача классификации, в которой мы присваиваем класс (намерение) любому заданному входу, модели нейронной сети с двумя скрытыми слоями достаточно. Таким образом, боты службы поддержки клиентов являются разумным решением для брендов, которые хотят масштабировать или улучшить обслуживание клиентов без увеличения затрат и численности сотрудников.

Вы можете в любое время изменить или отозвать свое согласие на Декларацию о файлах cookie на нашем веб-сайте. Чтобы запустить файл и установить модуль, используйте команды «python3.9» и «pip3.9» соответственно, если у вас есть более одной версии Python для целей разработки. «PyAudio» — еще один проблемный модуль, и вам нужно вручную найти в Google правильный файл «.whl» для вашей версии Python и установить его с помощью pip. Автоматически синхронизируйте неструктурированные данные и пропускайте связующие сценарии благодаря встроенной поддержке S3 (AWS), GCS (GCP) и хранилища BLOB-объектов (Azure).

Первое слово, с которым вы столкнетесь при обучении чат-бота, — это высказывания. В следующих главах мы углубимся в стратегии развертывания, позволяющие сделать вашего чат-бота доступным для пользователей, а также важность обслуживания и постоянного улучшения для долгосрочного успеха. Распознавание объекта включает в себя идентификацию конкретных фрагментов информации в сообщении пользователя.

В этой главе мы рассмотрим различные стратегии развертывания и предоставим фрагменты кода, которые помогут вам запустить чат-бот в производственной среде. В этой главе рассматриваются основные этапы сбора и подготовки пользовательских наборов данных для обучения чат-ботов. NQ — это большой корпус, состоящий из 300 000 вопросов естественного происхождения, а также аннотированных человеком ответов со страниц Википедии, предназначенных для использования при обучении системам обеспечения качества. Кроме того, мы включили 16 000 примеров, где ответы (на одни и те же вопросы) предоставлены 5 разными аннотаторами, что полезно для оценки эффективности изученных систем контроля качества. Break — это набор данных для понимания проблем, направленный на обучение моделей размышлениям о сложных проблемах.

Чтобы поддерживать актуальность и оперативность вашего чат-бота, вам необходимо эффективно обрабатывать новые данные. Новые данные могут включать обновления продуктов или услуг, изменения в предпочтениях пользователей или изменения контекста разговора. Тестирование потока разговора включает в себя оценку того, насколько хорошо работает ваш чат-бот. https://chat.openai.com/ обрабатывает многоходовые разговоры. Это гарантирует, что чат-бот поддерживает контекст и обеспечивает последовательные ответы при множественных взаимодействиях. Тестирование и проверка — важные шаги, гарантирующие, что ваш специально обученный чат-бот работает оптимально и соответствует ожиданиям пользователей.

В приведенном ниже конкретном случае использования мы хотели научить нашего чат-бота идентифицировать конкретные вопросы клиентов и отвечать на них соответствующим ответом. Вы можете использовать потенциал самых мощных языковых моделей, таких как ChatGPT, BERT и т. д., и адаптировать их к своему уникальному бизнес-приложению. Чат-боты, специфичные для конкретной области, должны быть обучены на качественных аннотированных данных, которые относятся к вашему конкретному варианту использования. Набор данных SGD (Schema-Guided Dialogue), содержащий более 16 тыс. многодоменных диалогов, охватывающих 16 доменов. Наш набор данных превышает размер существующих корпусов ориентированных на задачи диалогов, но при этом подчеркивает проблемы создания крупномасштабных виртуальных мастеров. Он представляет собой сложную испытательную площадку для решения ряда задач, включая понимание языка, заполнение слотов, мониторинг состояния диалогов и генерацию ответов.

Лучше всего поискать журналы чатов клиентов, архивы электронной почты, содержимое веб-сайтов и другие соответствующие данные, которые позволят чат-ботам эффективно обрабатывать запросы пользователей. Большинство малых и средних предприятий в процессе сбора данных могут привлечь разработчиков и других лиц, работающих над проектами по разработке чат-ботов. Однако они могут включать терминологию или слова, которые конечный пользователь может не использовать.

В этой главе мы рассмотрим различные методы тестирования и техники проверки, предоставив фрагменты кода для иллюстрации этих концепций. TyDi QA — это набор данных ответов на вопросы, охватывающий 11 типологически разнообразных языков с 204 тысячами пар вопрос-ответ. Он содержит лингвистические явления, которых нет в корпусах, предназначенных только для английского языка. SQuAD содержит более 100 000 пар вопросов и ответов в более чем 500 статьях и значительно превосходит предыдущие наборы данных по чтению. SQuAD2.0 сочетает в себе 100 000 вопросов из SQuAD1.1 с более чем 50 000 новых вопросов без ответа, написанных в противоречивой манере коллективными работниками, чтобы выглядеть как ответы на вопросы.

Цель набора данных NewsQA — помочь исследовательскому сообществу создать алгоритмы, способные отвечать на вопросы, требующие человеческого понимания и навыков рассуждения. На основе статей CNN из базы данных вопросов и ответов DeepMind мы подготовили набор данных для понимания чтения, состоящий из 120 000 пар вопросов и ответов. CoQA — это крупномасштабный набор данных для построения диалоговых систем ответов на вопросы. CoQA содержит 127 000 вопросов с ответами, полученными в результате 8 000 разговоров, включающих текстовые фрагменты из семи разных доменов. Однако управление эффективным обслуживанием клиентов по нескольким каналам продаж становится все более сложной задачей из-за снижения терпения потребителей. Клиенты ожидают, что бренды мгновенно ответят на их запросы о продажах; чат-боты и виртуальные помощники могут помочь в достижении этой цели.

Шаг 13. Классификация входящих вопросов для чат-бота

Это позволяет модели быстрее находить значимые слова и, в свою очередь, приводит к более точным прогнозам. Теперь у нас есть группа намерений, и целью нашего чат-бота будет получение сообщения и выяснение его намерения. В зависимости от объема данных, которые вы маркируете, этот шаг может оказаться особенно сложным и трудоемким. Однако его можно значительно ускорить с помощью службы маркировки, например Labelbox Boost. Активно обращайтесь к посетителям, используя персонализированные приветствия чат-бота. Привлекайте посетителей с помощью быстрых ответов ChatBot и персонализированных приветствий, основанных на ваших данных.

Но бот либо неправильно поймет и ответит неправильно, либо просто окажется в тупике. Данные чат-бота, собранные из ваших ресурсов, будут максимально способствовать быстрой разработке и развертыванию проектов. Обязательно собирайте данные из своих бизнес-инструментов, таких как заполненный шаблон консультационного предложения PandaDoc.

Выберите готовый к использованию шаблон чат-бота и настройте его в соответствии со своими потребностями. Вы можете быстро обработать большой объем неструктурированных данных с помощью множества решений. Реализация миграции Databricks Hadoop станет для вас эффективным способом использования таких больших объемов данных. Если вы хотите, чтобы процесс был простым и плавным, лучше всего планировать и ставить разумные цели. Подумайте об информации, которую вы хотите собрать, прежде чем разрабатывать своего бота. Кроме того, вы также можете определить общие области или темы, о которых может спросить большинство пользователей.

Однако на практике разработчики и суперпользователи больше участвуют во внедрении пользовательской аналитики, чем в ее мониторинге. Пользовательскую аналитику необходимо связать с механизмом A/B-тестирования внутри платформы создания чат-ботов. Конечно, внутри самой бот-платформы важно не только иметь возможность генерировать и помечать пользовательскую аналитику, но также определять A/B-тесты в потоке разговора.

Если вы решите использовать другие варианты сбора данных для разработки вашего чат-бота, убедитесь, что у вас есть соответствующий план. В конце концов, ваш чат-бот принесет ожидаемую вами ценность для бизнеса только в том случае, если он знает, как обращаться с реальными пользователями. При создании чат-бота первое и самое важное — научить его отвечать на запросы клиента, добавляя соответствующие данные. Это важный компонент для разработки чат-бота, поскольку он поможет вам понять эту компьютерную программу, понять человеческий язык и соответствующим образом ответить на запросы пользователей. Эта статья даст вам полное представление о стратегиях сбора данных, которые вы можете использовать для своих чат-ботов. Но перед этим давайте разберемся, для чего нужны чат-боты и зачем им нужны обучающие данные.

Подобно входным скрытым слоям, нам нужно будет определить выходной слой. Мы будем использовать функцию активации softmax, которая позволяет нам извлекать вероятности для каждого результата. На этом этапе мы будем использовать TFLearn и начнем со сброса данных графика по умолчанию, чтобы избавиться от предыдущих настроек графика. Пакет слов подвергается горячему кодированию (категорическое представление двоичных векторов) и представляет собой извлеченные функции из текста для использования в моделировании.

Наконец, мы поговорим об инструментах, необходимых для создания чат-бота, такого как ALEXA или Siri. Следующим шагом в создании нашего чат-бота будет циклическая обработка данных путем создания списков намерений, вопросов и ответов на них. Если чат-бот обучен неконтролируемому машинному обучению, он может неправильно классифицировать намерения и в конечном итоге говорить вещи, которые не имеют смысла. Поскольку мы работаем с аннотированными наборами данных, мы жестко кодируем выходные данные, чтобы гарантировать, что наш чат-бот НЛП всегда будет давать разумный ответ. Для всех неожиданных сценариев у вас может быть намерение, говорящее что-то вроде: «Я не понимаю, пожалуйста, попробуйте еще раз». В этом руководстве мы расскажем, как использовать Labelbox для создания и обучения чат-бота.

Однако основным препятствием на пути разработки чат-бота является получение реалистичных и ориентированных на задачи диалоговых данных для обучения этих систем, основанных на машинном обучении. Несмотря на то, что они полезны и бесплатны, огромные объемы данных для обучения чат-ботов будут общими. Точно так же, если речь идет о фирменном стиле, они не будут адаптированы к характеру вашего бизнеса, вашей продукции и вашим клиентам. Однако эти методы бесполезны, если они не помогут вам найти точные данные для вашего чат-бота. Клиенты не получат быстрых ответов, а чат-боты не смогут дать точные ответы на их запросы. Таким образом, стратегии сбора данных играют огромную роль в создании соответствующих чат-ботов.

Когда создавались первые несколько систем распознавания речи, IBM Shoebox была первой, добившейся приличных успехов в понимании и реагировании на несколько избранных английских слов. Сегодня у нас есть ряд успешных примеров, которые понимают множество языков и отвечают на том диалекте и языке, на котором взаимодействует человек. Как только наша модель построена, мы готовы передать ей наши обучающие данные, вызвав функцию the.fit().

После всех функций, которые мы добавили в нашего чат-бота, он теперь может использовать методы распознавания речи, чтобы реагировать на речевые сигналы и отвечать заранее заданными ответами. Однако наш чат-бот по-прежнему не очень умен в плане реагирования на все, что не предопределено и не задано заранее. В этой главе мы подробно рассмотрим процесс обучения, включая распознавание намерений, распознавание сущностей и обработку контекста. Однако недостатком этого метода сбора данных для разработки чат-ботов является то, что он приведет к получению частичных данных обучения, которые не будут представлять собой входные данные во время выполнения. Вам понадобится быстрый подход к выпуску MVP, если вы планируете использовать свой набор обучающих данных для проекта чат-бота. Именно здесь чат-бот с искусственным интеллектом становится интеллектуальным, а не просто скриптовым ботом, который будет готов справиться с любым испытанием.

Основной пакет, который мы будем использовать в нашем коде, — это пакет Transformers, предоставленный HuggingFace, широко известным ресурсом по чат-ботам с искусственным интеллектом. Этот инструмент популярен среди разработчиков, в том числе тех, кто работает над проектами чат-ботов с искусственным интеллектом, поскольку он позволяет использовать предварительно обученные модели и инструменты, готовые к работе с различными задачами НЛП. В приведенном ниже коде мы специально использовали чат-бота DialogGPT AI, обученного и созданного Microsoft на основе миллионов разговоров и текущих чатов на платформе Reddit за определенный период времени. Интерпретация человеческой речи и реагирование на нее сопряжены с многочисленными проблемами, о которых говорится в этой статье. Людям требуются годы, чтобы преодолеть эти проблемы при изучении нового языка с нуля.

• Вы можете использовать его для создания прототипа или проверки концепции, поскольку он быстро актуален и требует последних усилий и ресурсов.
• Учитывая текущие тенденции, которые усилились во время пандемии и после огромного увлечения ИИ, клиентов, которым потребуется поддержка в будущем, будет только больше.
• Людям требуются годы, чтобы преодолеть эти проблемы при изучении нового языка с нуля.
• Это важный шаг в создании чат-бота, поскольку он гарантирует, что чат-бот сможет распознавать значимые токены.
• SQuAD2.0 сочетает в себе 100 000 вопросов из SQuAD1.1 с более чем 50 000 новых вопросов без ответа, написанных в противоречивой манере коллективными работниками, чтобы выглядеть как ответы на вопросы.

Если клиент спрашивает о документации Apache Kudu, он, вероятно, хочет быстро найти PDF-файл или официальный документ по решению для столбчатого хранилища. Ваш чат-бот не будет знать об этих высказываниях и будет видеть совпадающие данные как отдельные точки данных. Ваша команда разработчиков проекта должна идентифицировать и составить план этих высказываний, чтобы избежать болезненного развертывания. Это поможет повысить актуальность и эффективность любого процесса обучения чат-ботов. Подавляющее большинство данных чат-ботов с открытым исходным кодом доступно только на английском языке.

Общие случаи использования включают улучшение показателей поддержки клиентов, создание восхитительного клиентского опыта и сохранение идентичности бренда и лояльности. Чат-боты с искусственным интеллектом, как следует из названия, созданы для имитации человеческих черт и реакций. Вы можете найти дополнительную информацию о ИИ служба поддержки клиентов искусственный интеллект и НЛП. НЛП (обработка естественного языка) играет важную роль, позволяя этим чат-ботам понимать нюансы и тонкости человеческого разговора. Чат-боты с искусственным интеллектом находят применение на различных платформах, включая автоматизированную поддержку в чате и виртуальных помощников, предназначенных для помощи в таких задачах, как рекомендация песен или ресторанов.

Не забудьте поделиться этой статьей!