Jak zaprojektować samouczącego się chatbota przy użyciu IBM Watson

Jak zaprojektować samouczącego się chatbota? Współcześnie, chatboty są najważniejszymi kanałami interakcji z klientami, czy pracownikami. Istotą tej komunikacji jest dialog. Actionbot wykorzystuje dialog, dzięki któremu jest jednym z najlepszych chatbotów konwersacyjnych. Dzieje się to głównie za pomocą silnika AI – IBM Watson. Dowiedz się, jak wykorzystaliśmy ten silnik konwersacyjny do zaprojektowania naszego chatbota.

Chatbot kontra inteligentny wirtualny asystent

Inteligentny wirtualny asystent to termin opisujący bardziej zaawansowane konwersacyjne chatboty, które są wyposażone w Natural Language Understanding (NLU), Natural Language Generation (NLG) i Machine Learning (ML). Technologie te umożliwiają zrozumienie i zachowanie kontekstu rozmowy oraz prowadzenie zaawansowanych konwersacji.

Terminy “chatbot” i “inteligentny wirtualny asystent” (IVA) są często używane zamiennie, jednak istnieje między nimi kilka znaczących różnic. Chatboty mogą w pewnym stopniu symulować rozmowę, ale działają według ograniczonego scenariusza. Brakuje im umiejętności uczenia się i dostosowywania wiedzy do kontekstu rozmowy. IVA z kolei potrafią naśladować prawdziwe interakcje, wykonując jednocześnie różnorodne zadania, spełniając wymagania użytkowników.

Samouczące się chatboty to te, które wykorzystują ML i inne technologie AI do prowadzenia rozmów. Rozwiązania konwersacyjne, które rozumieją i zachowują kontekst rozmów, niuanse językowe, czy też potrafią skutecznie radzić sobie z niejasnościami, to inteligentni wirtualni asystenci, a nie zwykłe chatboty. Dzięki tym możliwościom i nie tylko, IVA mogą stawiać potrzeby klientów na pierwszym miejscu – znacznie poprawiając jakość obsługi klienta i ostatecznie zwiększając zwrot z inwestycji.

Jak zaprojektować samouczącego się chatbota przy użyciu silnika IBM Watson?

IBM Watson to silnik konwersacyjny oparty na sztucznej inteligencji. Używa się go do tworzenia aplikacji, które rozumieją kontekst rozmowy i odpowiadają na pytania za pomocą języka naturalnego. Wykorzystuje on AI i kognitywną technologię obliczeniową do projektowania samouczących się chatbotów. Dzięki umiejętności przetwarzania języka naturalnego i przy użyciu ML, chatboty mogą opowiadać na złożone pytania w ciągu kilku sekund. 

Silnik IBM Watson umożliwia chatbotom nawiązywanie interakcji przypominających te między ludźmi, analizując i wykorzystując wiele danych do symulacji funkcjonowania ludzkiego mózgu. Chatboty napędzane silnikiem IBM Watson uczą się na ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych, rozumieją kontekst tych danych i udzielają precyzyjnych odpowiedzi za pomocą algorytmów ML i deep learning. 

Oto kilka kroków, dzięki którym uda Ci się zaprojektować samouczącego się chatbota opartego o silnik IBM Watson.

Jak zacząć?

Projektując samouczącego się chatbota, należy najpierw zaplanować jego przeznaczenie, biorąc pod uwagę możliwości platformy, z którą będzie zintegrowany. Dodatkowo, warto dopasować go do wymagań technicznych i biznesowych firmy. Konieczne jest również zrozumienie najważniejszych potrzeb użytkowników. 

Żeby chatbot odpowiadał na określone potrzeby, należy uwzględnić w nim wszystkie funkcje, które budują przyjazne doświadczenie użytkownika. Zastanów się, po co klienci wykorzystują obecne kanały komunikacji (czaty, infolinia itp.), wyobraź sobie możliwe scenariusze rozmowy i zaplanuj przykładowe odpowiedzi dla swojego chatbota.

Kluczowe funkcje Watson Conversation umożliwiają projektowanie chatbotów, które rozumieją wiadomości tekstowe i mogą zintegrować się z wybranym komunikatorem. Narzędzie to zawiera również algorytmy przetwarzania języka naturalnego, dzięki którym chatboty mogą prowadzić ustrukturyzowaną konwersację. Watson Conversation udostępnia interfejs API, który można zintegrować z dowolną witryną lub aplikacją.

Tworzenie intencji

Intencje to cele wyrażone w danych wprowadzonych przez użytkownika, takie jak udzielenie odpowiedzi na pytanie lub przetworzenie płatności za rachunek. Innymi słowy – podobnie jak w zwykłej rozmowie ludzki mózg musi określić, czego naprawdę chce rozmówca, tak też chatbot musi być w stanie zidentyfikować intencję na podstawie otrzymanych komunikatów. Rozpoznając intencje, Watson Assistant może wybrać odpowiedni scenariusz dialogu.

Stworzenie intencji jest niezbędne, żeby chatbot mógł rozpocząć rozmowę. Spróbuj pomyśleć o potrzebach swoich klientów. Przeprowadź badania i zidentyfikuj najczęstsze problemy związane z obsługą klienta. Dokonaj analizy wszystkich swoich produktów i usług, żeby móc poprawić ich działanie. Im więcej potrzeb klientów uda Ci się zidentyfikować, tym lepszej pomocy możesz wymagać od Watsona.

Intencje pomagają Watsonowi zrozumieć możliwe intencje użytkownika i pozwalają mu odpowiednio zareagować. Co ważne, nie musisz pisać kodu, aby zaprojektować dialog – cały proces jest prosty i przyjazny dla użytkownika.

Przykładowo, jeśli chcesz, aby bot odpowiedział na pytanie dotyczące ubezpieczenia, musisz utworzyć intencję, taką jak #I-want-to-buy-insurance. Następnie, żeby sprecyzować prośbę, musisz dodać kilka przykładów, takich jak: “I want to buy a car insurance”, “Help me find the right insurance offer”, itp. Każde dodatkowe zdanie pomaga Watsonowi lepiej zrozumieć prośbę użytkownika.

Dodawanie entities

Entities zawierają informacje potrzebne do zrozumienia intencji użytkowników. Intencje można porównać do czasowników, a entities/podmioty do rzeczowników, którymi określa się dany czasownik.

Tworzenie entities pozwala Watsonowi uzyskać kontekst określonych intencji. Poznając znaczenie każdej intencji, chatbot może odpowiedzieć na dane pytanie, nawet jeśli zostanie ono zadane w trochę inny sposób.

Przykładowo, gdy użytkownik chce zapytać o ofertę ubezpieczenia, entities powinny pomóc zidentyfikować, o jaką ofertę chodzi. Warto więc dodać słowa, które opisują konkretne parametry oferty, takie jak nazwa, kwota, czy to, co jest przedmiotem ubezpieczenia.

Budowanie dialogów samouczącego chatbota

Po dodaniu intencji i entities możesz rozpocząć planowanie konwersacji za pomocą kreatora dialogów. Najważniejsze są oczywiście odpowiedzi chatbota. Watson został przeszkolony w zakresie rozumienia konkretnych intencji – może więc rozpoznać pytanie i udzielić właściwej odpowiedzi.

Łatwo można stworzyć chatbota, który odpowiada na proste pytania za pomocą skryptu. Naturalna komunikacja z użytkownikami jest jednak trudniejsza, ponieważ wymaga przygotowania ogromnej ilości scenariuszy rozmów. Dodatkowo, gdy użytkownik zadaje pytanie, które nie jest wymienione w kreatorze dialogów, Watson nie potrafi na nie odpowiedzieć. Dlatego tak ważne jest nauczenie chatbota, jak prowadzić rozmowę.

Przykładowo, gdy użytkownik pisze: „Chce kupić ubezpieczenie na samochód”, Watson rozumie tę intencję i podaje wcześniej przygotowaną odpowiedź, np “Jaki rodzaj ubezpieczenia chcesz kupić?”. Następnie, po kilku pytaniach uzupełniających, może wykorzystać zebrane dane do wyświetlania spersonalizowanych ofert ubezpieczeniowych.

Trenowanie chatbota

Możesz trenować swojego bota podczas budowania dialogu, ale też po jego wdrożeniu. 

Szkolenie chatbota to najczęściej trzyetapowy proces:

• Zebranie danych, które pomagają zrozumieć pytania i umieścić je w odpowiednim kontekście,
• Analiza danych poprzez powtarzanie zdobytych umiejętności w każdej kolejnej rozmowie,
• Przekwalifikowanie konkretnych umiejętności na podstawie danych zebranych z rozmów.

Każde zadane pytanie dodawane jest do odpowiedniej intencji, dzięki czemu możesz sprawdzić, czy chatbot poprawnie rozumie kontekst. Watson umożliwia szybkie usprawnienie możliwości chatbota i dostosowanie go do potrzeb użytkowników. Każde dane ulepszają proces reagowania na akcje użytkownika, a także cały proces uczenia się. 

Ostatni szlif

Na sam koniec warto popracować nad ogólnym sposobem, w jaki chatbot komunikuje się z użytkownikami. 

Możesz go nauczyć naśladowania odpowiednich tonów, emocji i stylu pisania, aby Twój chatbot był bardziej podobny do człowieka. Przykładowo, gdy użytkownik zaczyna się denerwować, bo zbyt długo czeka na odpowiedź, chatbot może dostosować ton wypowiedzi, aby go uspokoić. W bardziej złożonych dialogach, z którymi chatbot radzi sobie ciężej, warto zaplanować, żeby przekazywał rozmowę pracownikowi obsługi klienta. 

Dobrze dopracowane ostatnie szlify pomagają nauczyć chatbota różnych reakcji na różne rodzaje emocji, ton lub styl pisania.

Actionbot – przykład samouczącego się chatbota

Dzięki silnikowi IBM Watson, Actionbot jest jednym z najbardziej zaawansowanych samouczących się chatbotów na rynku. Nie tylko potrafi naśladować rozmowę z człowiekiem i umieścić ją w odpowiednim kontekście, ale też za pomocą swoich umiejętności automatyzacji może urzeczywistnić każdą intencję użytkownika.

Poznaj magię Actionbota.Wypróbuj nasze demo automatyzacji działań