50% крупных компаний рассматривают возможность инвестирования в чат-ботов. А с ростом интереса к генеративному ИИ все больше компаний, вероятно, будут использовать чат-ботов и голосовых помощников в своих бизнес-процессах.
К сожалению, многие пользователи до сих пор не любят чат-ботов. Например, 54% респондентов опроса заявили, что будут общаться с живым человеком, а не с чат-ботом, даже если чат-бот сэкономит им 10 минут.
Поэтому компаниям следует завоевывать доверие пользователей, разрабатывая работающих чат-ботов. Если вы сталкивались с распространенными проблемами разговорного ИИ1, 2такой как:
- Сложность понимания человеческого языка
- Интеграция с приложениями социальных сетей, ERP и CRM
- Выбор подходящего инструмента для разработки чат-ботов
- Затраты на приобретение, разработку или развертывание
Эта статья предоставит вам решения.
1. Понимание человеческого языка
Понимание языка позволяет чат-боту понимать и интерпретировать входные данные на человеческом языке для повышения вовлеченности клиентов. Основные проблемы понимания языка в системах разговорного ИИ включают:
- Неясности: Одна фраза может иметь несколько значений. Например, «книга» в предложении может быть существительным или глаголом в зависимости от того, как оно используется.
- Обработка изменчивости: «Можно заказать столик?» и «Я хочу сделать заказ» являются примерами языкового ввода с похожим намерением, но с разной формулировкой.
- Управление контекстом: Во время взаимодействия с клиентом, если пользователь упоминает что-то в начале разговора, чат-бот должен запомнить это, чтобы продолжить разговор.
- Сленг, опечатки и сокращения: Пользователи могут делать орфографические ошибки, аббревиатуры или использовать жаргонные термины, которые чат-бот не понимает. Например, говоря «кстати» вместо «кстати».
- Ограниченные тренировочные данные: Использование ограниченных наборов обучающих данных, что делает невозможным обработку запросов, выходящих за рамки области видимости.
- Многоязычная поддержка: Отсутствие поддержки нескольких языков или диалектов одного и того же языка, особенно в чат-ботах, развернутых в разных местах.
- Ключевые слова для домена: Если чат-бот развернут в технической области и не обучен жаргону, специфичному для предметной области, он будет неправильно понимать запросы.
Рекомендация:
- Используйте разнообразный обучающий набор, который включает сленг, технический жаргон, различные диалекты и т. д. Для этого вы можете использовать синтетические данные, пробовать разные методы сбора данных и настраивать результаты.
- Используйте предварительно обученные модели NLP, такие как GPT и BERT (которые также используют машинное обучение и нейронные сети глубокого обучения для создания генеративных чат-ботов с искусственным интеллектом), и настраивайте их с помощью данных, специфичных для предметной области, а также моделей, поддерживающих несколько языков.
- Постоянно следите за производительностью чат-бота, тестируйте различные методы (например, с помощью A/B-тестирования) и анализируйте неудачные взаимодействия.
2. Интеграция с чат-ботом
Интеграция чат-бота — это развертывание одного чат-бота на веб-сайтах, платформах социальных сетей, приложениях для обмена сообщениями, CRM, ERP и других бизнес-системах. Интеграция играет фундаментальную роль в том, как работает разговорный ИИ, потому что без нее удобство использования чат-бота будет ограничено.
Есть 2 основные проблемы с интеграцией:
Интеграция с платформой обмена сообщениями
Это характерно для интеграции чат-бота с платформами обмена сообщениями, такими как WhatsApp, Google Chat, Facebook Messenger, Telegram, Slack и т. д. И интеграция здесь является проблемой из-за разных API-интерфейсов платформ, пользовательского интерфейса и конкретных рекомендаций по поведению ботов.
Рекомендация:
Используйте инструменты чат-бота без кода, которые предлагают интеграцию одной кнопкой через простой в использовании интерфейс разработчика.
Спонсор:
Хаптик.айразговорный чат-бот с искусственным интеллектом без кода предлагает интеграцию с Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram, Google Chat и чатом через интерфейс перетаскивания.
вызовы API
При подключении к ERP или CRM чат-бот выполняет вызовы API для GET (получение данных), POST (отправка данных), PUT (обновление данных) или DELETE (удаление данных) информации по конкретному запросу пользователя. Например, клиент просит чат-бота обновить свой адрес электронной почты, что приводит к запросу PULL.
Общие проблемы вызовов API включают задержку, сбои и высокую стоимость.
Рекомендация:
Установка предельных ставок: Чат-боты с искусственным интеллектом, такие как ChatGPT и Bing, обрабатывают только определенное количество запросов в час, чтобы предотвратить перегрузку API. Вам также следует создать механизмы для кэширования результатов, постановки запросов в очередь или увеличения интервалов между запросами в периоды пиковой нагрузки, чтобы предотвратить сбои.
Оптимизируйте вызовы API: Научите API извлекать только необходимые данные с помощью разбиения на страницы, фильтрации или выбора определенных полей. Неоптимизированный API приводит к тому, что вызовы занимают слишком много времени, извлекают слишком много ненужных данных (что также создает риски для безопасности) и ломаются.
Кэширование: С помощью кэширования вы можете временно хранить часто используемые данные/результаты, поэтому запросы на аналогичные данные будут обрабатываться из кэша, а не из нового вызова API. Косвенным следствием будет снижение затрат, поскольку API могут взимать плату в зависимости от количества сделанных вызовов или объема полученных данных.
Документация по API и тестирование: используйте API с подробной документацией и используйте инструменты и платформы, которые позволяют тестировать API, имитировать вызовы и моделировать среду.
При разработке чат-бота разработчик обычно выбирает платформу разработки, соответствующую потребностям проекта, а затем выбирает технологии реализации, поддерживающие и дополняющие эту структуру.
Фреймворки разработки
Это инструменты и библиотеки, которые помогают разработчикам в создании чат-бота. Примеры включают Вит.айDialogflow, Argos Labs и Rasa, которые имеют SDK для создания ботов, соединители, каталог и портал для разработчиков.
Общие проблемы с выбором среды разработки включают в себя:
- Различные требования каждого чат-бота в зависимости от его варианта использования, целевой аудитории и т. д.
- Разная кривая обучения каждого фреймворка
- Различная гибкость и настраиваемость каждого фреймворка
Рекомендация:
- Четко определите вариант использования, функции и цели вашего чат-бота. Например, бот вопросов и ответов имеет другую архитектуру, чем боты обслуживания клиентов, и это следует учитывать.
- Изучите пользовательский обзор каждого фреймворка
- Проверьте документацию каждой платформы, чтобы убедиться в совместимости с вашими инструментами, такими как CRM, базы данных и сторонние сервисы.
- Изучите инструменты с открытым исходным кодом, если вам нужна дополнительная настройка
- Создайте PoC-версию чат-бота, прежде чем делать большие инвестиции
- Понимание общей стоимости владения, включая первоначальные затраты, лицензионные сборы, потенциальные затраты на масштабирование и другие сопутствующие расходы.
Технологии внедрения
Примеры технологий реализации включают в себя:
- Механизмы NLP (обработка естественного языка), NLU (понимание естественного языка) и NLG (генерация естественного языка) для обработки, понимания и создания языка и человеческого разговора.
- Знания и базы данных для хранения и поиска данных
- Диспетчер диалогов для поддержания потока разговора
- Локальные или облачные хосты, такие как AWS и Google Cloud
Поскольку платформы разработки и инструменты реализации взаимосвязаны, они имеют схожие проблемы.
Рекомендация:
- Выберите технологию реализации, которая:
- Удовлетворяет потребности вашей аудитории на протяжении всего пути клиента (например, если им нужны многоязычные боты, вам следует выбрать платформу НЛП с многоязычной поддержкой).
- Соответствует навыкам и опыту вашей команды (например, если ваши разработчики хорошо разбираются в Python, выберите менеджер диалогов, работающий на Python, как у DeepPavlov)
- Может обрабатывать увеличенные запросы без проблем с производительностью
- Может создать голосового помощника, чат-бота или других типов интеллектуальных помощников в зависимости от ваших потребностей.
4. Затраты
Сторонники диалогового искусственного интеллекта назвали стоимость развертывания и стоимость приобретения / покупки основными препятствиями для внедрения. Создание диалоговой платформы ИИ может быть выполнено с помощью:
- Собственная разработка
- Аутсорсинговая разработка
- Платформа для чат-ботов для малого бизнеса
- Платформа чат-ботов корпоративного уровня
Мы не можем предоставить точные оценки того, сколько стоит собственная или аутсорсинговая разработка, и большинство поставщиков чат-ботов предоставляют информацию о ценах только во время телефонных звонков. Но мы определили некоторых поставщиков, стоимость которых составляет около 2000 долларов в год.
Таким образом, стоимость чат-бота варьируется в зависимости от сложности, метода развертывания, потребностей в обслуживании и дополнительных функций, таких как стоимость обучающих данных, поддержка клиентов, аналитика и многое другое.
Рекомендации:
Изучите экосистему чат-ботов, чтобы выбрать решение, наиболее подходящее для ваших нужд, чтобы не платить за функции, которые вам не нужны.
Вы можете связаться с нами, чтобы помочь вам найти лучшее решение, соответствующее вашим потребностям:
Найдите подходящих поставщиков
- Получите подробный обзор разбивки затрат на чат-бота
- Используйте инструменты с открытым исходным кодом, чтобы сократить расходы на лицензирование и создание ботов
- Используйте шаблонные решения для распространенных вариантов использования, чтобы снизить затраты на разработку
- Выберите правильное использование сервера при выборе облачных провайдеров
- Интегрируйте только основные сервисы и API
- Расширяйте развертывание и повторяйте разработку только после запуска пилотного проекта.
- Воспользуйтесь преимуществами онлайн-сообществ и форумов, чтобы получить идеи, решения и лучшие практики для самостоятельного обслуживания.
- Разверните чат-ботов на каналах связи, которые приносят вам больше всего трафика
- Регулярно отслеживайте производительность чат-бота, чтобы своевременно решать проблемы и избегать увеличения затрат.
дальнейшее чтение
- “Проблемы разработки чат-ботов: исследование сообщений о переполнении стека». ResearchGate. Март 2020 г. Проверено 14 августа 2023 г.
- “Чат-боты здесь, чтобы остаться». Аксенчер Диджитал. 2017. Проверено 14 августа 2023 г.
