Статьи

Понимание моделей архитектуры Chatbot и механизмов генерации ответов

Это поколение чат-ботов и искусственного интеллекта. Последние достижения в этой области прорастают до такой степени, что чат-боты заменяют людей в обслуживании клиентов. Искусственный интеллект превратился в нечто большее, чем просто фантастическая мечта. Вы когда-нибудь думали, что люди будут взаимодействовать и общаться с интеллектуальными машинами? Чат-боты сделали эту нереалистичную мысль возможной благодаря своему интеллекту, человеческим ответам и способности учиться с помощью машинного обучения.

Чат-боты являются одним из самых популярных, широко распространенных и доступных способов использования ИИ в реальной жизни. Компании рассматривают чат-ботов как важный инструмент автоматизации обслуживания клиентов и бизнес-процессов.

Разные типы архитектурных моделей чат-ботов

Архитектурная модель чатбота определяется исходя из основной цели разработки. Существует два типа возможных ответов чат-бота: он может генерировать ответ с нуля в соответствии с моделями машинного обучения или использовать некоторую эвристику для выбора соответствующего ответа из библиотеки предопределенных ответов.

Генеративные Модели

Эта модель используется для разработки умных ботов, достаточно продвинутых по своей природе. Этот тип чат-ботов очень редко используется, так как требует реализации сложных алгоритмов.

https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*v32n0te309HpnaxCELaKhg.png

Генеративные модели сравнительно трудно строить и развивать. Обучение этому типу бота требует больших затрат времени и усилий, приводя миллионы примеров. Вот как модель глубокого обучения может вступать в разговор. Однако, тем не менее, вы не можете быть уверены, какие ответы сгенерирует модель.

Модели на основе поиска

Эту архитектурную модель чат-бота проще построить и гораздо надежнее. Хотя точность ответов не может быть 100%, вы можете знать возможные типы ответов и следить за тем, чтобы чатбот не доставлял неправильный или неправильный ответ.

https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*449TonHoHEvc-bwdXPr5OA.png

Модели, основанные на поиске, в настоящее время используются чаще. Разработчикам доступно несколько алгоритмов и API для создания чат-ботов на этой архитектурной модели. Этот бот рассматривает сообщение и контекст разговора, чтобы доставить лучший ответ из заранее определенного списка сообщений.

Механизм генерации ответов чатботов

Давайте обсудим два разных способа, которыми чат-боты понимают сообщение пользователя или получают его намерение.

Эвристика на основе шаблонов

Ответ может быть сгенерирован двумя различными способами: с помощью условной логики if-else или с помощью классификаторов машинного обучения. Самый простой выход – это определить набор правил с предопределенными шаблонами, которые выступают в качестве условия для рамочных правил.

Язык разметки искусственного интеллекта (AIML) наиболее часто используется для написания шаблонов и ответов в процессе разработки чат-ботов.

<category>

<pattern>What is your name</pattern>

<template>My name is Albert Smith</template>

</category>

С помощью конвейера обработки естественного языка и предопределенного расширенного шаблона AIML можно использовать для создания интеллектуального чат-бота. Эти боты анализируют пользовательское сообщение, находят синонимы и понятия, отмечают части речи и выясняют, какое правило соответствует пользовательскому запросу. Однако эти боты не запускают алгоритмы машинного обучения или любые другие API, если они не запрограммированы специально.

Классификация намерений с использованием машинного обучения

Хотя эвристика, основанная на шаблонах, дает хорошие результаты, проблема в том, что она требует, чтобы все шаблоны программировались вручную. Это утомительная задача, особенно если чатбот должен различить сотни намерений для разных сценариев.

Классификация намерений полностью основана на технологии машинного обучения, которая позволяет обучать ботов. С обучающим набором из тысяч примеров, с которыми, скорее всего, сталкивается чат-бот, его можно научить выбирать шаблоны данных и извлекать из них уроки.

scikit-learn – это популярная библиотека машинного обучения, которая помогает в реализации алгоритмов машинного обучения. Разработчики даже имеют возможность использовать один из облачных API-интерфейсов среди api.ai, wit.ai и Microsoft LUIS. Недавно купленный Facebook, wit.ai был первым API машинного обучения для чат-ботов.

Генерация ответа

Когда чатбот поймет сообщение пользователя, следующим шагом будет создание ответа. Одним из способов является генерация простого статического ответа. Другой способ – получить шаблон на основе намерения и ввести некоторые переменные. Компания-разработчик чат-ботов выбирает метод генерации ответа в зависимости от цели использования чат-ботов.

Например, чат-бот с прогнозом погоды, который использует API для получения прогноза погоды для данного местоположения, может либо сказать: «Скорее всего, сегодня будет дождь», либо «это дождливый день», либо «вероятность дождя составляет 80%, поэтому укажите использовать зонтики сегодня “.

Стиль ответа варьируется от пользователя к пользователю. В этом случае бот может изучать и анализировать предыдущие чаты и связанные с ними метрики, чтобы адаптировать пользовательские ответы для пользователя. Следующая диаграмма представляет отдельные модули генерации и выбора ответов:

https://cdn-images-1.medium.com/max/800/1*l0NrPI8UeYQvJO6qM8eYyw.png

Создание чат-бота с нуля, который идеально подходит для ваших целей, требует профессиональной помощи Рекомендуется приобретать услуги по разработке чат-ботов у надежной компании, которая имеет хороший опыт в создании чат-ботов, которые дают человеческие ответы.

Изображения в этом блоге взяты из pavel.surmenok.