Vad är Chatbot Analytics? Lär dig mer om chatbotanalys och viktiga chatbotstatistik

En sak att notera är att din chatbot bara kan vara lika bra som din data och hur väl du tränar den. Chatbots är nu en integrerad del av företags kundsupporttjänster. De kan erbjuda snabba tjänster dygnet runt utan något mänskligt beroende. Men många företag har fortfarande inte en ordentlig förståelse för vad de behöver för att få igång sin chattlösning. NLP eller Natural Language Processing har ett antal underfält då konversation och tal är svåra för datorer att tolka och svara på. Taligenkänning arbetar med metoder och teknologier för att möjliggöra igenkänning och översättning av mänskliga talade språk till något som datorn eller AI-chatboten kan förstå och svara på.

FAQ-modulen har prioritet framför AI Assist, vilket ger dig makt över de insamlade frågorna och svaren som används som botsvar. QASC är en fråge-och-svar-datauppsättning som fokuserar på meningssammansättning. Den består av 9 980 8-kanals flervalsfrågor om grundskolevetenskap (8 134 tåg, 926 dev, 920 test) och åtföljs av en korpus av 17 miljoner meningar. De är okej med att betjänas av en chatbot så länge den svarar på deras frågor i realtid och hjälper dem att lösa sina problem snabbt. Forskning visar att kunder redan har utvecklat en preferens för chatbots. I början är det till exempel väldigt ofta så att NLP-inställningen inte är så omfattande som den borde vara så boten missförstår mer än den borde.

Chatbots har revolutionerat hur företag interagerar med sina kunder. De erbjuder support dygnet runt, effektiviserar processer och ger personlig assistans. Men för att göra en chatbot verkligt effektiv och intelligent måste den tränas med anpassade datauppsättningar. Ökningen av språkmodeller för naturlig språkbehandling (NLP) har gett team för maskininlärning (ML) möjligheten att bygga skräddarsydda, skräddarsydda upplevelser.

Vad är Chatbot Training Data?

Du måste mata in data som gör att chatboten kan förstå de frågor och frågor som kunderna ställer korrekt. Och det är ett vanligt missförstånd som man kan hitta bland olika företag. I den här guiden har vi tillhandahållit en steg-för-steg-handledning för att skapa en AI-chatbot för konversation. Du kan använda denna chatbot som en grund för att utveckla en som kommunicerar som en människa. Kodexemplen vi har delat är mångsidiga och kan fungera som byggstenar för liknande AI-chatbotprojekt. Därefter måste vår AI kunna svara på ljudsignalerna som du gav den.

Några av de mest populära språkmodellerna inom AI-chatbotarna är Googles BERT och OpenAI:s GPT. Dessa modeller, utrustade med multidisciplinära funktioner och miljarder parametrar, bidrar avsevärt till att förbättra chatboten och göra den verkligt intelligent. Genom att utföra konversationsflödestestning och testning av avsiktsnoggrannhet kan du säkerställa att din chatbot inte bara förstår användarnas avsikter utan också upprätthåller meningsfulla konversationer. Dessa tester hjälper till att identifiera områden för förbättringar och finjustera för att förbättra den övergripande användarupplevelsen.

Detta problem åtgärdas normalt snabbt genom att lägga till fler fraser till den relevanta avsikten i NLP-inställningen. Chatbots har utvecklats till att bli en av de aktuella trenderna för e-handel. Men det är data du "matar" din chatbot som kommer att skapa eller bryta din virtuella kundvända representation. När du har distribuerat chatboten, kom ihåg att jobbet bara är halvklart. Du måste fortfarande arbeta med relevant utveckling som gör att du kan förbättra den övergripande användarupplevelsen.

För en mänsklig hjärna verkar allt detta väldigt enkelt eftersom vi har vuxit och utvecklats i närvaro av alla dessa talmodulationer och regler. Processen att träna en AI-chatbot liknar dock en människa Chatta PG försöker lära sig ett helt nytt språk från grunden. De olika betydelserna taggade med intonation, sammanhang, röstmodulering, etc är svåra för en maskin eller algoritm att bearbeta och sedan svara på.

S. En NLP-chatbot är en konversationsagent som använder naturlig språkbehandling för att förstå och svara på mänskliga språkinmatningar. Den använder maskininlärningsalgoritmer för att analysera text eller tal och generera svar på ett sätt som härmar chatbot-data mänskligt samtal. NLP chatbots kan designas för att utföra en mängd olika uppgifter och blir populära i branscher som sjukvård och finans. Vi hoppas att du nu har en klar uppfattning om de bästa strategierna och metoderna för datainsamling.

Att lösa den första frågan kommer att säkerställa att din chatbot är skicklig och flytande på att konversera med din publik. En chatbot för samtal kommer att representera ditt varumärke och ge kunderna den upplevelse de förväntar sig. Det blir mer engagerande om dina chatbots använder olika medieelement för att svara på användarnas frågor. Därför kan du programmera din chatbot att lägga till interaktiva komponenter, såsom kort, knappar, etc., för att erbjuda mer övertygande upplevelser. Dessutom kan du också lägga till CTAs (uppmaningar) eller produktförslag för att göra det enkelt för kunderna att köpa vissa produkter. Chatbotträning handlar om att ta reda på vad användarna kommer att fråga från ditt datorprogram.

Steg 3: Förbearbetning av data

Det kommer att träna din chatbot att förstå och svara på flytande engelska som modersmål. Det kan orsaka problem beroende på var du är baserad och på vilka marknader. Att svara på den andra frågan innebär att din chatbot effektivt svarar på problem och löser problem. Detta sparar tid och pengar och ger många kunder tillgång till sin föredragna kommunikationskanal. Den bästa datan för att träna chatbots är data som innehåller många olika konversationstyper. Detta kommer att hjälpa chatboten att lära sig hur man reagerar i olika situationer.

Mer än 400 000 rader med potentiella frågor duplicerar frågepar. OpenBookQA, inspirerad av prov i öppen bok för att bedöma mänsklig förståelse för ett ämne. Den öppna boken som åtföljer våra frågor är en uppsättning av 1329 vetenskapliga fakta på elementär nivå.

Vi uppdaterar ständigt den här sidan och lägger till fler datauppsättningar för att hjälpa dig hitta den bästa träningsdatan du behöver för dina projekt. I OPUS-projektet försöker de konvertera och anpassa gratis onlinedata, lägga till språkliga anteckningar och förse samhället med en allmänt tillgänglig parallell korpus. Den växande populariteten för artificiell intelligens i många branscher, som bankchatbotar, hälsa eller e-handel, gör AI-chatbotar ännu mer önskvärda. Minskad arbetstid, ett effektivare team och besparingar uppmuntrar företag att investera i AI-bots. De kan vara intresserade av rangordningen av flödena efter feedbackbetyg. Chatbotens sponsor, chef och utvecklare är alla ansvariga för att hjälpa till med att definiera den analys som krävs.

Användarfeedback är en värdefull resurs för att förstå hur väl din chatbot presterar och identifiera förbättringsområden. I nästa kapitel kommer vi att utforska vikten av underhåll och ständiga förbättringar för att säkerställa att din chatbot förblir effektiv och relevant över tid. Lär dig hur du använder Labelbox för att optimera din uppgiftsspecifika LLM-chatbot för bättre säkerhet, relevans och användarfeedback.

Till exempel, i en chatbot för en pizzaleveranstjänst, är det avgörande att känna igen "toppningen" eller "storleken" som nämns av användaren för att utföra sin beställning korrekt. Nästa steg blir att skapa en chattfunktion som låter användaren interagera med vår chatbot. Vi kommer troligen att vilja inkludera ett första meddelande tillsammans med instruktioner för att avsluta chatten när de är klara med chatboten. Eftersom detta är en klassificeringsuppgift, där vi kommer att tilldela en klass (avsikt) till varje given ingång, räcker det med en neural nätverksmodell av två dolda lager. Därför är kundtjänstbotar en rimlig lösning för varumärken som vill skala eller förbättra kundservicen utan att öka kostnaderna och antalet anställda.

Du kan när som helst ändra eller återkalla ditt samtycke från Cookie-deklarationen på vår webbplats. För att köra en fil och installera modulen, använd kommandot "python3.9" respektive "pip3.9" om du har mer än en version av python för utvecklingsändamål. "PyAudio" är en annan besvärlig modul och du måste manuellt googla och hitta rätt ".whl"-fil för din version av Python och installera den med pip. Synkronisera dina ostrukturerade data automatiskt och hoppa över limskript med inbyggt stöd för S3 (AWS), GCS (GCP) och Blob Storage (Azure).

Det första ordet du stöter på när du tränar en chatbot är yttranden. I nästa kapitel kommer vi att fördjupa oss i implementeringsstrategier för att göra din chatbot tillgänglig för användare och vikten av underhåll och ständiga förbättringar för långsiktig framgång. Entitetsigenkänning innebär att identifiera specifika delar av information i en användares meddelande.

I det här kapitlet kommer vi att utforska olika distributionsstrategier och tillhandahålla kodavsnitt som hjälper dig att få igång din chatbot i en produktionsmiljö. Det här kapitlet dyker ner i de väsentliga stegen för att samla in och förbereda anpassade datauppsättningar för chatbotträning. NQ är en stor korpus, bestående av 300 000 frågor av naturligt ursprung, samt mänskligt kommenterade svar från Wikipedia-sidor, för användning vid utbildning i kvalitetssäkringssystem. Dessutom har vi inkluderat 16 000 exempel där svaren (på samma frågor) tillhandahålls av 5 olika annotatorer, användbara för att utvärdera prestandan hos de lärda QA-systemen. Break är en uppsättning data för att förstå frågor, som syftar till att träna modeller för att resonera kring komplexa frågor.

För att hålla din chatbot uppdaterad och responsiv måste du hantera ny data effektivt. Nya data kan innefatta uppdateringar av produkter eller tjänster, ändringar i användarpreferenser eller modifieringar av konversationskontexten. Test av konversationsflöde innebär att utvärdera hur väl din chatbot är https://chat.openai.com/ hanterar flervarvskonversationer. Det säkerställer att chatboten bibehåller sitt sammanhang och ger sammanhängande svar över flera interaktioner. Testning och validering är viktiga steg för att säkerställa att din skräddarsydda chatbot fungerar optimalt och uppfyller användarnas förväntningar.

För det specifika användningsfallet nedan, ville vi träna vår chatbot att identifiera och svara på specifika kundfrågor med rätt svar. Du kan utnyttja potentialen hos de mest kraftfulla språkmodellerna, som ChatGPT, BERT, etc., och skräddarsy dem till din unika affärsapplikation. Domänspecifika chatbots kommer att behöva utbildas på kvalitetskommentarer som relaterar till ditt specifika användningsfall. SGD (Schema-Guided Dialogue) dataset, som innehåller över 16 000 konversationer med flera domäner som täcker 16 domäner. Vår datauppsättning överstiger storleken på befintliga uppgiftsorienterade dialogkorpor, samtidigt som vi lyfter fram utmaningarna med att skapa storskaliga virtuella guider. Det ger en utmanande testbädd för ett antal uppgifter, inklusive språkförståelse, luckfyllning, övervakning av dialogstatus och generering av svar.

Det skulle vara bäst att leta efter klientchattloggar, e-postarkiv, webbplatsinnehåll och annan relevant data som gör det möjligt för chatbots att lösa användarförfrågningar effektivt. De flesta små och medelstora företag i datainsamlingsprocessen kan ha utvecklare och andra som arbetar med sina chatbotutvecklingsprojekt. De kan dock innehålla terminologier eller ord som slutanvändaren kanske inte använder.

I det här kapitlet kommer vi att utforska olika testmetoder och valideringstekniker och tillhandahålla kodavsnitt för att illustrera dessa koncept. TyDi QA är en uppsättning frågesvarsdata som täcker 11 typologiskt olika språk med 204K fråga-svar-par. Den innehåller språkliga fenomen som inte skulle finnas i endast engelska korpus. Med mer än 100 000 fråge-svar-par på mer än 500 artiklar är SQuAD betydligt större än tidigare läsförståelsedatauppsättningar. SQuAD2.0 kombinerar de 100 000 frågorna från SQuAD1.1 med mer än 50 000 nya obesvarade frågor skrivna på ett motsägelsefullt sätt av publikarbetare för att se ut som besvarade frågor.

Syftet med datauppsättningen NewsQA är att hjälpa forskarsamhället att bygga algoritmer som kan svara på frågor som kräver förståelse och resonemangsförmåga i mänsklig skala. Baserat på CNN-artiklar från DeepMind Q&A-databasen har vi förberett en läsförståelsedatauppsättning med 120 000 par frågor och svar. CoQA är en storskalig datamängd för konstruktion av svarssystem för samtalsfrågor. CoQA innehåller 127 000 frågor med svar, erhållna från 8 000 konversationer med textavsnitt från sju olika domäner. Men att hantera effektiv kundservice över flera försäljningskanaler blir alltmer utmanande på grund av konsumenternas minskade tålamod. Kunder förväntar sig att varumärken ska svara på deras försäljningsförfrågningar omedelbart; chatbots och virtuella assistenter kan hjälpa till att uppnå detta mål.

Steg 13: Klassificera inkommande frågor för chatboten

Detta gör att modellen kan komma till de meningsfulla orden snabbare och i sin tur leda till mer exakta förutsägelser. Nu har vi en grupp avsikter och syftet med vår chatbot kommer att vara att ta emot ett meddelande och ta reda på vad avsikten bakom det är. Beroende på mängden data du etiketterar kan detta steg vara särskilt utmanande och tidskrävande. Det kan dock snabbas upp drastiskt med användningen av en märkningstjänst, såsom Labelbox Boost. Nå ut till besökare proaktivt med hjälp av personliga chatbot-hälsningar. Engagera besökare med ChatBots snabba svar och personliga hälsningar, drivna av din data.

Men boten kommer antingen att missförstå och svara felaktigt eller bara bli helt stum. Chatbot-data som samlas in från dina resurser kommer att gå längst till snabb projektutveckling och implementering. Se till att hämta data från dina affärsverktyg, som en ifylld PandaDoc konsultförslagsmall.

Välj en färdig att använda chatbot-mall och anpassa den efter dina behov. Du kan bearbeta en stor mängd ostrukturerad data på snabb tid med många lösningar. Att implementera en Databricks Hadoop-migrering skulle vara ett effektivt sätt för dig att utnyttja så stora mängder data. Om du vill hålla processen enkel och smidig är det bäst att planera och sätta upp rimliga mål. Tänk på informationen du vill samla in innan du designar din bot. Dessutom kan du också identifiera de gemensamma områden eller ämnen som de flesta användare kan fråga om.

I praktiken är dock utvecklarna och superanvändarna mer involverade i att implementera anpassade analyser än att övervaka dem. Den anpassade analysen måste kopplas till en A/B-testmotor inuti chatbot-byggplattformen. Naturligtvis är det inom själva botplattformen inte bara viktigt att kunna generera och tagga anpassade analyser, utan också att definiera A/B-tester inom konversationsflödet.

Om du väljer att gå med de andra alternativen för datainsamling för din chatbotutveckling, se till att du har en lämplig plan. I slutet av dagen kommer din chatbot bara att ge det affärsvärde du förväntade dig om den vet hur den ska hantera verkliga användare. När du skapar en chatbot är det första och viktigaste att träna den att ta itu med kundens frågor genom att lägga till relevant data. Det är en viktig komponent för att utveckla en chatbot eftersom det hjälper dig att förstå detta datorprogram för att förstå det mänskliga språket och svara på användarfrågor i enlighet därmed. Den här artikeln kommer att ge dig en omfattande uppfattning om de datainsamlingsstrategier du kan använda för dina chatbots. Men innan det, låt oss förstå syftet med chatbots och varför du behöver träningsdata för det.

På samma sätt som de dolda indatalagren måste vi definiera vårt utdatalager. Vi kommer att använda softmax-aktiveringsfunktionen, som låter oss extrahera sannolikheter för varje utgång. För det här steget kommer vi att använda TFLearn och börjar med att återställa standardgrafdata för att bli av med de tidigare grafinställningarna. En påse med ord är one-hot-kodad (kategoriska representationer av binära vektorer) och extraheras funktioner från text för användning i modellering.

Slutligen kommer vi att prata om verktygen du behöver för att skapa en chatbot som ALEXA eller Siri. Nästa steg i att bygga vår chatbot kommer att vara att slinga in data genom att skapa listor för avsikter, frågor och deras svar. Om en chatbot är tränad på oövervakad ML kan den felklassificera avsikt och kan sluta med att säga saker som inte är vettiga. Eftersom vi arbetar med kommenterade datauppsättningar hårdkodar vi utdata, så att vi kan säkerställa att vår NLP-chatbot alltid svarar med ett vettigt svar. För alla oväntade scenarier kan du ha en avsikt som säger något i stil med "Jag förstår inte, försök igen". I den här guiden går vi igenom hur du kan använda Labelbox för att skapa och träna en chatbot.

Det största hindret för utvecklingen av en chatbot är dock att få realistiska och uppgiftsorienterade dialogdata för att träna dessa maskininlärningsbaserade system. Även om det är användbart och gratis, kommer enorma pooler av chatbotträningsdata att vara generiska. På samma sätt, med varumärkesröst, kommer de inte att vara skräddarsydda för din verksamhet, dina produkter och dina kunder. Dessa metoder är dock meningslösa om de inte hjälper dig att hitta korrekt data för din chatbot. Kunder kommer inte att få snabba svar och chatbots kommer inte att kunna ge korrekta svar på deras frågor. Därför spelar datainsamlingsstrategier en enorm roll för att hjälpa dig att skapa relevanta chatbots.

När de första taligenkänningssystemen skapades var IBM Shoebox först med att få anständig framgång med att förstå och svara på ett fåtal utvalda engelska ord. Idag har vi ett antal framgångsrika exempel som förstår otaliga språk och svarar på rätt dialekt och språk som människan interagerar med det. När vår modell har byggts är vi redo att skicka vår träningsdata till den genom att anropa 'the.fit()'-funktionen.

Efter alla funktioner som vi har lagt till vår chatbot kan den nu använda taligenkänningstekniker för att svara på talsignaler och svara med förutbestämda svar. Men vår chatbot är fortfarande inte särskilt intelligent när det gäller att svara på allt som inte är förutbestämt eller förinställt. I det här kapitlet kommer vi att utforska utbildningsprocessen i detalj, inklusive avsiktsigenkänning, enhetsigenkänning och sammanhangshantering. Nackdelen med denna datainsamlingsmetod för utveckling av chatbot är dock att den kommer att leda till partiell träningsdata som inte representerar runtime-indata. Du kommer att behöva en snabbföljd MVP-releasestrategi om du planerar att använda din träningsdatauppsättning för chatbotprojektet. Det är här AI-chatboten blir intelligent och inte bara en skriptad bot som är redo att hantera alla tester som kastas på den.

Huvudpaketet vi kommer att använda i vår kod här är Transformers-paketet från HuggingFace, en mycket hyllad resurs inom AI-chatbots. Det här verktyget är populärt bland utvecklare, inklusive de som arbetar med AI-chatbot-projekt, eftersom det tillåter förutbildade modeller och verktyg redo att arbeta med olika NLP-uppgifter. I koden nedan har vi specifikt använt chatboten DialogGPT AI, utbildad och skapad av Microsoft baserat på miljontals konversationer och pågående chattar på Reddit-plattformen under en given tid. Att tolka och svara på mänskligt tal innebär många utmaningar, vilket diskuteras i den här artikeln. Det tar många år för människor att övervinna dessa utmaningar när de lär sig ett nytt språk från grunden.

• Du kan använda den för att skapa en prototyp eller proof-of-concept eftersom den är relevant snabbt och kräver den sista ansträngningen och resurserna.
• Med tanke på de nuvarande trenderna som intensifierades under pandemin och efter den utmärkta vurmen för AI, kommer det bara att finnas fler kunder som behöver support i framtiden.
• Det tar många år för människor att övervinna dessa utmaningar när de lär sig ett nytt språk från grunden.
• Detta är ett viktigt steg i att bygga en chatbot eftersom det säkerställer att chatboten kan känna igen meningsfulla tokens.
• SQuAD2.0 kombinerar de 100 000 frågorna från SQuAD1.1 med mer än 50 000 nya obesvarade frågor skrivna på ett motsägelsefullt sätt av publikarbetare för att se ut som besvarade frågor.

Om en kund frågar om Apache Kudu-dokumentation vill de antagligen bli snabbspårade till en PDF eller vitbok för den kolumnära lagringslösningen. Din chatbot kommer inte att vara medveten om dessa yttranden och kommer att se matchande data som separata datapunkter. Ditt projektutvecklingsteam måste identifiera och kartlägga dessa yttranden för att undvika en smärtsam implementering. Att göra detta kommer att hjälpa till att öka relevansen och effektiviteten av alla chatbotträningsprocesser. Den stora majoriteten av chatbotdata med öppen källkod är endast tillgänglig på engelska.

Vanliga användningsfall inkluderar att förbättra kundsupportstatistik, skapa härliga kundupplevelser och bevara varumärkesidentitet och lojalitet. Artificiellt intelligenta ai chatbots, som namnet antyder, är designade för att efterlikna mänskliga egenskaper och svar. Du kan hitta ytterligare information om ai kundtjänst och artificiell intelligens och NLP. NLP (Natural Language Processing) spelar en viktig roll för att göra det möjligt för dessa chatbots att förstå nyanserna och subtiliteterna i mänskliga samtal. AI-chatbotar hittar applikationer på olika plattformar, inklusive automatiserat chattstöd och virtuella assistenter utformade för att hjälpa till med uppgifter som att rekommendera låtar eller restauranger.

Glöm inte att dela denna artikel!