Чат-боты НЛП: краткое руководство для 2023г.

Инструменты самообслуживания, диалоговые интерфейсы и автоматизация ботов сейчас в моде. Компании любят их, потому что чат-боты повышают вовлеченность и снижают операционные расходы.

Однако некоторые могут сказать, что чат-боты имеют много ограничений. И что они определенно не могут вести беседу так, как это может сделать человек.

Но чат-боты НЛП, использующие обработку естественного языка, становятся все лучше и естественнее. НЛП меняет правила игры.

Как они работают и как воплотить в жизнь своего собственного чат-бота НЛП? Это именно то, о чем мы поговорим в этой статье.

Давайте начнем с основ — все ли чат-боты используют обработку естественного языка? И если нет, то чем чат-боты НЛП отличаются от традиционных чат-ботов?

Что такое обработка естественного языка для чат-ботов?

Чат-боты НЛП основаны на технологии обработки естественного языка (NLP). Это ветви искусственного интеллекта, которая занимается пониманием человеческого языка. Это позволяет чат-ботам интерпретировать намерения пользователя и реагировать соответствующим образом.

С другой стороны, традиционные чат-боты работают на простом сопоставлении шаблонов. Они полагаются на заранее определенные правила и ключевые слова. Это осуществляется для интерпретации ввода пользователя и предоставления ответа. Этот подход часто ограничен и может привести к ошибкам.

Например, если мы спросим традиционного чат-бота: “Какая сегодня погода?”, он сможет распознать слово “погода”. Тогда он отправит запрограммированный ответ. Но если бы мы спросили: “Какая песня лучшая по версии Weather Report?”, то что тогда? Вероятно, мы получили бы тот же ответ. Чат-бот, основанный на правилах, не сможет понять намерения пользователя.

Это может быть проблемой. Около 74% пользователей предпочитают чат-ботов агентам по обслуживанию клиентов, когда ищут ответы на простые вопросы. Однако технология чат-ботов в большинстве случаев недостаточно сложна для решения сложных или тонких вопросов.

И вот тут в игру вступает новое поколение чат-ботов, основанных на НЛП.

Чат-боты, работающие с естественным языком, гораздо более универсальны и могут с легкостью решать сложные вопросы. Понимая контекст и значение вводимых пользователем данных, они могут предоставить более точный и релевантный ответ.

В нашем примере чат-бот GPT-3 (обученный на миллионах веб-сайтов) смог распознать, что пользователь на самом деле запрашивал рекомендацию песни, а не прогноз погоды.

Как работает NLP в приложениях для чат-ботов

Обработка естественного языка опирается на многие дисциплины, включая информатику, лингвистику, психологию, математику и статистику. Может быть трудно провести четкие границы между этими дисциплинами, потому что все они вносят свой вклад в НЛП.

Алгоритмы НЛП предназначены для автоматической обработки больших объемов данных на естественном языке. Обычно они основаны на статистических моделях, которые учатся распознавать закономерности в данных. Эти модели можно использовать для выполнения различных задач, таких как машинный перевод, анализ настроений, распознавание речи и сегментация тем.

Понимание естественного языка включает:

• Лексический анализ — определение всех разных слов в тексте и понимание их значения.
• Синтаксический анализ — анализ того, как эти слова соединяются вместе, образуя фразы и предложения.
• Семантический анализ — определение связей между словами и понятиями.
• Прагматический анализ — понимание того, как язык используется в различных ситуациях.

Что касается используемых алгоритмов и процессов, то НЛП обычно в значительной степени опирается на методы машинного обучения, особенно статистические методы. Они позволяют компьютерам анализировать правила, управляющие структурой и значением языка, на основе данных. Такие приложения, как голосовые помощники, могут затем использовать эти правила для обработки и генерации высказываний из разговора.

Как выглядит тренинг?

Во-первых, чат-боты НЛП обучаются на наборе данных разговоров между людьми. Затем этот набор данных используется для разработки модели того, как люди общаются. Наконец, приложение chatbot использует эту модель для интерпретации высказываний пользователя и реагирования естественным и человеческим способом.

Существует множество техник и ресурсов, которые вы можете использовать для обучения чат-бота. Многие модели НЛП обучаются на веб-сайтах и в открытых базах данных. Вы также можете использовать интеллектуальный анализ текста для извлечения информации из неструктурированных данных, таких как онлайн-отзывы клиентов или сообщения в социальных сетях.

Чат-боты НЛП: проблемы разработки

Чат-боты НЛП по-прежнему являются относительно новой технологией, что означает, что существует большой потенциал для роста и развития. Вот несколько вещей, которые следует иметь в виду, когда вы начинаете работать с чат-ботами НЛП.

Недостатки НЛП ботов

• Они не идеальны

Чат-боты НЛП основаны на искусственном интеллекте, а это значит, что они не идеальны. Они могут ошибаться или неправильно истолковывать то, что вы говорите. Однако по мере того, как эта технология продолжает развиваться, чат-боты с искусственным интеллектом будут становиться все более и более точными.

• Их нужно обучать

Как и любая другая технология искусственного интеллекта, чат-боты НЛП нуждаются в обучении. Это включает в себя предоставление им большого объема данных, чтобы они могли научиться интерпретировать человеческий язык. Чем больше данных вы им предоставите, тем лучше они будут понимать естественный язык.

• Они недешевы

Разработка и обслуживание чат-бота НЛП могут быть дорогостоящими. Однако по мере развития технологии затраты, скорее всего, снизятся. Если вы хотите создать чат-бота НЛП с ограниченным бюджетом, вы можете рассмотреть возможность использования предварительно обученной модели или одной из популярных платформ чат-ботов. Это значительно снижает среднюю стоимость разработки чат-бота.

• Им нужен пользовательский интерфейс

Чат-ботам НЛП нужен удобный интерфейс, чтобы люди могли взаимодействовать с ними. Это может быть простой текстовый интерфейс или более сложный графический интерфейс. Все зависит от ваших потребностей и предпочтений. Но разработка хорошего пользовательского интерфейса чат-бота может быть так же важна, как управление НЛП и настройка потоков общения.

• Они требуют регулярного обслуживания

Чат-боты, как и любое другое программное обеспечение, нуждаются в регулярном обслуживании. Это включает в себя добавление нового контента, исправление ошибок и поддержание чат-бота в курсе последних изменений в вашем домене. В зависимости от размера и сложности вашего чат-бота, это может потребовать значительного объема работы.

Тем не менее, все эти проблемы стоят того, чтобы вы увидели своего чат-бота НЛП в действии, приносящего результаты для вашего бизнеса. В среднем чат-боты могут решить около 70% всех запросов ваших клиентов.

По прогнозам, к 2026 году рынок чат-ботов с искусственным интеллектом превысит 100 миллиардов долларов. Это вполне понятно, поскольку многие потребители теперь предпочитают использовать инструменты самообслуживания с искусственным интеллектом, чтобы получить ответы на свои вопросы, а не ждать ожидания обслуживания клиентов. Существует бесчисленное множество вариантов использования чат-ботов, и многие компании начинают замечать преимущества использования ботов.

Теперь, когда вы знаете основы чат-ботов НЛП, давайте посмотрим, как вы можете их создать.

Различные методы создания чат-бота с использованием НЛП

Для этого есть несколько разных методов. Но, в конечном счете, ваш выбор сводится к:

1. Разработка чат-бота для НЛП с нуля.
2. Использование существующей платформы чат-ботов.
3. Разработка ботов с помощью платформы чат-ботов НЛП.

Давайте рассмотрим каждый из этих методов более подробно.

1. Чат-боты НЛП на Python

Если вы решите разработать своего собственного чат-бота НЛП с нуля, вам необходимо хорошо разбираться в кодировании как искусственного интеллекта, так и обработки естественного языка. Этот вариант рекомендуется только для опытных разработчиков.

Наиболее распространенным способом сделать это было бы кодирование чат-бота на Python с использованием библиотек NLP, таких как Natural Language Toolkit (NLTK) или spaCy. Этот метод является самым сложным и трудоемким. Если вы не являетесь разработчиком программного обеспечения, специализирующимся на чат-ботах и обработке естественного языка, вам следует рассмотреть один из других методов, перечисленных ниже.

2. Фреймворки чат-ботов с движками NLP

Некоторые из вас, вероятно, не хотят изобретать велосипед и в основном просто хотят что-то, что работает. В этом случае вы можете использовать существующую структуру чат-ботов. К счастью, в Интернете доступно множество вариантов с открытым исходным кодом.

Наиболее популярные варианты включают Microsoft Bot Framework, Amazon Lex и Google Dialogflow. Эти фреймворки предоставят вам строительные блоки, необходимые для разработки чат-бота. Тем не менее, вам все равно нужно будет проделать большую работу и знать, как писать код, чтобы эффективно использовать эти фреймворки ботов.

3. Платформы чат-ботов НЛП

Если вы хотите избежать хлопот по разработке и поддержке собственного чат-бота NLP, вы можете использовать платформу чат-ботов NLP. Эти готовые к использованию приложения для чат-ботов предоставляют все необходимое для создания и развертывания чат-бота без какого-либо кодирования.

Все, что вам нужно сделать, это настроить отдельные рабочие процессы ботов для разных намерений пользователей на основе общих запросов. Эти платформы имеют одни из самых простых и лучших движков NLP для чат-ботов. С точки зрения пользователя, ему просто нужно что-то ввести или сказать, и бот будет знать, как ответить.

Процесс настройки относительно быстрый и простой. Например, добавление нового чат-бота на ваш сайт или в социальную сеть, занимает всего несколько минут.

Теперь, вот как настроить нашего собственного НЛП-бота с помощью конструктора чат-ботов.

Как создать чат-бота для обработки естественного языка

1. Настройте свою учетную запись и настройте виджет

При первом входе на платформу вам будет предложено настроить свою учетную запись и настроить виджет чата. Виджет — это то, с чем ваши пользователи будут взаимодействовать, когда они разговаривают с вашим чат-ботом. Вы можете выбрать из множества цветов и стилей, соответствующих вашему бренду.

2. Добавьте каналы, на которых будет доступен ваш чат-бот.

Затем вам нужно будет добавить каналы, которые вы хотите автоматизировать, — Facebook Messenger, Instagram или веб-чат. Вы можете интегрировать своего чат-бота со всеми из них для многоканального общения или выбрать только один для начала. Некоторые функции и триггеры чат-ботов доступны только на определенных каналах. 

3. Обучите своего чат-бота популярным запросам клиентов.

Теперь пришло время обучить вашего чат-бота. Вы можете добавить столько синонимов и вариантов каждого запроса, сколько захотите. Просто помните, что узел, который начинает поток разговоров бота, должен быть сосредоточен на одном типе намерений пользователя.

Как правило приложения упрощают работу с готовыми предложениями по запросам, основанными на популярных запросах поддержки клиентов. Вы даже можете переключаться между разными языками и использовать НЛП на английском, французском, испанском и других языках.

4. Создайте ветки разговоров и поведение бота

Чтобы спроектировать потоки разговоров и поведение чат-бота, вам нужно будет создать диаграмму. Он покажет, как чат-бот должен реагировать на различные пользовательские вводы и действия. Вы можете использовать блоки перетаскивания для создания пользовательских веток бесед. Некоторые блоки могут рандомизировать ответ чат-бота, сделать чат более интерактивным или отправить пользователя к агенту-человеку.

Если вы не хотите писать подходящие ответы самостоятельно, вы можете выбрать один из доступных шаблонов чат-ботов.

5. Следите за своими результатами, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов

И последнее, но не менее важное: не пренебрегайте комплексной аналитикой, которая поможет вам отслеживать производительность вашего чат-бота и удовлетворенность клиентов. Например, вы можете увидеть показатели вовлеченности, сколько пользователей сочли чат-бота полезным или на сколько запросов ваш бот не смог ответить.

Эта информация чрезвычайно полезна для улучшения дизайна вашего чат-бота, добавления новых функций или внесения изменений в потоки общения.

Как вы можете видеть, настроить собственных чат-ботов НЛП относительно легко, если вы позволите сервису чат-ботов делать всю тяжелую работу за вас. Вам не нужны навыки программирования или опыт в области искусственного интеллекта. В случае, если вам понадобится дополнительная помощь, вы всегда можете обратиться к команде технической поддержки платформы.

Чат-боты НЛП: выводы

Обработка естественного языка может стать мощным инструментом для чат-ботов, помогая им понимать запросы клиентов и реагировать соответствующим образом. 

Процесс разработки чат-бота НЛП может отличаться по сложности в зависимости от языка программирования, структуры бота или используемого вами онлайн-сервиса чат-ботов:

• Продвинутые разработчики и энтузиасты глубокого обучения могут попытаться внедрить NLP в чат-бота на Python, используя специальные библиотеки и модули.
• Те, кто хочет ускорить процесс, но при этом сохранить полный контроль над своими ботами, могут использовать существующие платформы чат-ботов, такие как Google Dialogflow.
• Владельцы бизнеса и новички, которым нужны готовые решения, могут использовать онлайн-чат-боты, которые предоставляют функции NLP.

Если вы хотите создать чат-бота без необходимости кодирования, вы можете использовать конструктор чат-ботов. Многие из них предлагают интуитивно понятный интерфейс перетаскивания, поддержку NLP и готовые потоки разговоров. Вы также можете подключить чат-бота к существующему стеку технологий и каналам обмена сообщениями.

Готовы ли вы начать работу с чат-ботами НЛП? 

Ну а если вы хотите доверить всю сложную работу профессионалам и ни о чем не беспокоиться, то напишите нам в Телеграм или заполните форму обратной связи на нашем сайте.

Оригинал статьи опубликован на сайте tidio на английском языке. Мы перевели и адаптировали ее для вас:)