चाटबोट चूसता है

दोस्तों, हम आपके ध्यान में चैट बॉट बनाने की समस्याओं पर एक जिज्ञासु प्रस्तुति का एक संक्षिप्त अनुवाद लाते हैं: इस कार्य की विशेषताएं क्या हैं, डेवलपर्स के रास्ते में क्या कठिनाइयाँ हैं और वे कैसे हल की जा सकती हैं। हमने जेट इन्फोसिस्टम्स मशीन लर्निंग सेंटर के एक विशेषज्ञ से इस सामग्री पर टिप्पणी करने के लिए भी कहा। आप लेख के अंत में उनकी राय पाएंगे।

सोशल नेटवर्क नहीं, मोबाइल एप्लिकेशन नहीं, लेकिन संदेश देना एक नया और बहुत महत्वपूर्ण चलन है। आज, मैसेजिंग की तीव्रता तेजी से बढ़ रही है, और डेटा वॉल्यूम के मामले में संचार का यह तरीका 2015 की शुरुआत में कहीं और सामाजिक नेटवर्क से आगे निकल गया है। उदाहरण के लिए, फेसबुक संदेशों पर ध्यान केंद्रित करता है और इस सोशल नेटवर्क पर आपके पेज से जुड़ी हर चीज को आगे बढ़ाने जा रहा है - एक समाचार फ़ीड और सामान - कहीं दूर।

आज स्मार्टफोन की बदौलत टच इंटरफेस ने दुनिया जीत ली है। और ऐसा लगता है कि अगला चरण चैट उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस होगा जिसमें आपके पास वॉयस या टेक्स्ट चैट बॉट होगा।

चलो उन कठिनाइयों के बारे में बात करते हैं जिन्हें दूर करना है - और भविष्य में दूर करना होगा - पूर्ण विकसित चैट बॉट के डेवलपर्स द्वारा।

विश्लेषकों ने हमें क्या बताया?

गार्टनर का दावा है कि 2022 तक सभी ग्राहक बातचीत का 70% हिस्सा किसी न किसी प्रकार के एआई के माध्यम से होगा। यह माना जाता है कि कंपनी में वॉयस कॉल की संख्या में भी 10% की कमी आएगी। कम से कम, जब उपयोगकर्ता 60% मामलों में कंपनी को कॉल करते हैं, तो मानव भागीदारी की आवश्यकता नहीं होती है। और अन्य मामलों में, लोग केवल प्रक्रिया के कुछ चरण में भाग लेंगे, संभवतः उपयोगकर्ताओं के साथ सीधे संवाद करेंगे।

अन्य अध्ययनों के अनुसार, चैटबॉट बाजार तेजी से बढ़ेगा। और यह केवल ग्राहक सेवा के बारे में नहीं है, बल्कि बिक्री और विपणन के बारे में भी है। शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि चैटबॉट दुनिया भर में 6% कर्मचारियों की जगह ले पाएंगे। इसका मतलब है कि लगभग 200 मिलियन लोगों को एक नई, अधिक दिलचस्प नौकरी की तलाश करनी होगी।



अंत में, विश्लेषकों का मानना ​​है कि चैटबॉट का उपयोग करने से दुनिया भर में प्रति वर्ष $ 7 ट्रिलियन की बचत हो सकती है।

इरादे और अभिव्यक्ति

दो साल पहले मुझे चैट बॉट से नफरत थी, लेकिन आज मैं उन्हें पसंद करता हूं क्योंकि मैं उन्हें विकसित करता हूं। लेकिन कई आज भी उन्हें पसंद नहीं करते हैं। चैटबॉट इतने बुरे क्यों हैं?

यह मुझे लगता है कि उनकी अपूर्णता के कारणों को दो समूहों में विभाजित किया जा सकता है: एक एआई के क्षेत्र से संबंधित है, और दूसरा समूह लोगों से संबंधित है। लेकिन चूंकि मैं एक इंजीनियर हूं और मनोविज्ञान और उपयोगकर्ताओं से संबंधित अन्य विषयों में बहुत मजबूत नहीं हूं, वे केवल एआई के बारे में बात करेंगे।

सबसे पहले, हमें खुद से पूछने की ज़रूरत है: चैट बॉट कैसे पहचानते हैं कि उपयोगकर्ता उन्हें क्या बता रहे हैं? मान्यता की दो प्रमुख अवधारणाएँ हैं। उपयोगकर्ता का इरादा क्या है, उसका लक्ष्य क्या है? उदाहरण के लिए, एक व्यक्ति को बड़ी राशि के लिए सेवाओं के लिए एक बिल मिला और वह जानना चाहता है कि इतने सारे क्यों। वह ग्राहक सहायता की ओर मुड़ता है, उसका इरादा अपने प्रश्न का उत्तर प्राप्त करना है। ऐसा उपयोगकर्ता कई अभिव्यक्तियों का उपयोग कर सकता है; वह पूछ सकता है: "मेरा खाता इतना बड़ा क्यों है?" "क्या हुआ?" "मेरे खाते में क्या गलत है?" "मुझे इतना भुगतान क्यों करना चाहिए?" चैट बॉट बनाने के क्षेत्र में इन अवधारणाओं का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है।

इरादे और भाव कैसे पहचाने?

चैटबोट कीवर्ड को अलग करने के लिए उपयोग किया जाता है। कहते हैं, यदि पाठ "उपयोगकर्ता" उपयोगकर्ता से पाठ में था, तो अपील संभवतः बिलिंग सेवा को संदर्भित करती है। लेकिन उपयोगकर्ता कह सकता है: " मैंने बिल में देखा कि मेरे पास गलत सदस्यता थी ।" यह व्यक्ति खाते में दिलचस्पी नहीं रखता है, वह दूसरी सदस्यता चाहता है। और आपको सभी प्रकार के बैसाखी नियमों का आविष्कार करना होगा।

लेकिन उपयोगकर्ता वाक्य को पलट सकता है और कह सकता है: " मुझे लगता है कि मेरे पास गलत सदस्यता है, क्योंकि मैंने देखा कि मेरे खाते में कुछ गलत है ।" और आपकी बैसाखी अब काम नहीं करती! और आप बैसाखी की नई परतों को जमा करके इन नियमों का विस्तार करते हैं।

ये नियम पूरी तरह से काम नहीं करते हैं, और डेवलपर्स ने अंतिम रूप देने में बहुत समय बिताया है। मशीन लर्निंग के माध्यम से ही आगे की प्रगति हासिल की गई। एक प्राकृतिक भाषा (नेचुरल लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग, NLU) की समझ के क्षेत्र में एक अलग दिशा है जो इस कार्य पर काम करती है।

इसी समय, एनएलयू प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) का एक अभिन्न अंग है - यह शब्द समझने और भाषण उत्पन्न करने से संबंधित हर चीज का वर्णन करता है। यह समझना कि कोई आपके बारे में क्या कह रहा है, अनिवार्य रूप से एक विशेष इरादे के अनुसार अभिव्यक्ति का वर्गीकरण है।

इरादे निर्धारित करने में कठिनाइयाँ

मुख्य समस्याओं में से एक "खराब" अभिव्यक्तियों का अस्तित्व है। एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए, आपको अपने स्वयं के इरादे उत्पन्न करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, आपके पास ऐसे उदाहरण हैं:

मेरा खाता इतना बड़ा क्यों है ?
मेरा बिल इतना महंगा क्यों है ?
मेरे खाते में राशि इतनी बड़ी क्यों है ?

उन्हें एनएलयू और एनएलपी सिस्टम के प्रशिक्षण के लिए इनपुट के रूप में उपयोग किया जा सकता है। ये वाक्य बहुत समान हैं, वे "क्यों ..." से शुरू होते हैं। इसके अलावा, सभी वाक्यों में "मेरा खाता" शब्द शामिल है, इसलिए आप आदेश को बदलने के एक सरल नियम का उपयोग कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, "मेरा खाता" वाक्यांश की उपस्थिति के बारे में। इसके अलावा, हर बार "ऐसा" शब्द का उल्लेख किया गया है, और हम यह मान सकते हैं कि यह विशेष रूप से खाते की चर्चा को संदर्भित करता है। यदि आप एल्गोरिथ्म को नहीं समझाते हैं कि इस तरह के इरादे को निर्धारित करने में वास्तव में क्या मायने रखता है, तो आपका एनएलपी सिस्टम अच्छी तरह से काम नहीं करेगा।

इस वाक्य में, “ मुझे पृथ्वी पर सामान्य से बहुत अधिक भुगतान क्यों करना चाहिए? »ऊपर उल्लिखित कोई भी शब्द नहीं है। एनएलपी प्रणाली यह नहीं समझ पाएगी कि प्रस्ताव इस समूह का है, जब तक कि आपका कोई इरादा न हो। लेकिन अगर कई इरादे हैं, तो स्थिति बहुत जटिल हो जाती है।

भावों की विविधता

इसलिए, हमें बहुत ही विविध प्रकार के भावों की आवश्यकता है। उन्हें उत्पन्न करना कोई आसान काम नहीं है। ऐसा करने के लिए, मैंने अपनी विविधीकरण रणनीति विकसित की।

→

एनएलपी प्रणाली का एक हिस्सा विभिन्न प्रकार के समानार्थक शब्द का प्रबंधन करता है, और दूसरा भाग विभिन्न प्रकार के शब्द क्रम को संभालता है। अधिकांश एनएलपी सिस्टम में दो मुख्य ब्लॉक होते हैं:

• Word2Vec पहचानने योग्य शब्दों को वेक्टर प्रतिनिधित्व में परिवर्तित करता है।
  
• एक सजा हुआ तंत्रिका नेटवर्क (SNA) या एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क (RNS) जो शब्द क्रम को संसाधित करता है।
  

Word2Vec की विशेषताएं इसे शब्दों के कुछ गुणों को पहचानने की अनुमति देती हैं, और परिणामस्वरूप, ऐसे शब्द जो अर्थ में समान हैं, एक दूसरे के करीब होंगे। अक्ष "आकार" वाहनों पर रखें:


और अगर आपने सब कुछ ठीक किया, तो आप इन संस्थाओं को एक अन्य अक्ष पर वितरित कर सकते हैं - जिस पर्यावरण के लिए इस प्रकार का परिवहन करना है।


सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए आपको यह जानना होगा कि आपके कार्य के लिए कौन सी विविधता प्रासंगिक है और कौन सी प्रासंगिक नहीं है। मान लीजिए कि आपको वास्तव में कुछ बड़ा परिवहन करने की आवश्यकता है, और परिवहन की विधि कोई मायने नहीं रखती है। तब, शायद, ऐसी विविधता स्वीकार्य होगी:


एक अन्य मामले में, यदि केवल भूमि द्वारा वितरित किया जाता है तो आकार मायने नहीं रखता।


Word2Vec शब्दों को सदिश निरूपण में परिवर्तित करता है। यह प्रतिनिधित्व फिर एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रेषित किया जाता है जो शब्द क्रम का अध्ययन करता है।

मेरी रणनीति बहुत सरल है। पहले हम बहुत सारे ऑफर बनाते हैं। खाते के मामले में, हम समानार्थक शब्द में रुचि नहीं रखते हैं, लेकिन केवल शब्द क्रम है।

मेरा खाता इतना बड़ा क्यों है?
मेरा खाता बहुत बड़ा है!
मेरे खाते में, एक अपमानजनक राशि!

शब्द "स्कोर" वाक्य के विभिन्न स्थानों में है। हम अलग-अलग शब्द क्रम के साथ अधिक से अधिक उदाहरण उत्पन्न करने की कोशिश कर रहे हैं, बिना इस बात की चिंता किए कि अलग-अलग शब्दों में किसी एक विचार को कैसे व्यक्त किया जाए।

फिर आपको विविधता के लिए समानार्थक शब्द जोड़ने की आवश्यकता है। मान लीजिए, पहले वाक्य में, " क्यों, " के बजाय आप कह सकते हैं कि " यह कैसे हुआ, ... ", " मुझे समझाएं क्यों ... " या " मुझे बताएं कि यह कैसे हुआ ... ", और फिर आप किसी भी वाक्य को समाप्त कर सकते हैं एक और विकल्प। उदाहरण के लिए, " मुझे समझाएं कि आपका चेक इतना विशाल क्यों है ।"



हम इस संदर्भ में स्वीकृत समानार्थक शब्दों की एक सूची बनाते हैं, अभिव्यक्ति उत्पन्न करने के लिए एक स्क्रिप्ट लिखते हैं, और एक अच्छा प्रशिक्षण डेटासेट प्राप्त करते हैं। और फिर आपको स्पष्ट रूप से उस प्रणाली को बताने की आवश्यकता है जो इस संदर्भ में समानार्थक शब्द की अनुमति है।

पूर्णता

यह मुझे लगता है कि कई कंपनियां भूल जाती हैं कि परिणामी चैट बॉट में सुधार की आवश्यकता है।

वाक्य लें: “ यह कैसे हुआ कि मुझे सामान्य से बहुत अधिक भुगतान करने की आवश्यकता है? »ये शब्द मेरे पर्यायवाची शब्द में शामिल नहीं हैं, और शब्द क्रम पहले इस्तेमाल किए गए शब्दों से अलग है। इस वाक्य को दूसरी अभिव्यक्ति के रूप में जोड़ने की आवश्यकता नहीं है। पहले देखें कि क्या ऐसा कोई शब्द क्रम है, और यदि नहीं, तो वाक्य को एक नए शब्द क्रम के रूप में जोड़ें, और फिर समानार्थक शब्द जोड़ें। इस तरह आपको भावों का एक बहुत विविध सेट मिलता है।

विविधता अभिव्यक्ति का आकलन

आप कैसे जानते हैं कि सब कुछ कितना अच्छा है? आप शब्दों के वेक्टर अभ्यावेदन को सरलीकृत अभिव्यक्तियों के समूहों में प्रयोग कर सकते हैं, और मूल्यांकन कर सकते हैं कि वे कितने विविध हैं।



मीट्रिक बहुत सरल है: हम समूहों की संख्या की गणना करते हैं और इसे अभिव्यक्तियों की संख्या से विभाजित करते हैं। औसतन, विभिन्न प्रकार के अभिव्यक्तियों में लगभग 50% का स्तर होता है।

जाहिर है, अगर विविधता 20% से कम है, तो आप बहुत अच्छी तरह से काम नहीं कर रहे हैं। दूसरी ओर, यदि विविधता 80% से ऊपर है, तो अभिव्यक्ति संभवतः एक दूसरे से संबंधित नहीं हैं, और एल्गोरिथ्म के लिए एक अच्छा संयोजन खोजना बहुत मुश्किल है।

मान्यता सटीकता

एक ट्रेन स्कोर का मतलब है कि प्रशिक्षण डेटासेट पर सिस्टम कितना सही काम करता है। यह बहुत दिलचस्प नहीं है, क्योंकि आपको केवल अपने प्रशिक्षण डेटासेट का मूल्यांकन मिलेगा। और आगे क्या करना है यह स्पष्ट नहीं है।

इस स्थिति में, आपको रुचि होनी चाहिए जिसमें अभिव्यक्तियों को गलत तरीके से वर्गीकृत किया गया है। सब गलत कहाँ हो गया?

वाक्य " मैंने बिल में देखा कि मेरे पास गलत सदस्यता है ", ऊपर दिखाए गए उदाहरणों के साथ भी गलत तरीके से वर्गीकृत किए जाने की उच्च संभावना है।

और यदि आप देखते हैं कि प्रस्ताव को गलत तरीके से वर्गीकृत किया गया है, तो आपको यह पता लगाने की आवश्यकता है कि स्थिति को कैसे सुधारें।

Word2Vec और एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क को अक्सर ब्लैक बॉक्स माना जाता है, उनकी व्याख्या करना बहुत मुश्किल है। लेकिन फिर भी एक मुश्किल रास्ता नहीं है। प्रत्येक शब्द के लिए अलग से हम शोर जोड़ते हैं। और एक शब्द को बदलना शुरू करते हुए, आप देखेंगे कि इस विशेष शब्द की परिभाषा कितनी संवेदनशील है।

इसलिए हम वाक्य में हर शब्द के साथ करते हैं: वेक्टर में शोर जोड़ें और इसे एल्गोरिथ्म के माध्यम से चलाएं। यदि परिणाम समान है, तो एल्गोरिथ्म इस शब्द में दिलचस्पी नहीं रखता है। यदि शोर जोड़ने के बाद परिणाम पूरी तरह से अलग हो जाता है, तो शायद यह शब्द बहुत प्रासंगिक है।

इस तरह से संवेदनशीलता का विश्लेषण करने से, आप यह समझ पाएंगे कि इरादा गलत तरीके से निर्धारित किया गया था, उदाहरण के लिए, क्योंकि यह शब्द "गिनती" है। या, यदि वाक्य में केवल "क्यों ..." शब्द शामिल हैं, तो शायद यह वे थे जो इरादे की ऐसी परिभाषा का नेतृत्व करते थे। यदि पूरी बात शब्द "स्कोर" में है, तो आपके पास कई विकल्प हैं:

• इस अभिव्यक्ति को हटा दें और आपकी गलत तरीके से वर्गीकृत अभिव्यक्ति गायब हो जाएगी।
  
• या सदस्यता से जुड़े अभिव्यक्तियों के समूह में, आप केवल "गणना" शब्द के साथ अधिक भाव जोड़ते हैं ताकि सिस्टम "समझ" शुरू हो जाए कि ये दो शब्द एक साथ हो सकते हैं। और, संदर्भ के आधार पर, आपको यह पता लगाना चाहिए कि क्या होता है, चाहे वह खाता हो या सदस्यता।
  
• या, इसके विपरीत, आप "गिनती" से संबंधित अधिक अभिव्यक्ति जोड़ सकते हैं, लेकिन इसे शामिल नहीं कर सकते हैं, ताकि सिस्टम "गिनती" के प्रति कम संवेदनशील हो जाए।
  

बातचीत प्रवाह

अगली बात, जिस पर बहुत कम लोग ध्यान देते हैं, वह है संवादी प्रवाह। लोग आपके बॉट का उपयोग कैसे करते हैं? वे उसके साथ कैसे काम करते हैं? बातचीत में क्या हो रहा है? अधिकांश उपयोगकर्ता क्या करते हैं?

यह आरेख वार्तालाप के विकास को दर्शाता है। यह देखा जा सकता है कि इस धागे का उपयोग सबसे अधिक बार किया जाता है, कि बहुत से लोग बॉट के इस हिस्से को पसंद करते हैं। लेकिन यह देखना अधिक महत्वपूर्ण है कि बातचीत में ऐसे क्षण कहाँ आते हैं जो लोगों को बॉट का उपयोग करना बंद कर देते हैं: वे कुछ पूछते हैं, और फिर वे अचानक निकल जाते हैं।

भावना विश्लेषण

यह समझने की कोशिश करना महत्वपूर्ण है कि आपके चैट बॉट के साथ चैट करने पर लोग कैसा महसूस करते हैं। इसके लिए, हम भावनाओं के विश्लेषण का उपयोग करते हैं। यदि आप समझ सकते हैं कि 60% या अधिक उपयोगकर्ता चैट बॉट के साथ बात करने के बाद असंतुष्ट महसूस करते हैं, तो कुछ करने की आवश्यकता है। मुझे नहीं लगता कि कोई भी संवाद मंच इस तरह की जानकारी को ध्यान में रखता है।


अक्सर, नकारात्मक भावनाएं प्रस्तावों का कारण बनती हैं जो नकारात्मक नहीं लगती हैं - उन्हें सिर्फ इमोजी पर आधारित एक चैट बॉट द्वारा सीखा गया था। यदि आपके पास डेटासेट में एक व्यंग्यात्मक वाक्य है, तो इसका मतलब कुछ भी हो सकता है। एक बॉट को यह नहीं मानना ​​चाहिए कि यह खराब भावना से जुड़ा है, क्योंकि अभिव्यक्ति तटस्थ हो सकती है।

उपयोग के उदाहरण

चैट बॉट का उपयोग कब करें? जब आपके ग्राहकों को त्वरित उत्तर की आवश्यकता होती है, या वे फोन पर लाइन में नहीं लटकना चाहते हैं, तो इससे पहले कि कोई ऑपरेटर उनकी मदद करने के लिए तैयार हो।

यदि पर्याप्त स्टाफ नहीं है, तो बुनियादी या सामान्य सवालों के जवाब देने के लिए चैट बॉट का उपयोग क्यों न करें?

यह भी पता लगाना बहुत महत्वपूर्ण है कि आपके व्यवसाय का कौन सा क्षेत्र लागत के बहुमत के लिए खाता है, क्योंकि तब आप बहुत सारे पैसे बचा सकते हैं यदि आप इस क्षेत्र को चैट बॉट में स्थानांतरित करते हैं।

भावुकता के लिहाज से रोबोट सबसे अच्छे वार्ताकार नहीं हैं। यदि आप बचाव सेवा को कॉल करते हैं, तो आप एक सीधा जवाब चाहते हैं। लेकिन अगर आपको कार या छोटी दुर्घटना की समस्या है, तो आप कार सेवा को कॉल करते हैं और लाइन पर लंबे समय तक इंतजार नहीं करना चाहते हैं, तो आप बस कह सकते हैं: "मेरा टायर फट गया," ऐसा ही कुछ। बेशक, मेरा मतलब छोटी दुर्घटनाओं या बड़ी संख्या में घायलों के साथ दुर्घटना नहीं है, ऐसी स्थितियों में चैट बॉट का उपयोग नहीं किया जा सकता है।

और मैं एक और पहलू को छूना चाहता हूं: यह आकलन करना कि क्या चैट बॉट किसी विशिष्ट कार्य के लिए उपयुक्त है। हमारे कई ग्राहक हमारे पास आते हैं और कहते हैं: “ हमारे पास साइट पर ऐसा फॉर्म है, तो इसे चैटबॉट में ट्रांसफर क्यों नहीं किया जाता? “लेकिन हम कई वर्षों से रूपों के साथ काम कर रहे हैं, और हम मानते हैं कि वे बहुत प्रभावी हैं।

फ़ॉर्म बहुत सरल हैं, और लोग जानते हैं कि उनके साथ कैसे काम किया जाए। चैट बॉट में फॉर्म क्यों भरें? उपयोगकर्ता इंटरैक्शन में से कुछ चैटबॉट के लिए उपयुक्त है, लेकिन कभी-कभी केवल फ़ॉर्म भरना आसान होता है, क्योंकि यह बहुत आसान है।

लेकिन अन्य परिस्थितियां हैं।

उदाहरण के लिए, यदि ग्राफ़िकल इंटरफ़ेस जानकारी खोजने के लिए बहुत सुविधाजनक नहीं है, तो संवादी उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस आउटपुट बन सकता है। बेशक, यदि आपके पास "खराब" भाव हैं, तो चैट बॉट काम नहीं करेगा। और आमतौर पर ऐसे भाव एक व्यक्ति द्वारा उत्पन्न होते हैं।

सबसे महत्वपूर्ण बात बातचीत का डिज़ाइन है। एक संपूर्ण VoiceCon सम्मेलन इस विषय के लिए समर्पित है। बातचीत का डिज़ाइन बहुत कठोर होना चाहिए। और यदि आप एक अच्छा डिज़ाइन बनाते हैं, तो आप बहुत उच्च गुणवत्ता वाले एआई के साथ दूर हो सकते हैं। और यह बल्कि दुखद है, क्योंकि यह चैटबॉट में विफलताओं का कारण बनता है।

उपयोगी सुझाव

शायद, आप में से कई लोगों ने वेबसाइटों पर पॉप-अप देखा है: “हैलो। क्या मैं आपकी कुछ मदद कर सकता हूं? " या "मैं देखता हूं कि आप एक पत्र भेजने की कोशिश कर रहे हैं। मुझे आपकी मदद करने दो! ”

मुख्य पृष्ठ पर चैट बॉट न रखें। यह मत करो।

इस तरह के बॉट्स का इस्तेमाल केवल माइलेज फॉर्म में किया जा सकता है अगर वे पूरे पेज पर कब्जा नहीं करते हैं। फिर लोग बॉट का उपयोग करना शुरू कर देते हैं क्योंकि यह आपको उत्तर खोजने में मदद कर सकता है। इसके अलावा, चूंकि आप बॉट के दायरे को सीमित करते हैं, इसलिए इसे विकसित करना आसान हो जाता है। हालांकि, आप एक बॉट वाले लोगों को परेशान नहीं करते हैं जिनकी उन्हें वर्तमान में आवश्यकता नहीं है।

लोग चैटबॉट को निजीकृत करते हैं। वे जानबूझकर रोबोट की तरह नहीं हैं।

अपने चैटबोट को निजीकृत करें! यहां तक ​​कि अगर आप अपने ग्राहकों को हर बार बताते हैं कि यह एक रोबोट है, तब भी इसे कुछ व्यक्तिगत विशेषताएं दें।

यदि आप एक होटल मैनेजर हैं, तो शायद आपको बटलर की तरह बोलने वाले एक बहुत ही औपचारिक चैट बॉट की आवश्यकता है: "हाँ, सर," "धन्यवाद, सर।" और यदि आप एक दूरसंचार निगम हैं, और युवा लोगों के लिए टैरिफ योजनाएं विकसित कर रहे हैं, तो कुछ का उपयोग करना बेहतर है: "अरे यार, आप कैसे हैं?"

हमेशा याद रखें कि आपके दर्शक कौन हैं।

यदि आप स्वच्छ और सुसंगत हैं, तो चैट बॉट आपके ग्राहकों से अधिक अपील करेगा। संवादात्मक प्रवाह में निरंतरता बनाए रखें, क्योंकि अक्सर शुरुआत में सब कुछ ठीक हो जाता है, और थोड़ी देर बाद बातचीत बहुत रोबोट बन जाती है।

यह बहुत महत्वपूर्ण है कि आपके चैटबोट सहयोगात्मक तरीके से संवाद करें। और बहुत महत्व है जिस तरह से यह शुरुआत में प्रकट होता है।

किसी व्यक्ति ने किसी कारणवश आपकी चैट बॉट खोल दी है। उपयोगकर्ता को तुरंत समझाएं कि आप चैट बॉट बना सकते हैं। इसके अलावा, उपयोगकर्ता की अपेक्षाओं को प्रबंधित करें: कहें कि आप एक बॉट हैं, क्योंकि कुछ त्रुटियां उसके लिए उपयोगी होंगी।

बहुत सामान्य वाक्यांशों का उपयोग न करें। मत पूछो: "मैं आपकी मदद कैसे कर सकता हूं?"

मैं आमतौर पर ऐसे बॉट्स पूछता हूं: " लॉटरी जीतने में मेरी मदद करो ", या ऐसा ही कुछ। तो बॉट स्पष्ट रूप से और बस संवाद करते हैं।

एक बातचीत में पहल के हस्तांतरण को संभालने के लिए यह वास्तव में महत्वपूर्ण है - और मुश्किल -।

जब हम एक दूसरे के साथ संवाद करते हैं, तो हम दृश्य संकेतों का उपयोग करते हैं जो हमें समझने की अनुमति देते हैं: " अब यह बोलने की मेरी बारी है ।" लेकिन चैटिंग को लागू करना बहुत कठिन है। उपयोगकर्ता को यह स्पष्ट करना आवश्यक है कि अब बॉट इस बात की प्रतीक्षा कर रही है कि कोई व्यक्ति इसे क्या लिखेगा। उदाहरण के लिए, उसने एक बर्गर ऑर्डर किया, और बॉट पूछ सकता है: “ क्या आप अधिक फ्रेंच फ्राइज़ चाहते हैं? "

बॉट में मानव भाषा का उपयोग करना बहुत महत्वपूर्ण है।

सूखी बातचीत बहुत कष्टप्रद है। बातचीत को और अधिक विश्वसनीय बनाने के लिए बॉट की पहचान का उपयोग करें।

क्लाइंट के साथ पूरी बातचीत के दौरान पुष्टि करना या पुष्टि करना शुरू करना बहुत लुभावना है।

लेकिन यह नाराज़ है अगर बॉट लगातार पूछता है: "क्या सब कुछ ठीक है?" या "सही?" या "आपने बर्गर ऑर्डर किया है, है ना?" अपने चैटबॉट में ऐसा न करें!

यह केवल अनुमेय है जहां यह वास्तव में प्रासंगिक है। उदाहरण के लिए, बातचीत के अंत में जोड़ें: “ अच्छा। अब आपको फ्राइज़ और पेय के साथ बर्गर का भुगतान करना होगा। क्या यह सब ठीक है? »ऐसा करने का एक सुरुचिपूर्ण तरीका अंतर्निर्मित पुष्टिकरण है। यदि आप बर्गर ऑर्डर करते हैं, तो आप पूछ सकते हैं: “ अच्छा। क्या आप अपने बर्गर को फ्राई करना चाहते हैं? "

किसी बिंदु पर, बॉट कुछ गलत व्याख्या कर सकता है। इसके अलावा, लोग गलतियाँ करते हैं। कभी-कभी आप कुछ ऑर्डर करते हैं और सोचते हैं: " हम्म, मैं शायद इसके बजाय ट्रिपल बेकन लेता हूं, यह बेहतर है ।" इसलिए, डेवलपर को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि चैटबॉट इससे निपटने में सक्षम है। आपको यह समझने के लिए वार्तालाप प्रवाह बनाना होगा कि बातचीत में इस बिंदु पर हम क्रम बदलना चाहते हैं।

डिज़ाइन थ्रेड्स जो उपयोगकर्ता की त्रुटियों के खिलाफ मजबूत हैं क्योंकि लोग लगातार गलतियाँ कर रहे हैं!

बिंदु किसी व्यक्ति को थोड़ा याद दिलाने के लिए है, लेकिन लगातार माफी मांगने वाले लोगों के साथ संचार बहुत कष्टप्रद है। इसलिए अपने चैट बॉट को बहुत बार माफी न देने दें। माफी से बचें, समाधान सुझाएं। कहो: “ मुझे समझ नहीं आया। आप rephrase कर सकते हैं? "यदि आप कुछ गलतियाँ करते हैं, तो आप उपयोगकर्ता को बता सकते हैं:" आप कुछ ऐसा माँग रहे हैं जो मुझे समझ में न आए । आप मुझसे बर्गर, फ्राइज़ और ड्रिंक मंगवा सकते हैं । ”

भविष्य

क्लाइंट के लिए एक अच्छी बातचीत डिजाइन के साथ एक चैटबॉट बनाना आसान बनाएं। यदि आप कोई गलती करते हैं, तो उसे ठीक करने का प्रयास करें। ईमानदारी से, चैटबॉट अभी भी चूसते हैं। लेकिन आप चैट बॉट बना सकते हैं जो वास्तव में काम करेगा, हमारे लिए कुछ काम करेगा। केवल इसे सही तरीके से अप्रोच करना है।

विशेषज्ञ की राय

और अब हम यहां वर्णित विचारों और युक्तियों के बारे में हमारी कंपनी के एक विशेषज्ञ की राय आपके साथ साझा करना चाहते हैं।

निकोले कनीज़ेव, जेट इंफोसिस्टम्स के प्रमुख मशीन लर्निंग विशेषज्ञ :

लेखक का भाषण उस चीज़ के लिए समर्पित है जिसे सफल चैट बॉट बनाने के लिए डेवलपर को जानना आवश्यक है। विषय दिलचस्प है, कई बिंदु सतह पर झूठ नहीं हैं। हालांकि, यह समझना सार्थक है कि, एल्गोरिदम के दृष्टिकोण से, तरीकों का अवलोकन काफी सामान्य है, और उनके कार्यान्वयन का कोई संकेत नहीं है।

उदाहरण के लिए, Word2vec के साथ एक उदाहरण दिया गया है, लेकिन यह शब्दों के वैश्वीकरण के अन्य तरीकों के बारे में नहीं कहा गया है, उदाहरण के लिए, दस्ताने, फास्टटेक्स। पाठ को वर्गीकृत करने के विभिन्न तरीके हैं (शब्द बैग से आरएनएन और सीएनएन के लिए), लेकिन कोई तुलना या पुस्तकालय नहीं है जहां उन्हें लागू किया जाता है (उदाहरण के लिए, पायथन के लिए ये केरस, स्किकिट-लर्न, आदि हैं)। सामान्य समीक्षा से दो महत्वपूर्ण बिंदु छूट गए। पहला, क्षेत्रीय बारीकियाँ: अलग-अलग तरीके अलग-अलग भाषाओं के लिए सफल होंगे। और अंग्रेजी भाषा के लिए कार्यान्वयन निश्चित रूप से रूसी भाषा के लिए उपयुक्त नहीं है। यद्यपि हमारे देश में विकास होते हैं, उदाहरण के लिए, bigARTM या टैगा भवन, जिसके आधार पर उल्लेखित Word2vec को प्रशिक्षित करना संभव है।

एक अन्य पहलू बॉट का उपयोग करने की अवधारणा है: एक-शॉट बॉट (एक अपार्टमेंट चुनना, एक समस्या को हल करना) या निरंतर उपयोग (कार्य प्रक्रिया का हिस्सा)। पहले मामले में, वास्तव में, संचार से भावनाएं और लेखक के बारे में बात की गई सभी को याद किया जाता है। दूसरे में, लोग "कलाशनिकोव असाल्ट राइफल" के लिए ठीक से इंतजार कर रहे हैं ताकि यह अतिरिक्त सवालों के बिना अपने कार्यों को अंजाम दे, धीरे-धीरे इसे इस्तेमाल करने के सबसे छोटे तरीके सीखें। और यहाँ यह भावनात्मक रंग नहीं है जो सामने आता है, लेकिन उपयोगकर्ता अनुभव, क्योंकि अब तक हमारे सिर में तंत्रिका नेटवर्क ग्रंथि में अपने समकक्षों की तुलना में वास्तविकता में बहुत तेजी से समायोजित होते हैं।