لماذا تحتاج روبوتات المحادثة الجيدة إلى سياق وليس تدفقات قائمة على الأشجار

الطابع الزمني: 1 نوفمبر 2021 الساعة 9:28 صباحًا
عقدة المصدر: 1352945

في المثال، أنت مهتم بزيارة أحد مواقع الجذب السياحي وتريد معرفة سعر تذاكر الدخول، لذا تسأل:

والمثير للدهشة أن برنامج الدردشة الآلي لم يعرف الإجابة، على الرغم من وجود عمليات تكامل API ذات الصلة.

مع القليل من التوجيه، يقوم برنامج الدردشة الآلي بإعادة توجيهك إلى مسار محادثة موجه (قائم على القواعد). يقترح عليك أن تقول "شراء تذاكر"أولا، تليها"أسعار التذاكر"، وأخيرًا"سحابة الغابات"للوصول إلى الجواب.

ليست قريبة تماما بعد.

تستخدم الغالبية العظمى من الوكلاء الافتراضيين نموذج فهم اللغة الطبيعية (NLU)، لكن المستخدمين ما زالوا يعانون من التقزم في الحوارات غير الطبيعية.

لا يمكن للمرء أن يفسر ببساطة ذكاء برنامج الدردشة الآلي بالقول إن إحدى منصات البرمجة اللغوية العصبية أفضل أو أسوأ من الأخرى. إنه سبب مناسب، لكنه ليس كذلك في هذه الحالة. لماذا؟ الغرض من نموذج NLU المدرب جيدًا هو المساعدة في تعيين المدخلات (كلام المستخدم) إلى المخرجات (قصد المستخدم). على سبيل المثال، على حد سواء "أرسل بيتزا الدجاج بالكاري إلى 20 شارع صن شاين" و ”أريد السمك ورقائق البطاطس“ الرجوع إلى نفس نية "طلب الطعام".

ومع ذلك، هذا هو المكان الذي ينتهي فيه اكتشاف النية. باعتبارك مصمم محادثة أو مطورًا، عليك أن تفكر في ما يحدث بعد اكتشاف النية. تسمى سياق الكلام لإعطاء استجابة مباشرة قدر الإمكان.

في الحياة الواقعية، إذا التقيت أنت وصديقك أخيرًا بعد أشهر من الإغلاق، فإن كل لحظات الرحلة الأخيرة التي يتذكرها كل منكما تشكل سياق الكلام. لديها معلمات محددة مثل أسماء المدن والأشخاص الذين تقابلهم على طول الطريق. السياق أيضًا قابل للتلف، مما يعني أن لحظات عطلة ما قبل فيروس كورونا ليست أول ما يتبادر إلى ذهنك إذا التقيت أنت وصديقك عدة مرات للحديث عن أشياء أخرى.

عندما تقوم ببرمجة برامج الدردشة الآلية، قد ترغب في القيام بشيء ما بالمعلومات المحددة التي ينطق بها المستخدم. على سبيل المثال، من الأفكار الجيدة للوكيل الافتراضي الخاص بك استخراج اسم الطعام وعنوان التسليم بشكل استباقي أثناء جلسة المحادثة والالتزام بحالة الذاكرة (السياق). لا ينبغي للروبوت أن يطلب نفس المعلومات عندما يقولها المستخدم بالفعل في المسار.

لسوء الحظ، لا تستطيع بعض روبوتات الدردشة اليوم تذكر المعلمات الأساسية لإجراء حوار مفيد مع المستخدم، الذي سيتعين عليه في النهاية تكرار التفاصيل المهمة إلى روبوت الدردشة لمساعدته.

هذه بعض الاحتمالات:

  1. تصميم المسارات السعيدة فقط ضمن أدوات تصميم المحادثة الشبيهة بالشجرة في بعض البرامج ذات التعليمات البرمجية المنخفضة
  2. التعامل مع النوايا على أنها منعطفات أو نقاط تفتيش في التدفق، بدلاً من التعامل مع الأهداف التي يضعها العميل في الاعتبار
  3. تقديم خرائط ذهنية للمحادثة أو مخططات انسيابية لمهندسي البرمجيات دون أي مواصفات حول تصحيحات أخطاء المستخدم وتحويلات الدردشة
  4. تواجه صعوبة في حساب التباديل الكبيرة في تطبيق غير خطي، على عكس تطبيق الويب أو الهاتف المحمول ذو التدفقات المحدودة لحالات النجاح/الفشل

هذه المرة، يقوم برنامج الدردشة الآلية باستخراج الكيانات التي يبحث عنها في غرض الاستعلام عن سعر التذكرة. هؤلاء هم المشاركون وموقع الجذب. نظرًا لوجود بيانات كافية للبحث عن أسعار التذاكر، يقدم برنامج الدردشة الآلي بضع بطاقات غنية ذات صلة.

من المفترض أنك ارتكبت خطأ. تصحح الخطأ بالقول

بدلاً من التراجع ("آسف، لم أفهم")، تؤدي الرسالة إلى نية تعتمد على المعلمة. لقد تذكر برنامج الدردشة الآلي بالفعل موقع الجذب المفضل لديك وهو الآن مسؤول فقط عن معلومات المشارك الجديد. كما أنه يعرف أنك في حالة استعلام عن سعر التذكرة، لذلك دون مطالبتك بالتكرار، فإنه يخبرك بالسعر الإجمالي الجديد.

تستمر في الإشارة إلى أنك مواطن محلي.

مرة أخرى، بدون الحاجة إلى تكرار موقع الجذب وعدد الأشخاص وتغيير موضوع المحادثة الحالي، يبحث برنامج الدردشة الآلية عن أسعار التذاكر بناءً على جميع المعلومات المحدثة التي تم جمعها. نجاح!

Source: https://chatbotslife.com/why-good-chatbots-need-context-not-tree-based-flows-f083db0ed635?source=rss—-a49517e4c30b—4

الطابع الزمني:

اكثر من الحياة Chatbots