Одно дело обсуждать и изучать, как чат-боты и приложения для обмена сообщениями влияют на социальные сети и бизнес, но другое дело, когда вы их действительно создаете - и это то, чем мы с Линеей Свендсен сделали сегодня. Мы прекрасно провели время, создавая нашего первого чат-бота. Это было не очень умно, но вот что мы узнали.

  • Начать работу было намного проще, чем мы думали. Все, что мы использовали для нашего первого теста, это Chatfuel (платформа чат-бота) и страница в Facebook. Лучшим в Chatfuel было то, что интерфейс чата был прост в настройке, и он был спроектирован таким образом, чтобы пользователям не требовалось много технических знаний.
  • Мы быстро поняли, что самый сложный аспект создания чат-бота - это построение диалогового дерева для ответа на реальные запросы людей. Это, конечно, та часть, где пригодятся машинное обучение и данные на основе шаблонов. Для нас это почти превратилось в игру, в которой мы должны были продумать, какой ход сделать следующим - если мы это сделаем, то что мы будем делать? Это также заставило нас понять, насколько бот отстой. Его разговоры с пользователями были странными. . . и довольно забавно. Очевидно, что мы не первые, кто сталкивается с проблемами в развитии разговорных навыков чат-бота. Эта статья на Medium хорошо резюмирует многие связанные с этим вопросы.
  • Мы еще не смогли автоматизировать сбор данных о вводе, которое мы получаем, поэтому нам придется вручную интегрировать то, что мы узнаем. Очевидно, нам нужно найти способ автоматизировать это. Этот технический аспект должен быть частью начального развертывания, чтобы бот добился успеха. Кроме того, для успеха таких ботов критически важна обратная связь.
  • При построении диалогового дерева мы обнаружили, что очень легко зайти в разговорный тупик. Мы неоднократно попадали в точку, когда мы не могли двигаться дальше, бот не мог прочитать наш ввод или не было ответов или вариантов, чтобы вернуться в «игру». Это легко исправить, но, опять же, для этого потребуются более интеллектуальные вычислительные мощности.
  • Facebook позволил нам транслировать, планировать публикации и продвигать сообщения напрямую тем, кто ранее взаимодействовал с ботом через Facebook Messenger. Это было несколько удивительно, и мы определенно должны быть очень осторожны. Боты не должны вмешиваться или мешать существующим частным разговорам людей с нашими коммерческими интересами.
  • Прыгая в мир чат-ботов, знайте свой жаргон! Некоторые из терминологии, с которой мы столкнулись сегодня, включали следующее: службы конструкторов ботов, аналитика ботов, глубокое обучение, диалоговые интерфейсы, диалоговый интерфейс, взаимодействие с ботами, выражения лица, механизм понимания текста, машинное обучение, точность, близкая к человеческой, и процессор естественного языка.

До тех пор, пока интеллектуальные петли обратной связи и сбор данных не появятся на доступном уровне, все еще необходим гибридный подход между ботами и людьми. Это поможет гарантировать, что взаимодействия предоставят пользователю в некоторой степени значимый опыт. Чтобы создать что-то значимое, необходимо иметь семантическое понимание своей аудитории или клиентов. Кроме того, мы считаем, что очень сложно предсказать, какой формат (например, смайлики, гифки или текст) подходит для общения. Тем не менее, вашему боту все равно нужно как-то выражать личность, и это нужно реализовать с самого начала.

Готовясь к созданию нашего чат-бота, мы с Линеей нашли эти ресурсы и чат-боты вдохновляющими и полезными. На них обязательно стоит взглянуть.

Алло
HomeHero
GYANT
Кварц
Duolingo
HealthTap
Humani: История Джесси (сообщение на основе игры):
Botlist
Botwiki Tutorials
Chatfuel
ChatBots: Создание чат-бота Messenger с API.AI и Node.JS (конечно)

Статьи по теме:
« 11 правил, которым нужно следовать при создании чат-бота »

« Представляем DeepText: механизм понимания текста Facbook »

« Яна Бергант из Udemy рассказывает о разработке чат-бота »

« Как создать своего лучшего бота: сборник ботов »

« 5 советов по созданию следующего замечательного чат-бота »