Разборка чат-ботов: обзор
Я давно в мире чат-ботов. Когда я присоединился к команде Google Cloud, одним из моих интересов было сосредоточиться на Dialogflow, и вскоре я начал получать пинги от разработчиков и руководителей бизнеса, которым нужна была помощь, чтобы начать работу с Dialogflow и чат-ботами. Итак, я решил начать серию статей о чат-ботах под названием «Деконструкция чат-ботов», в которой я планирую поделиться с вами всем своим опытом.
Для нас, людей, разговор естественен, это часть нашей повседневной жизни. Мы фундаментально понимаем это и все нюансы, связанные с этим, потому что, честно говоря, это часть того, кто мы есть. Вот почему так сложно научить машину разговаривать.
То, как вы сейчас взаимодействуете с машинами, кажется довольно простым. Вы просто спрашиваете что-то, и машина отвечает. Но оказывается, что разговор - это действительно сложная вещь для машины, поскольку люди запрашивают информацию по-разному.
Например, чтобы сделать что-то столь же простое, как узнать погоду, вы можете сказать: «Какой прогноз сегодня?», Или «Какая сейчас погода?», Или «Какая температура будет завтра в Сан-Франциско?»
Если бы вы кодировали это традиционно, вам, скорее всего, потребовалась бы целая матрица условных выражений, чтобы выяснить все крайние случаи для всех способов, которыми пользователь может попросить об этой единственной вещи. Но, как вы понимаете, это на самом деле не обслуживается. Вот где помогает NLU (или понимание естественного языка).
NLU - это технология, которая помогает переводить человеческий язык на компьютерный язык и наоборот. Он очень похож на Обработку естественного языка, но делает еще один шаг вперед в понимании разговоров, которые не были обучены понимать, таких как ошибки, орфографические ошибки, акценты, настроения и т. Д. Это делает NLU очень подходящим для чат-ботов. Кроме того, NLU работает как с голосом, так и с текстом.
Когда вы думаете о поддержке клиентов, общение может и не быть на первом месте в вашем списке, но на самом деле это важный элемент для удовлетворения ожиданий клиентов в очень индивидуальной манере. В связи с меняющимися временами пользователи любого продукта или услуги хотят получить поддержку через голосовую связь или чат, и .. Google Dialogflow делает это возможным.
Dialogflow позволяет создавать диалоговые интерфейсы поверх ваших продуктов и услуг, предоставляя мощный механизм понимания естественного языка (NLU) для обработки и понимания того, что ищут ваши пользователи. Это означает, что при использовании Dialogflow вы получаете всю ценность движка NLU для своих чат-ботов, не поднимая пальца.
В этой статье мы рассмотрели опыт общения, почему он важен, NLU и как Dialogflow позволяет очень быстро приступить к работе. В следующей статье мы собираемся описать некоторые важные термины в мире чат-ботов, которые заложат прочную основу для начала создания настоящего чат-бота. Итак, продолжайте следить за разборкой чат-ботов.
