Was ist Chatbot Analytics? Erfahren Sie mehr über Chatbot Analytics und wichtige Chatbot-Kennzahlen

Beachten Sie, dass Ihr Chatbot nur so gut sein kann wie Ihre Daten und wie gut Sie ihn trainieren. Chatbots sind heute ein wesentlicher Bestandteil des Kundensupports von Unternehmen. Sie können rund um die Uhr schnelle Dienste anbieten, ohne dass menschliche Hilfe erforderlich ist. Viele Unternehmen haben jedoch immer noch kein richtiges Verständnis davon, was sie benötigen, um ihre Chat-Lösung zum Laufen zu bringen. NLP oder Natural Language Processing hat mehrere Unterbereiche, da Gespräche und Sprache für Computer schwer zu interpretieren und zu beantworten sind. Die Spracherkennung arbeitet mit Methoden und Technologien, um die Erkennung und Übersetzung von gesprochenen menschlichen Sprachen in etwas zu ermöglichen, das der Computer oder der KI-Chatbot verstehen und beantworten kann.

Das FAQ-Modul hat Vorrang vor AI Assist und gibt Ihnen Kontrolle über die gesammelten Fragen und Antworten, die als Bot-Antworten verwendet werden. QASC ist ein Frage-und-Antwort-Datensatz, der sich auf die Satzbildung konzentriert. Er besteht aus 9.980 8-Kanal-Multiple-Choice-Fragen zu Naturwissenschaften in der Grundschule (8.134 Training, 926 Dev, 920 Test) und wird von einem Korpus von 17 Millionen Sätzen begleitet. Sie sind damit einverstanden, von einem Chatbot bedient zu werden, solange dieser ihre Fragen in Echtzeit beantwortet und ihnen hilft, ihr Problem schnell zu lösen. Untersuchungen zeigen, dass Kunden bereits eine Vorliebe für Chatbots entwickelt haben. Zu Beginn ist es beispielsweise sehr oft der Fall, dass das NLP-Setup nicht so umfassend ist, wie es sein sollte, sodass der Bot mehr missversteht, als er sollte.

Chatbots haben die Art und Weise revolutioniert, wie Unternehmen mit ihren Kunden interagieren. Sie bieten Support rund um die Uhr, optimieren Prozesse und bieten personalisierte Unterstützung. Damit ein Chatbot jedoch wirklich effektiv und intelligent wird, muss er mit benutzerdefinierten Datensätzen trainiert werden. Der Aufstieg von Sprachmodellen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) hat Teams für maschinelles Lernen (ML) die Möglichkeit gegeben, benutzerdefinierte, maßgeschneiderte Erlebnisse zu schaffen.

Was sind Chatbot-Trainingsdaten?

Sie müssen Daten eingeben, die es dem Chatbot ermöglichen, die Fragen und Anfragen der Kunden richtig zu verstehen. Und das ist ein häufiges Missverständnis, das bei verschiedenen Unternehmen auftritt. In diesem Handbuch haben wir eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Erstellen eines Konversations-KI-Chatbots bereitgestellt. Sie können diesen Chatbot als Grundlage für die Entwicklung eines Chatbots verwenden, der wie ein Mensch kommuniziert. Die von uns freigegebenen Codebeispiele sind vielseitig und können als Bausteine für ähnliche KI-Chatbot-Projekte dienen. Als Nächstes muss unsere KI in der Lage sein, auf die Audiosignale zu reagieren, die Sie ihr geben.

Einige der am häufigsten verwendeten Sprachmodelle im Bereich der KI-Chatbots sind BERT von Google und GPT von OpenAI. Diese Modelle, die mit multidisziplinären Funktionen und Milliarden von Parametern ausgestattet sind, tragen erheblich dazu bei, den Chatbot zu verbessern und ihn wirklich intelligent zu machen. Durch die Durchführung von Konversationsflusstests und Absichtsgenauigkeitstests können Sie sicherstellen, dass Ihr Chatbot nicht nur die Absichten des Benutzers versteht, sondern auch sinnvolle Konversationen führt. Diese Tests helfen dabei, Verbesserungsbereiche zu identifizieren und Feinabstimmungen vorzunehmen, um das allgemeine Benutzererlebnis zu verbessern.

Dieses Problem lässt sich normalerweise schnell beheben, indem Sie der relevanten Absicht im NLP-Setup weitere Phrasen hinzufügen. Chatbots haben sich zu einem der aktuellen Trends im E-Commerce entwickelt. Aber es sind die Daten, mit denen Sie Ihren Chatbot „füttern“, die über Erfolg oder Misserfolg Ihrer virtuellen Kundendarstellung entscheiden. Denken Sie daran, dass die Arbeit erst zur Hälfte erledigt ist, wenn Sie den Chatbot einsetzen. Sie müssen noch an relevanten Entwicklungen arbeiten, die es Ihnen ermöglichen, das allgemeine Benutzererlebnis zu verbessern.

Für ein menschliches Gehirn scheint das alles ganz einfach zu sein, da wir in Gegenwart all dieser Sprachmodulationen und Regeln aufgewachsen sind und uns entwickelt haben. Der Prozess des Trainings eines KI-Chatbots ähnelt jedoch dem eines Menschen Chat PG versuchen, eine völlig neue Sprache von Grund auf zu lernen. Die unterschiedlichen Bedeutungen, die mit Intonation, Kontext, Stimmmodulation usw. verbunden sind, sind für eine Maschine oder einen Algorithmus schwer zu verarbeiten und darauf zu reagieren.

A. Ein NLP-Chatbot ist ein Konversationsagent, der natürliche Sprachverarbeitung verwendet, um menschliche Spracheingaben zu verstehen und darauf zu reagieren. Er verwendet maschinelle Lernalgorithmen, um Text oder Sprache zu analysieren und Antworten auf eine Weise zu generieren, die Chatbot-Daten menschliche Konversation. NLP-Chatbots können für die Ausführung einer Vielzahl von Aufgaben entwickelt werden und werden in Branchen wie dem Gesundheitswesen und dem Finanzwesen immer beliebter. Wir hoffen, Sie haben jetzt eine klare Vorstellung von den besten Strategien und Praktiken zur Datenerfassung.

Durch die Beantwortung der ersten Frage wird sichergestellt, dass Ihr Chatbot geschickt und fließend mit Ihrem Publikum kommunizieren kann. Ein Konversations-Chatbot repräsentiert Ihre Marke und bietet Kunden das Erlebnis, das sie erwarten. Es wird ansprechender, wenn Ihre Chatbots verschiedene Medienelemente verwenden, um auf die Fragen der Benutzer zu antworten. Daher können Sie Ihren Chatbot so programmieren, dass er interaktive Komponenten wie Karten, Schaltflächen usw. hinzufügt, um überzeugendere Erlebnisse zu bieten. Darüber hinaus können Sie auch CTAs (Calls to Action) oder Produktvorschläge hinzufügen, um den Kunden den Kauf bestimmter Produkte zu erleichtern. Beim Chatbot-Training geht es darum, herauszufinden, was die Benutzer von Ihrem Computerprogramm verlangen werden.

Schritt 3: Vorverarbeitung der Daten

Dadurch wird Ihr Chatbot darauf trainiert, fließendes, muttersprachliches Englisch zu verstehen und zu antworten. Je nachdem, wo Sie ansässig sind und in welchen Märkten, kann dies zu Problemen führen. Die Beantwortung der zweiten Frage bedeutet, dass Ihr Chatbot effektiv auf Anliegen eingeht und Probleme löst. Dies spart Zeit und Geld und gibt vielen Kunden Zugang zu ihrem bevorzugten Kommunikationskanal. Die besten Daten zum Trainieren von Chatbots sind Daten, die viele verschiedene Gesprächstypen enthalten. Dadurch lernt der Chatbot, wie er in verschiedenen Situationen reagieren soll.

Mehr als 400.000 Zeilen potenzieller Fragen enthalten doppelte Fragenpaare. OpenBookQA, inspiriert von Open-Book-Prüfungen zur Beurteilung des menschlichen Verständnisses eines Themas. Das offene Buch, das unsere Fragen begleitet, ist eine Sammlung von 1329 wissenschaftlichen Fakten auf Grundschulniveau.

Wir aktualisieren diese Seite ständig und fügen weitere Datensätze hinzu, damit Sie die besten Trainingsdaten finden, die Sie für Ihre Projekte benötigen. Im OPUS-Projekt versuchen sie, kostenlose Online-Daten zu konvertieren und auszurichten, linguistische Annotationen hinzuzufügen und der Community ein öffentlich verfügbares paralleles Korpus zur Verfügung zu stellen. Die wachsende Popularität künstlicher Intelligenz in vielen Branchen, wie etwa bei Bank-Chatbots, im Gesundheitswesen oder im E-Commerce, macht KI-Chatbots noch wünschenswerter. Reduzierte Arbeitszeiten, ein effizienteres Team und Einsparungen ermutigen Unternehmen, in KI-Bots zu investieren. Sie könnten an der Rangfolge der Flows nach Feedback-Bewertung interessiert sein. Der Sponsor, der Manager und der Entwickler des Chatbots sind alle dafür verantwortlich, bei der Definition der erforderlichen Analysen mitzuhelfen.

Benutzerfeedback ist eine wertvolle Ressource, um zu verstehen, wie gut Ihr Chatbot funktioniert, und um Bereiche zu identifizieren, die verbessert werden können. Im nächsten Kapitel werden wir die Bedeutung von Wartung und kontinuierlicher Verbesserung untersuchen, um sicherzustellen, dass Ihr Chatbot im Laufe der Zeit effektiv und relevant bleibt. Erfahren Sie, wie Sie Labelbox nutzen können, um Ihren aufgabenspezifischen LLM-Chatbot für mehr Sicherheit, Relevanz und Benutzerfeedback zu optimieren.

Beispielsweise ist es für einen Chatbot für einen Pizzalieferdienst entscheidend, den vom Benutzer angegebenen „Belag“ oder die „Größe“ zu erkennen, um seine Bestellung korrekt ausführen zu können. Der nächste Schritt besteht darin, eine Chatfunktion zu erstellen, die es dem Benutzer ermöglicht, mit unserem Chatbot zu interagieren. Wir möchten wahrscheinlich eine erste Nachricht sowie Anweisungen zum Verlassen des Chats einfügen, wenn der Benutzer mit dem Chatbot fertig ist. Da es sich um eine Klassifizierungsaufgabe handelt, bei der wir jeder Eingabe eine Klasse (Absicht) zuweisen, ist ein neuronales Netzwerkmodell mit zwei verborgenen Schichten ausreichend. Daher sind Kundenservice-Bots eine sinnvolle Lösung für Marken, die ihren Kundenservice skalieren oder verbessern möchten, ohne die Kosten und die Mitarbeiterzahl zu erhöhen.

Sie können Ihre Zustimmung zur Cookie-Erklärung auf unserer Website jederzeit ändern oder widerrufen. Um eine Datei auszuführen und das Modul zu installieren, verwenden Sie die Befehle „python3.9“ bzw. „pip3.9“, wenn Sie für Entwicklungszwecke mehr als eine Python-Version haben. „PyAudio“ ist ein weiteres problematisches Modul und Sie müssen manuell googeln und die richtige „.whl“-Datei für Ihre Python-Version finden und sie mit pip installieren. Synchronisieren Sie Ihre unstrukturierten Daten automatisch und überspringen Sie Glue-Skripte mit nativer Unterstützung für S3 (AWS), GCS (GCP) und Blob Storage (Azure).

Das erste Wort, das Ihnen beim Trainieren eines Chatbots begegnet, sind Äußerungen. In den nächsten Kapiteln werden wir uns mit Bereitstellungsstrategien befassen, um Ihren Chatbot für Benutzer zugänglich zu machen, und mit der Bedeutung von Wartung und kontinuierlicher Verbesserung für langfristigen Erfolg. Bei der Entitätserkennung geht es darum, bestimmte Informationen innerhalb der Nachricht eines Benutzers zu identifizieren.

In diesem Kapitel untersuchen wir verschiedene Bereitstellungsstrategien und stellen Codeausschnitte bereit, die Ihnen dabei helfen, Ihren Chatbot in einer Produktionsumgebung zum Laufen zu bringen. Dieses Kapitel befasst sich mit den wesentlichen Schritten zum Sammeln und Vorbereiten benutzerdefinierter Datensätze für das Chatbot-Training. NQ ist ein großes Korpus, das aus 300.000 Fragen natürlichen Ursprungs sowie von Menschen kommentierten Antworten von Wikipedia-Seiten besteht und für das Training in Qualitätssicherungssystemen verwendet werden kann. Darüber hinaus haben wir 16.000 Beispiele aufgenommen, bei denen die Antworten (auf dieselben Fragen) von 5 verschiedenen Kommentatoren bereitgestellt werden, was für die Bewertung der Leistung der erlernten QA-Systeme nützlich ist. Break ist ein Datensatz zum Verständnis von Problemen, der darauf abzielt, Modelle zu trainieren, um über komplexe Probleme nachzudenken.

Damit Ihr Chatbot immer auf dem neuesten Stand und reaktionsfähig bleibt, müssen Sie neue Daten effektiv verarbeiten. Neue Daten können Aktualisierungen von Produkten oder Dienstleistungen, Änderungen der Benutzereinstellungen oder Änderungen des Konversationskontexts umfassen. Beim Testen des Konversationsflusses wird bewertet, wie gut Ihr Chatbot https://chat.openai.com/ bewältigt mehrstufige Konversationen. Es stellt sicher, dass der Chatbot den Kontext beibehält und bei mehreren Interaktionen kohärente Antworten liefert. Tests und Validierung sind wichtige Schritte, um sicherzustellen, dass Ihr individuell trainierter Chatbot optimal funktioniert und die Erwartungen der Benutzer erfüllt.

Für den unten stehenden Anwendungsfall wollten wir unseren Chatbot trainieren, spezifische Kundenfragen zu identifizieren und mit der entsprechenden Antwort zu beantworten. Sie können das Potenzial der leistungsstärksten Sprachmodelle wie ChatGPT, BERT usw. nutzen und sie an Ihre einzigartige Geschäftsanwendung anpassen. Domänenspezifische Chatbots müssen anhand qualitativ hochwertiger annotierter Daten trainiert werden, die sich auf Ihren spezifischen Anwendungsfall beziehen. SGD-Datensatz (Schema-Guided Dialogue), der über 16.000 Konversationen aus mehreren Domänen enthält, die 16 Domänen abdecken. Unser Datensatz übersteigt die Größe bestehender aufgabenorientierter Dialogkorpora und verdeutlicht gleichzeitig die Herausforderungen bei der Erstellung virtueller Assistenten im großen Maßstab. Er bietet eine anspruchsvolle Testumgebung für eine Reihe von Aufgaben, darunter Sprachverständnis, Slot-Füllung, Dialogstatusüberwachung und Antwortgenerierung.

Am besten suchen Sie nach Client-Chatprotokollen, E-Mail-Archiven, Website-Inhalten und anderen relevanten Daten, die es Chatbots ermöglichen, Benutzeranfragen effektiv zu beantworten. Die meisten kleinen und mittleren Unternehmen im Datenerfassungsprozess haben möglicherweise Entwickler und andere, die an ihren Chatbot-Entwicklungsprojekten arbeiten. Diese enthalten jedoch möglicherweise Terminologien oder Wörter, die der Endbenutzer möglicherweise nicht verwendet.

In diesem Kapitel untersuchen wir verschiedene Testmethoden und Validierungstechniken und stellen Codeausschnitte zur Verfügung, um diese Konzepte zu veranschaulichen. TyDi QA ist ein Satz von Frage-Antwort-Daten, der 11 typologisch unterschiedliche Sprachen mit 204.000 Frage-Antwort-Paaren abdeckt. Er enthält linguistische Phänomene, die in ausschließlich englischsprachigen Korpora nicht zu finden wären. Mit mehr als 100.000 Frage-Antwort-Paaren zu mehr als 500 Artikeln ist SQuAD deutlich größer als frühere Leseverständnis-Datensätze. SQuAD2.0 kombiniert die 100.000 Fragen aus SQuAD1.1 mit mehr als 50.000 neuen unbeantworteten Fragen, die von Crowdworkern auf widersprüchliche Weise geschrieben wurden, um wie beantwortete Fragen auszusehen.

Das Ziel des NewsQA-Datensatzes besteht darin, der Forschungsgemeinschaft beim Erstellen von Algorithmen zu helfen, die Fragen beantworten können, die menschliches Verständnis und Denkvermögen erfordern. Basierend auf CNN-Artikeln aus der DeepMind Q&A-Datenbank haben wir einen Leseverständnis-Datensatz mit 120.000 Frage- und Antwortpaaren erstellt. CoQA ist ein umfangreicher Datensatz für die Erstellung von Konversations-Frage-Antwort-Systemen. CoQA enthält 127.000 Fragen mit Antworten, die aus 8.000 Konversationen mit Textpassagen aus sieben verschiedenen Bereichen stammen. Die Verwaltung eines effektiven Kundendienstes über mehrere Verkaufskanäle hinweg wird jedoch aufgrund der geringeren Geduld der Verbraucher immer schwieriger. Kunden erwarten, dass Marken sofort auf ihre Verkaufsanfragen reagieren; Chatbots und virtuelle Assistenten können dabei helfen, dieses Ziel zu erreichen.

Schritt 13: Eingehende Fragen für den Chatbot klassifizieren

Dadurch gelangt das Modell schneller zu den bedeutungsvollen Wörtern, was wiederum zu genaueren Vorhersagen führt. Jetzt haben wir eine Gruppe von Absichten und das Ziel unseres Chatbots wird sein, eine Nachricht zu empfangen und herauszufinden, welche Absicht dahinter steckt. Je nachdem, wie viele Daten Sie kennzeichnen, kann dieser Schritt besonders anspruchsvoll und zeitaufwändig sein. Er kann jedoch mithilfe eines Kennzeichnungsdienstes wie Labelbox Boost drastisch beschleunigt werden. Sprechen Sie Besucher proaktiv mit personalisierten Chatbot-Begrüßungen an. Binden Sie Besucher mit den schnellen Antworten und personalisierten Begrüßungen des ChatBots ein, die auf Ihren Daten basieren.

Aber der Bot wird es entweder missverstehen und falsch antworten oder einfach völlig ratlos sein. Chatbot-Daten, die von Ihren Ressourcen gesammelt werden, tragen am meisten zu einer schnellen Projektentwicklung und -bereitstellung bei. Stellen Sie sicher, dass Sie Daten aus Ihren Geschäftstools sammeln, wie z. B. eine ausgefüllte PandaDoc-Beratungsvorschlagsvorlage.

Wählen Sie eine gebrauchsfertige Chatbot-Vorlage aus und passen Sie sie Ihren Bedürfnissen entsprechend an. Mit vielen Lösungen können Sie große Mengen unstrukturierter Daten in kürzester Zeit verarbeiten. Die Implementierung einer Databricks-Hadoop-Migration wäre für Sie eine effektive Möglichkeit, solche großen Datenmengen zu nutzen. Wenn Sie den Prozess einfach und reibungslos halten möchten, sollten Sie am besten vernünftige Ziele planen und festlegen. Überlegen Sie sich, welche Informationen Sie sammeln möchten, bevor Sie Ihren Bot entwerfen. Darüber hinaus können Sie auch die allgemeinen Bereiche oder Themen identifizieren, nach denen die meisten Benutzer fragen könnten.

In der Praxis sind die Entwickler und Superuser jedoch eher an der Implementierung von benutzerdefinierten Analysen beteiligt als an deren Überwachung. Die benutzerdefinierten Analysen müssen mit einer A/B-Test-Engine innerhalb der Chatbot-Erstellungsplattform verknüpft werden. Natürlich ist es innerhalb der Bot-Plattform selbst nicht nur wichtig, benutzerdefinierte Analysen generieren und markieren zu können, sondern auch A/B-Tests innerhalb des Konversationsflusses zu definieren.

Wenn Sie sich für die anderen Optionen zur Datenerfassung für Ihre Chatbot-Entwicklung entscheiden, stellen Sie sicher, dass Sie einen geeigneten Plan haben. Letztendlich wird Ihr Chatbot nur dann den erwarteten Geschäftswert liefern, wenn er weiß, wie er mit echten Benutzern umzugehen hat. Wenn Sie einen Chatbot erstellen, ist das Erste und Wichtigste, ihn durch Hinzufügen relevanter Daten darauf zu trainieren, die Anfragen des Kunden zu beantworten. Dies ist eine wesentliche Komponente für die Entwicklung eines Chatbots, da es Ihnen hilft, dieses Computerprogramm zu verstehen, die menschliche Sprache zu verstehen und entsprechend auf Benutzeranfragen zu reagieren. Dieser Artikel gibt Ihnen einen umfassenden Überblick über die Datenerfassungsstrategien, die Sie für Ihre Chatbots verwenden können. Aber vorher wollen wir den Zweck von Chatbots verstehen und warum Sie dafür Trainingsdaten benötigen.

Ähnlich wie bei den verborgenen Eingabeebenen müssen wir unsere Ausgabeebene definieren. Wir verwenden die Softmax-Aktivierungsfunktion, mit der wir Wahrscheinlichkeiten für jede Ausgabe extrahieren können. Für diesen Schritt verwenden wir TFLearn und beginnen mit dem Zurücksetzen der Standarddiagrammdaten, um die vorherigen Diagrammeinstellungen zu entfernen. Ein Bag-of-Words ist One-Hot-codiert (kategorische Darstellungen binärer Vektoren) und extrahiert Merkmale aus Text zur Verwendung in der Modellierung.

Abschließend sprechen wir über die Tools, die Sie zum Erstellen eines Chatbots wie ALEXA oder Siri benötigen. Der nächste Schritt beim Erstellen unseres Chatbots besteht darin, die Daten einzuschleifen, indem Listen für Absichten, Fragen und deren Antworten erstellt werden. Wenn ein Chatbot mit unüberwachtem ML trainiert wird, kann er die Absicht falsch klassifizieren und am Ende Dinge sagen, die keinen Sinn ergeben. Da wir mit annotierten Datensätzen arbeiten, codieren wir die Ausgabe fest, sodass wir sicherstellen können, dass unser NLP-Chatbot immer mit einer sinnvollen Antwort antwortet. Für alle unerwarteten Szenarien können Sie eine Absicht haben, die etwa „Ich verstehe nicht, bitte versuchen Sie es erneut“ lautet. In diesem Handbuch zeigen wir Ihnen, wie Sie mit Labelbox einen Chatbot erstellen und trainieren können.

Das größte Hindernis bei der Entwicklung eines Chatbots ist jedoch die Beschaffung realistischer und aufgabenorientierter Dialogdaten zum Trainieren dieser auf maschinellem Lernen basierenden Systeme. Obwohl sie hilfreich und kostenlos sind, sind riesige Pools an Chatbot-Trainingsdaten generisch. Ebenso wie die Markenstimme sind sie nicht auf die Art Ihres Unternehmens, Ihrer Produkte und Ihrer Kunden zugeschnitten. Diese Methoden sind jedoch nutzlos, wenn Sie damit keine genauen Daten für Ihren Chatbot finden. Kunden erhalten keine schnellen Antworten und Chatbots können keine genauen Antworten auf ihre Fragen geben. Daher spielen Datenerfassungsstrategien eine große Rolle bei der Erstellung relevanter Chatbots.

Als die ersten Spracherkennungssysteme entwickelt wurden, war IBM Shoebox das erste System, das einige wenige englische Wörter recht erfolgreich verstand und darauf reagierte. Heute haben wir eine Reihe erfolgreicher Beispiele, die unzählige Sprachen verstehen und im richtigen Dialekt und in der richtigen Sprache des Menschen reagieren, der mit ihnen interagiert. Sobald unser Modell erstellt ist, können wir ihm unsere Trainingsdaten übergeben, indem wir die Funktion „the.fit()“ aufrufen.

Nach all den Funktionen, die wir unserem Chatbot hinzugefügt haben, kann er nun Spracherkennungstechniken verwenden, um auf Sprachsignale zu reagieren und mit vorgegebenen Antworten zu antworten. Unser Chatbot ist jedoch immer noch nicht sehr intelligent, wenn es darum geht, auf alles zu reagieren, was nicht vorgegeben oder voreingestellt ist. In diesem Kapitel werden wir den Trainingsprozess im Detail untersuchen, einschließlich Absichtserkennung, Entitätserkennung und Kontextbehandlung. Der Nachteil dieser Datenerfassungsmethode für die Chatbot-Entwicklung besteht jedoch darin, dass sie zu unvollständigen Trainingsdaten führt, die keine Laufzeiteingaben darstellen. Sie benötigen einen Fast-Follow-MVP-Release-Ansatz, wenn Sie Ihren Trainingsdatensatz für das Chatbot-Projekt verwenden möchten. Hier wird der KI-Chatbot intelligent und ist nicht nur ein geskripteter Bot, der bereit ist, jeden Test zu bewältigen, der ihm vorgelegt wird.

Das Hauptpaket, das wir in unserem Code hier verwenden werden, ist das Transformers-Paket von HuggingFace, einer weithin anerkannten Ressource für KI-Chatbots. Dieses Tool ist bei Entwicklern beliebt, einschließlich derjenigen, die an KI-Chatbot-Projekten arbeiten, da es vorab trainierte Modelle und Tools ermöglicht, die für verschiedene NLP-Aufgaben bereit sind. Im folgenden Code haben wir speziell den DialogGPT-KI-Chatbot verwendet, der von Microsoft auf der Grundlage von Millionen von Gesprächen und laufenden Chats auf der Reddit-Plattform in einer bestimmten Zeit trainiert und erstellt wurde. Das Interpretieren und Reagieren auf menschliche Sprache stellt zahlreiche Herausforderungen dar, wie in diesem Artikel erläutert wird. Menschen brauchen Jahre, um diese Herausforderungen zu meistern, wenn sie eine neue Sprache von Grund auf lernen.

• Sie können es zum Erstellen eines Prototyps oder Proof-of-Concept verwenden, da es schnell relevant ist und nur minimalen Aufwand und Ressourcen erfordert.
• Angesichts der aktuellen Trends, die sich während der Pandemie und nach dem großen KI-Boom noch verstärkt haben, wird es in Zukunft nur noch mehr Kunden geben, die Unterstützung benötigen.
• Menschen brauchen Jahre, um diese Herausforderungen zu meistern, wenn sie eine neue Sprache von Grund auf lernen.
• Dies ist ein wichtiger Schritt beim Erstellen eines Chatbots, da er sicherstellt, dass der Chatbot aussagekräftige Token erkennen kann.
• SQuAD2.0 kombiniert die 100.000 Fragen aus SQuAD1.1 mit über 50.000 neuen unbeantworteten Fragen, die von Crowdworkern auf widersprüchliche Weise so formuliert wurden, dass sie wie beantwortete Fragen aussehen.

Wenn ein Kunde nach der Apache Kudu-Dokumentation fragt, möchte er wahrscheinlich schnell zu einem PDF oder Whitepaper für die spaltenbasierte Speicherlösung weitergeleitet werden. Ihr Chatbot kennt diese Äußerungen nicht und sieht die entsprechenden Daten als separate Datenpunkte. Ihr Projektentwicklungsteam muss diese Äußerungen identifizieren und zuordnen, um eine mühsame Bereitstellung zu vermeiden. Dadurch wird die Relevanz und Wirksamkeit jedes Chatbot-Trainingsprozesses gesteigert. Die überwiegende Mehrheit der Open-Source-Chatbot-Daten ist nur auf Englisch verfügbar.

Zu den üblichen Anwendungsfällen gehören die Verbesserung von Kundensupportmetriken, die Schaffung angenehmer Kundenerlebnisse und die Wahrung der Markenidentität und -treue. Künstlich intelligente KI-Chatbots sind, wie der Name schon sagt, darauf ausgelegt, menschliche Eigenschaften und Reaktionen nachzuahmen. Weitere Informationen finden Sie unter KI-Kundendienst und künstliche Intelligenz und NLP. NLP (Natural Language Processing) spielt eine wichtige Rolle dabei, diesen Chatbots zu ermöglichen, die Nuancen und Feinheiten menschlicher Konversation zu verstehen. KI-Chatbots finden Anwendung auf verschiedenen Plattformen, darunter automatisierter Chat-Support und virtuelle Assistenten, die bei Aufgaben wie der Empfehlung von Liedern oder Restaurants helfen sollen.

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