優れたチャットボットにツリーベースのフローではなくコンテキストが必要な理由

プラトン再発行

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この例では、観光名所への訪問に興味があり、入場チケットの値段を知りたいので、次のように尋ねます。

ユーザー: 「雲霧林のチケットは大人 2 名と子供 1 名でいくらですか?」

驚いたことに、関連する API 統合があったにもかかわらず、チャットボットは答えを知りませんでした。

Bot:「ごめんなさい、まだ勉強中です。」

少しのガイダンスにより、チャットボットはガイド付きの (ルールベースの) 会話フローにリダイレクトします。「」と言うべきであることを示唆しています。チケットを買う事や「最初に、次に「」切符の値段"、そして最後に "雲の森」と答えを導き出します。

Bot: 「チケットはウェブサイトで購入できます。」

まだそれほど近づいていません。

仮想エージェントの大部分は自然言語理解 (NLU) モデルを使用していますが、ユーザーは依然として不自然な対話に困惑しています。

チャットボットのインテリジェンスを、一方の NLP プラットフォームが他方よりも優れている、または劣っていると言って単純に説明することはできません。都合の良い理由ですが、この場合はそうではありません。なぜ？十分にトレーニングされた NLU モデルの目的は、入力 (ユーザーの発話) を出力 (ユーザーの意図) にマッピングするのに役立つことです。たとえば、両方とも 「カレーチキンピザをサンシャインアベニュー20番地に送ります」 & 「フィッシュアンドチップスが食べたいです」 同じ「食品の注文」の意図を指します。

ただし、意図の検出はそこで終了します。会話の設計者または開発者は、意図の検出後に何が起こるかを考慮する必要があります。それは呼ばれています コンテキスト できる限り直接的な返答をするためです。

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実生活では、あなたとあなたの友人が数か月にわたるロックダウンの後にようやく会った場合、二人が覚えている最後の旅行のすべての瞬間がその関係を形作ります。 コンテキスト。都市の名前や途中で出会う人々などの特定のパラメーターがあります。コンテキストも消えやすいものです。つまり、あなたとあなたの友人が他のことについて何度も会って話している場合、コロナウイルス以前の休暇の瞬間が最初に念頭に置かれていないことを意味します。

チャットボットをプログラミングしているとき、ユーザーが発話した特定の情報を使って何かをしたい場合があります。たとえば、仮想エージェントにとっての良いアイデアは、会話セッション中に食品の名前と配達先住所を積極的に抽出し、メモリ状態 (コンテキスト) にコミットすることです。ユーザーがすでにその情報を述べている場合、ボットは同じ情報を要求すべきではありません。

残念ながら、今日のチャットボットの中には、ユーザーと有益な対話を行うために不可欠なパラメータを覚えていないものがあり、ユーザーは最終的にチャットボットを助けるために重要な詳細を繰り返す必要があります。

以下にいくつかの可能性があります。

一部のローコードソフトウェアのツリー状の会話デザインツールの下でのみハッピーパスをデザインする
インテントを顧客が念頭に置いている目標ではなく、フロー内のターンまたはチェックポイントとして扱う
ユーザーのエラー修正やチャットの迂回に関する仕様を指定せずに、ソフトウェアエンジニアに会話のマインドマップまたはフローチャートを提示する
成功/失敗状態へのフローが有限である Web アプリやモバイルアプリとは異なり、非線形アプリケーションでは大きな順列を考慮するのが困難

ユーザー: 「雲霧林への大人 2 名と子供 1 名のチケットの料金はいくらですか」 再び？"

今回、チャットボットは、チケット価格の問い合わせインテントで検索するエンティティを抽出します。それが参加者とアトラクション会場です。チケット価格を調べるのに十分なデータがあるため、チャットボットは関連するリッチカードをいくつか表示します。

おそらくあなたは間違いを犯したと思われます。次のようにしてエラーを修正します

ユーザー: 「代わりに大人1名、子供1名、シニア1名はどうでしょうか？　

フォールバックの代わりに (「ごめんなさい、わかりませんでした」)、メッセージはパラメータベースのインテントにつながります。チャットボットはあなたの好みのアトラクションサイトをすでに記憶しており、今後は新しい参加者の情報のみを考慮します。また、チケット価格の照会状態にあることも認識されているため、繰り返すことなく新しい合計価格が表示されます。