Що таке аналітика чат-ботів? Дізнайтеся більше про аналітику чат-ботів і ключові показники чат-ботів

Варто зауважити, що ваш чат-бот може бути настільки хорошим, наскільки ваші дані та наскільки добре ви їх навчили. Зараз чат-боти є невід’ємною частиною служби підтримки клієнтів компаній. Вони можуть запропонувати швидкі послуги цілодобово без жодної залежності від людини. Але багато компаній досі не мають належного розуміння того, що їм потрібно, щоб запустити та запустити рішення для чату. НЛП або обробка природної мови має низку підполей, оскільки комп’ютерам важко інтерпретувати розмову та мову та реагувати на них. Розпізнавання мовлення працює з методами та технологіями, щоб уможливити розпізнавання та переклад розмовних мов людей у те, що комп’ютер або чат-бот зі штучним інтелектом можуть зрозуміти та відповісти на них.

Модуль FAQ має пріоритет над AI Assist, що дає вам можливість керувати зібраними запитаннями та відповідями, які використовуються як відповіді ботів. QASC — це набір даних у формі запитань і відповідей, який зосереджується на композиції речень. Він складається з 9980 8-канальних запитань з множинним вибором відповідей з природознавства початкової школи (8134 тренування, 926 розробників, 920 тестів) і супроводжується корпусом із 17 мільйонів речень. Вони погоджуються, якщо вони обслуговуються чат-ботом, якщо він відповідає на їхні запитання в режимі реального часу та допомагає швидко вирішити проблему. Дослідження показують, що клієнти вже віддають перевагу чат-ботам. На початку, наприклад, дуже часто буває так, що налаштування NLP не є настільки повними, як це повинно бути, тому бот розуміє більше, ніж мав би.

Чат-боти революціонізували спосіб взаємодії компаній зі своїми клієнтами. Вони пропонують підтримку 24/7, оптимізують процеси та надають персональну допомогу. Однак, щоб зробити чат-бота справді ефективним і розумним, його потрібно навчити за допомогою спеціальних наборів даних. Розвиток мовних моделей обробки природної мови (NLP) надав командам машинного навчання (ML) можливість створювати користувацькі, адаптовані досвіди.

Що таке навчальні дані чат-бота?

Вам потрібно ввести дані, які дозволять чат-боту правильно розуміти питання та запити клієнтів. І це поширене непорозуміння, яке можна зустріти серед різних компаній. У цьому посібнику ми надали покрокову інструкцію зі створення розмовного чат-бота AI. Ви можете використовувати цей чат-бот як основу для розробки такого, який спілкується як людина. Зразки коду, якими ми поділилися, є універсальними та можуть слугувати будівельними блоками для подібних проектів чат-ботів ШІ. Далі наш ШІ повинен мати можливість реагувати на звукові сигнали, які ви йому подаєте.

Деякі з найпопулярніших мовних моделей у сфері чат-ботів штучного інтелекту – BERT від Google і GPT від OpenAI. Ці моделі, оснащені мультидисциплінарними функціями та мільярдами параметрів, роблять значний внесок у вдосконалення чат-бота та роблять його справді інтелектуальним. Проводячи тестування потоку розмов і перевірку точності намірів, ви можете переконатися, що ваш чат-бот не тільки розуміє наміри користувача, але й підтримує змістовні розмови. Ці тести допомагають визначити області для покращення та точного налаштування для покращення загальної взаємодії з користувачем.

Ця проблема зазвичай швидко вирішується шляхом додавання більше фраз до відповідного наміру в налаштуваннях НЛП. Чат-боти еволюціонували, щоб стати одним із сучасних трендів електронної комерції. Але саме дані, які ви «надаєте» своєму чат-боту, створять або порушать ваше віртуальне представництво, яке стикається з клієнтами. Пам’ятайте, що після розгортання чат-бота робота завершена лише наполовину. Вам все одно доведеться працювати над відповідними розробками, які дозволять вам покращити загальний досвід користувача.

Для людського мозку все це здається дуже простим, оскільки ми росли й розвивалися в присутності всіх цих мовних модуляцій і правил. Однак процес навчання чат-бота ШІ схожий на процес навчання людини Чат PG намагаючись вивчити абсолютно нову мову з нуля. Машині чи алгоритму важко обробити різні значення, позначені інтонацією, контекстом, модуляцією голосу тощо, а потім на них реагувати.

A. Чат-бот NLP — це розмовний агент, який використовує обробку природної мови, щоб розуміти та реагувати на вхідні дані людини. Він використовує алгоритми машинного навчання для аналізу тексту чи мовлення та створення відповідей у спосіб, що імітує дані чат-бота людська розмова. Чат-боти NLP можуть бути розроблені для виконання різноманітних завдань і стають популярними в таких галузях, як охорона здоров’я та фінанси. Ми сподіваємося, що тепер ви маєте чітке уявлення про найкращі стратегії та методи збору даних.

Розв’язавши перше запитання, ваш чат-бот буде вмілим і вільно спілкуватися з аудиторією. Розмовний чат-бот представлятиме ваш бренд і надасть клієнтам очікуваний досвід. Буде цікавіше, якщо ваші чат-боти будуть використовувати різні медіа-елементи, щоб відповідати на запити користувачів. Тому ви можете запрограмувати свій чат-бот на додавання інтерактивних компонентів, таких як картки, кнопки тощо, щоб запропонувати більш привабливі враження. Крім того, ви також можете додавати CTA (заклики до дії) або пропозиції продуктів, щоб клієнтам було легше купувати певні продукти. Навчання чат-ботам полягає в тому, щоб дізнатися, що користувачі запитуватимуть у вашій комп’ютерній програмі.

Крок 3: Попередня обробка даних

Він навчить вашого чат-бота розуміти та відповідати вільною рідною англійською мовою. Це може спричинити проблеми залежно від того, де ви перебуваєте та на яких ринках. Відповідь на друге запитання означає, що ваш чат-бот ефективно відповість на проблеми та вирішить проблеми. Це економить час і гроші та дає багатьом клієнтам доступ до бажаного каналу зв’язку. Найкращі дані для навчання чат-ботів – це дані, які містять багато різних типів розмов. Це допоможе чат-боту навчитися реагувати в різних ситуаціях.

Понад 400 000 рядків потенційних запитань дублюють пари запитань. OpenBookQA, натхненний іспитами з відкритою книгою для оцінки людського розуміння предмета. Відкрита книга, яка супроводжує наші запитання, — це набір із 1329 наукових фактів елементарного рівня.

Ми постійно оновлюємо цю сторінку, додаючи нові набори даних, щоб допомогти вам знайти найкращі навчальні дані, необхідні для ваших проектів. У проекті OPUS вони намагаються конвертувати та вирівнювати безкоштовні онлайн-дані, додати лінгвістичні анотації та надати спільноті загальнодоступний паралельний корпус. Зростання популярності штучного інтелекту в багатьох галузях, таких як банківські чат-боти, охорона здоров’я чи електронна комерція, робить чат-боти ШІ ще більш бажаними. Скорочений робочий день, більш ефективна команда та економія спонукають компанії інвестувати в ботів зі штучним інтелектом. Їх може зацікавити ранжування потоків за рейтингом зворотного зв'язку. Спонсор, менеджер і розробник чат-бота відповідають за допомогу у визначенні необхідної аналітики.

Відгуки користувачів є цінним ресурсом для розуміння того, наскільки добре працює ваш чат-бот, і визначення областей, які потрібно покращити. У наступному розділі ми розглянемо важливість обслуговування та постійного вдосконалення, щоб ваш чат-бот залишався ефективним і актуальним з часом. Дізнайтеся, як використовувати Labelbox для оптимізації вашого чат-бота LLM для конкретних завдань для кращої безпеки, релевантності та відгуків користувачів.

Наприклад, у чат-боті для служби доставки піци розпізнавання «начинки» або «розміру», згаданих користувачем, має вирішальне значення для точного виконання замовлення. Наступним кроком буде створення функції чату, яка дозволить користувачеві взаємодіяти з нашим чат-ботом. Ймовірно, ми захочемо включити початкове повідомлення разом із інструкціями щодо виходу з чату, коли вони закінчать роботу з чат-ботом. Оскільки це завдання класифікації, де ми будемо призначати клас (намір) будь-якому вхідному сигналу, моделі нейронної мережі з двох прихованих шарів достатньо. Тому боти для обслуговування клієнтів є розумним рішенням для брендів, які бажають масштабувати або покращити обслуговування клієнтів без збільшення витрат і чисельності співробітників.

Ви можете будь-коли змінити або відкликати свою згоду на декларацію про файли cookie на нашому веб-сайті. Щоб запустити файл і встановити модуль, скористайтеся командою «python3.9» і «pip3.9» відповідно, якщо у вас є більше однієї версії python для цілей розробки. “PyAudio” – ще один неприємний модуль, і вам потрібно вручну погуглити та знайти правильний файл “.whl” для вашої версії Python і встановити його за допомогою pip. Синхронізуйте свої неструктуровані дані автоматично та пропускайте сценарії з’єднання завдяки вбудованій підтримці S3 (AWS), GCS (GCP) і Blob Storage (Azure).

Перше слово, яке ви зустрінете під час навчання чат-бота, — це висловлювання. У наступних розділах ми розглянемо стратегії розгортання, щоб зробити ваш чат-бот доступним для користувачів, а також важливість обслуговування та постійного вдосконалення для довгострокового успіху. Розпізнавання сутності передбачає ідентифікацію певних фрагментів інформації в повідомленні користувача.

У цьому розділі ми розглянемо різні стратегії розгортання та надамо фрагменти коду, які допоможуть вам запустити чат-бота у робочому середовищі. У цьому розділі розглядаються основні етапи збору та підготовки власних наборів даних для навчання чат-ботів. NQ — це великий корпус, що складається з 300 000 питань природного походження, а також анотованих відповідей зі сторінок Вікіпедії для використання в навчанні в системах забезпечення якості. Крім того, ми включили 16 000 прикладів, де відповіді (на ті самі питання) надають 5 різних анотаторів, корисних для оцінки продуктивності вивчених систем контролю якості. Break — це набір даних для розуміння проблем, спрямованих на навчання моделей міркувати над складними проблемами.

Щоб ваш чат-бот був актуальним і швидко реагував, вам потрібно ефективно обробляти нові дані. Нові дані можуть включати оновлення продуктів або послуг, зміни в налаштуваннях користувачів або модифікації контексту розмови. Тестування потоку розмов передбачає оцінку того, наскільки добре працює ваш чат-бот https://chat.openai.com/ обробляє багаточергові розмови. Це гарантує, що чат-бот підтримує контекст і надає узгоджені відповіді на численні взаємодії. Тестування та перевірка є важливими кроками для забезпечення того, щоб ваш спеціально навчений чат-бот працював оптимально та відповідав очікуванням користувачів.

Для конкретного випадку використання, наведеного нижче, ми хотіли навчити нашого чат-бота ідентифікувати конкретні запитання клієнтів і відповідати на них відповідною відповіддю. Ви можете використовувати потенціал найпотужніших мовних моделей, таких як ChatGPT, BERT тощо, і адаптувати їх до своєї унікальної бізнес-програми. Доменно-спеціальні чат-боти потрібно буде навчити якісних анотованих даних, які стосуються вашого конкретного випадку використання. Набір даних SGD (Schema-Guided Dialogue), що містить понад 16 тис. багатодоменних розмов, що охоплюють 16 доменів. Наш набір даних перевищує розмір існуючих корпусів діалогів, орієнтованих на завдання, і водночас підкреслює проблеми створення великомасштабних віртуальних майстрів. Він забезпечує складний тестовий стенд для ряду завдань, включаючи розуміння мови, заповнення слотів, моніторинг стану діалогу та формування відповіді.

Найкраще шукати журнали чату клієнта, архіви електронної пошти, вміст веб-сайту та інші відповідні дані, які дозволять чат-ботам ефективно вирішувати запити користувачів. Більшість малих і середніх підприємств у процесі збору даних можуть мати розробників та інших осіб, які працюють над їхніми проектами розробки чат-ботів. Однак вони можуть містити термінологію або слова, які кінцевий користувач може не використовувати.

У цьому розділі ми розглянемо різні методи тестування та методи перевірки, надавши фрагменти коду для ілюстрації цих концепцій. TyDi QA — це набір даних відповідей на питання, що охоплює 11 типологічно різних мов із 204 тисячами пар запитання-відповідь. Він містить лінгвістичні явища, яких не було б у корпусах лише англійською мовою. Маючи понад 100 000 пар запитань-відповідей у понад 500 статтях, SQuAD значно перевищує попередні набори даних про розуміння прочитаного. SQuAD2.0 поєднує 100 000 запитань із SQuAD1.1 із більш ніж 50 000 новими запитаннями без відповіді, написаними крауд-працівниками у суперечливій манері, щоб виглядати як запитання з відповідями.

Мета набору даних NewsQA — допомогти дослідницькому співтовариству розробити алгоритми, здатні відповідати на запитання, які вимагають людського розуміння та навичок аргументації. На основі статей CNN із бази даних запитань і відповідей DeepMind ми підготували набір даних Reading Comprehension із 120 000 пар запитань і відповідей. CoQA — це великомасштабний набір даних для побудови розмовних систем відповідей на питання. CoQA містить 127 000 запитань із відповідями, отриманих із 8 000 бесід, що включають уривки тексту з семи різних доменів. Однак управління ефективним обслуговуванням клієнтів у кількох каналах продажу стає дедалі складнішим через зменшення терпіння споживачів. Клієнти очікують від брендів миттєвої відповіді на їхні запити про продажі; чат-боти та віртуальні помічники можуть допомогти досягти цієї мети.

Крок 13: Класифікація вхідних запитань для чат-бота

Це дозволяє моделі швидше дістатися до значущих слів і, у свою чергу, призведе до більш точних прогнозів. Тепер у нас є група намірів, і метою нашого чат-бота буде отримати повідомлення та з’ясувати, який намір стоїть за ним. Залежно від кількості даних, які ви позначаєте, цей крок може бути особливо складним і трудомістким. Однак це можна значно прискорити за допомогою служби маркування, наприклад Labelbox Boost. Заздалегідь зв’яжіться з відвідувачами за допомогою персоналізованих привітань чат-бота. Залучайте відвідувачів за допомогою швидких відповідей і персоналізованих привітань ChatBot на основі ваших даних.

Але бот або неправильно зрозуміє і відповість невірно, або просто повністю збентежиться. Дані чат-ботів, зібрані з ваших ресурсів, допоможуть максимально швидко розробити та розгорнути проекти. Переконайтеся, що збираєте дані зі своїх бізнес-інструментів, наприклад із заповненого шаблону консультаційної пропозиції PandaDoc.

Виберіть готовий шаблон чат-бота та налаштуйте його відповідно до своїх потреб. Ви можете швидко обробити велику кількість неструктурованих даних за допомогою багатьох рішень. Реалізація міграції Databricks Hadoop стане для вас ефективним способом використання таких великих обсягів даних. Якщо ви хочете, щоб процес був простим і гладким, тоді найкраще спланувати та поставити розумні цілі. Подумайте про інформацію, яку ви хочете зібрати, перш ніж створювати свого бота. Крім того, ви також можете визначити спільні області або теми, про які більшість користувачів можуть запитати.

На практиці, однак, розробники та суперкористувачі більше беруть участь у впровадженні спеціальної аналітики, ніж у моніторингу. Користувацьку аналітику потрібно зв’язати з механізмом тестування A/B всередині платформи створення чат-бота. Звичайно, у самій бот-платформі важливо не лише мати можливість генерувати та позначати тегами власну аналітику, але й визначати тести A/B у потоці розмови.

Якщо ви вирішите використовувати інші варіанти збору даних для розробки чат-бота, переконайтеся, що у вас є відповідний план. Зрештою, ваш чат-бот забезпечить бізнес-цінність, яку ви очікували, лише якщо він знає, як працювати з реальними користувачами. Створюючи чат-бота, перше і найважливіше – це навчити його відповідати на запити клієнтів, додаючи відповідні дані. Це важливий компонент для розробки чат-бота, оскільки він допоможе вам зрозуміти цю комп’ютерну програму, зрозуміти людську мову та відповідно відповідати на запити користувачів. Ця стаття дасть вам повне уявлення про стратегії збору даних, які ви можете використовувати для своїх чат-ботів. Але перед цим давайте розберемося з метою чат-ботів і навіщо для них потрібні навчальні дані.

Подібно до вхідних прихованих шарів, нам потрібно буде визначити наш вихідний шар. Ми скористаємося функцією активації softmax, яка дозволяє витягти ймовірності для кожного результату. Для цього кроку ми будемо використовувати TFLearn і почнемо зі скидання даних графіка за замовчуванням, щоб позбутися попередніх налаштувань графіка. Сумка слів закодована одним оперативним способом (категоріальне представлення двійкових векторів) і витягує ознаки з тексту для використання в моделюванні.

Нарешті, ми поговоримо про інструменти, необхідні для створення чат-бота, наприклад ALEXA або Siri. Наступним кроком у створенні нашого чат-бота буде зациклення даних шляхом створення списків намірів, запитань і відповідей на них. Якщо чат-бот навчений неконтрольованому ML, він може неправильно класифікувати наміри та в кінцевому підсумку говорити речі, які не мають сенсу. Оскільки ми працюємо з анотованими наборами даних, ми жорстко кодуємо вихідні дані, щоб ми могли гарантувати, що наш чат-бот NLP завжди відповідає розумною відповіддю. Для всіх неочікуваних сценаріїв ви можете мати намір, який говорить щось на зразок «Я не розумію, спробуйте ще раз». У цьому посібнику ми розповімо вам, як ви можете використовувати Labelbox для створення та навчання чат-бота.

Однак основною перешкодою для розробки чат-бота є отримання реалістичних і орієнтованих на завдання діалогових даних для навчання цих систем, заснованих на машинному навчанні. Незважаючи на те, що вони корисні та безкоштовні, величезні набори навчальних даних чат-ботів будуть загальними. Подібним чином, завдяки голосу бренду, вони не будуть пристосовані до характеру вашого бізнесу, ваших продуктів і ваших клієнтів. Однак ці методи марні, якщо вони не допоможуть вам знайти точні дані для вашого чат-бота. Клієнти не отримають швидких відповідей, а чат-боти не зможуть надати точні відповіді на їхні запити. Таким чином, стратегії збору даних відіграють важливу роль у створенні відповідних чат-ботів.

Коли створювалися перші кілька систем розпізнавання мовлення, IBM Shoebox була першою, хто досяг гідного успіху в розумінні кількох вибраних англійських слів і реагуванні на них. Сьогодні ми маємо низку успішних прикладів, які розуміють безліч мов і відповідають на правильному діалекті та мові, як людина, яка з нею взаємодіє. Коли наша модель створена, ми готові передати їй наші навчальні дані, викликавши функцію 'the.fit()'.

Після всіх функцій, які ми додали до нашого чат-бота, він тепер може використовувати методи розпізнавання мовлення, щоб відповідати на мовні сигнали та відповідати заздалегідь визначеними відповідями. Однак наш чат-бот все ще не надто розумний у тому, щоб реагувати на будь-що, що не визначено або встановлено заздалегідь. У цьому розділі ми детально розглянемо процес навчання, включаючи розпізнавання намірів, розпізнавання об’єктів і обробку контексту. Однак недоліком цього методу збору даних для розробки чат-бота є те, що він призведе до часткових навчальних даних, які не відображатимуть вхідні дані під час виконання. Вам знадобиться швидкий підхід до випуску MVP, якщо ви плануєте використовувати свій набір навчальних даних для проекту чат-бота. Саме тут чат-бот зі штучним інтелектом стає розумним, а не просто ботом зі сценарієм, який готовий впоратися з будь-яким випробуванням.

Основним пакетом, який ми будемо використовувати в нашому коді, є пакет Transformers, наданий HuggingFace, широко відомим ресурсом чат-ботів ШІ. Цей інструмент популярний серед розробників, у тому числі тих, хто працює над проектами чат-ботів AI, оскільки дозволяє створювати попередньо підготовлені моделі та інструменти, готові для роботи з різними завданнями NLP. У наведеному нижче коді ми спеціально використали чат-бота DialogGPT AI, навченого та створеного Microsoft на основі мільйонів розмов і поточних чатів на платформі Reddit за певний час. Інтерпретація людської мови та реагування на неї пов’язані з численними труднощами, про що йдеться в цій статті. Людям потрібні роки, щоб подолати ці виклики, вивчаючи нову мову з нуля.

• Ви можете використовувати його для створення прототипу чи підтвердження концепції, оскільки це актуально швидко та вимагає останніх зусиль і ресурсів.
• Враховуючи поточні тенденції, які посилилися під час пандемії та після чудового захоплення штучним інтелектом, у майбутньому буде лише більше клієнтів, яким потрібна підтримка.
• Людям потрібні роки, щоб подолати ці виклики, вивчаючи нову мову з нуля.
• Це важливий крок у створенні чат-бота, оскільки він гарантує, що чат-бот здатний розпізнавати значущі токени.
• SQuAD2.0 поєднує 100 000 запитань із SQuAD1.1 із більш ніж 50 000 новими запитаннями без відповіді, написаними крауд-працівниками у суперечливій манері, щоб виглядати як запитання з відповідями.

Якщо клієнт запитує про документацію Apache Kudu, він, ймовірно, захоче отримати швидкий доступ до PDF-файлу або офіційного документа для рішення для зберігання даних у стовпцях. Ваш чат-бот не буде знати про ці висловлювання та бачитиме відповідні дані як окремі точки даних. Ваша команда розробки проекту має ідентифікувати та намітити ці висловлювання, щоб уникнути болісного розгортання. Це допоможе підвищити актуальність і ефективність будь-якого процесу навчання чат-бота. Переважна більшість даних чат-ботів з відкритим кодом доступна лише англійською мовою.

Загальні випадки використання включають покращення показників підтримки клієнтів, створення чудового досвіду клієнтів і збереження ідентичності бренду та лояльності. Штучно інтелектуальні чат-боти, як випливає з назви, створені для імітації людських рис і відповідей. Ви можете знайти додаткову інформацію про обслуговування клієнтів ai а також штучний інтелект і НЛП. NLP (обробка природної мови) відіграє важливу роль у тому, щоб ці чат-боти могли розуміти нюанси та тонкощі людської розмови. Чат-боти зі штучним інтелектом знаходять програми на різних платформах, включаючи автоматизовану підтримку в чаті та віртуальних помічників, призначених для допомоги в таких завданнях, як рекомендація пісень або ресторанів.

Не забудьте поділитися цією статтею!