İyi sohbet robotları neden ağaç tabanlı akışlara değil de bağlama ihtiyaç duyar?

Zaman Damgası: 1 Kasım 2021 9:28
Kaynak Düğüm: 1352945

Örnekte, bir turistik mekanı ziyaret etmekle ilgileniyorsunuz ve giriş biletlerinin ne kadar olduğunu öğrenmek istiyorsunuz, bu nedenle şunu soruyorsunuz:

Şaşırtıcı bir şekilde chatbot, ilgili API entegrasyonlarına sahip olmasına rağmen cevabı bilmiyordu.

Chatbot, biraz rehberlikle sizi rehberli (kural tabanlı) bir konuşma akışına yönlendirir. Şunu söylemeniz gerektiğini öne sürüyor:Bilet satın alönce '' sonra ''Bilet fiyatları", ve sonunda "Bulut Ormanı" cevabına ulaşmak için.

Henüz pek yakın değil.

Sanal aracıların büyük çoğunluğu doğal dil anlama (NLU) modelini kullanıyor ancak kullanıcılar hala doğal olmayan diyaloglar karşısında bodur kalıyor.

Bir chatbotun zekası, bir NLP platformunun diğerinden daha iyi veya daha kötü olduğunu söyleyerek basitçe açıklanamaz. Bu uygun bir sebep ama bu durumda öyle değil. Neden? İyi eğitilmiş bir NLU modelinin amacı, bir girdinin (kullanıcı ifadesi) bir çıktıyla (kullanıcı amacı) eşleştirilmesine yardımcı olmaktır. Örneğin, her ikisi de “20 Sunshine Avenue'ya körili tavuklu pizza gönder” ve “Balık ve cips istiyorum” aynı "Yemek Siparişi" amacına bakın.

Ancak niyet tespitinin sona erdiği yer burasıdır. Bir konuşma tasarımcısı veya geliştiricisi olarak niyet tespitinden sonra ne olacağını düşünmeniz gerekir. Buna denir bağlam mümkün olduğunca doğrudan yanıt vermek.

Gerçek hayatta, siz ve arkadaşınız aylarca süren tecritten sonra nihayet buluşursanız, son yolculukta her ikinizin de hatırladığı tüm anlar, hayatınızı şekillendirir. bağlam. Şehir isimleri, yol boyunca karşılaştığınız kişiler gibi belirli parametrelere sahiptir. Bağlam da bozulabilir; bu, siz ve arkadaşınız birden fazla kez başka şeyler hakkında konuşurken buluştuysanız akılda kalan ilk şeyin COVID öncesi tatil anları olmadığı anlamına gelir.

Sohbet robotlarını programlarken kullanıcının söylediği belirli bilgilerle bir şeyler yapmak isteyebilirsiniz. Örneğin, sanal aracınız için iyi bir fikir, konuşma oturumu sırasında yiyecek adını ve teslimat adresini proaktif olarak çıkarmak ve bir bellek durumuna (bağlam) bağlamaktır. Kullanıcı yolda zaten söylemişken bot aynı bilgiyi istememelidir.

Ne yazık ki, günümüzde bazı sohbet robotları, kullanıcıyla yararlı bir diyalog kurmak için gereken temel parametreleri hatırlayamıyor; kullanıcı, sonunda yardımcı olmak için kritik ayrıntıları sohbet robotuna tekrarlamak zorunda kalacak.

Bunlar bazı olasılıklardır:

  1. Bazı düşük kodlu yazılımlarda yalnızca ağaç benzeri konuşma tasarımı araçları altında mutlu yollar tasarlama
  2. Niyetleri, müşterinin aklındaki hedeflerden ziyade akıştaki dönüşler veya kontrol noktaları olarak ele almak
  3. Kullanıcı hatası düzeltmeleri ve sohbet rotaları hakkında hiçbir spesifikasyon olmadan yazılım mühendislerine konuşma zihin haritaları veya akış şemaları sunmak
  4. Başarı/başarısızlık durumlarına giden sonlu akışlara sahip bir web veya mobil uygulamanın aksine, doğrusal olmayan bir uygulamada büyük permütasyonları hesaba katmakta zorluk çekmek

Bu sefer chatbot, bilet fiyatı sorgulama niyetiyle aradığı varlıkları çıkarıyor. Bunlar katılımcılar ve çekim alanıdır. Bilet fiyatlarına bakmak için yeterli veri olduğundan, chatbot birkaç alakalı zengin kart sunuyor.

Güya bir hata yapmışsın. diyerek hatayı düzeltiyorsunuz.

Bir geri dönüş yerine (“Üzgünüm, anlamadım”), mesaj parametre bazlı bir amaca yol açar. Chatbot, tercih ettiğiniz etkinlik alanını zaten hatırladı ve artık yalnızca yeni katılımcı bilgilerini hesaba katıyor. Ayrıca bilet fiyatı sorgulama aşamasında olduğunuzu da bildiğinden tekrarlamanıza gerek kalmadan yeni toplam fiyatı size bildirir.

Yerel bir vatandaş olduğunuzu söylemeye devam ediyorsunuz.

Yine, çekim yerini ve kişi sayısını tekrarlamanıza ve mevcut konuşma konusunu değiştirmenize gerek kalmadan, chatbot, toplanan tüm güncel bilgilere dayanarak bilet fiyatlarını arar. Başarı!

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

Zaman Damgası:

Den fazla Chatbots Hayat