NLP et la stratégie NLU Botpress

Construire des relations impressionnantes chatbotssans avoir besoin d'être un expert en NLP. Botpress La stratégie de chatbot NLU vous aide à créer une interface conversationnelle.

Bien que le modèle NLU géré de Botpress permette aux développeurs d'accéder aux dernières technologies NLP sans être des experts, il est essentiel de comprendre ce qu'est la NLP et comment elle s'applique à la technologie des chatbots. Ce blog présente le NLP, le NLU et la façon dont Botpress intègre ces technologies dans sa plateforme pour développeurs.

NLP, NLU, NLG... Oh là là !

Le NLP (Natural Language Processing) est un domaine d'étude qui comprend le NLU (compréhension du langage naturel) et le NLG (Natural Language Generation). Ce qu'il est important de noter ici, c'est que toutes les technologies NLP ne s'appliquent pas aux besoins du développeur de chatbot, mais que la qualité du NLP, du NLU et du NLG inclus dans une plateforme de chatbot peut avoir un impact énorme sur la qualité du bot qui en résultera.

Pour en savoir plus sur la PNL et la NLU, consultez notre guide approfondi de la PNL et de la NLU.

L'autre élément clé à noter dans le domaine de la PNL est la vitesse fulgurante à laquelle elle se développe actuellement. La capacité à traiter et à comprendre le langage naturel croît de manière exponentielle, et il est très difficile de se tenir au courant des derniers modèles et techniques.

Il est intéressant de noter que nous pensons que cela est dû à la façon dont l'industrie des chatbots est née - de l'intérêt des clients, plutôt que d'une technologie perturbatrice.

Pourquoi Chatbots?

Certaines industries naissent d'une percée technique, d'autres se développent à partir d'un besoin commercial. L'industrie des chatbots est née de la demande des clients - déclenchée lorsque le tout premier chatbots a été mis à disposition par Facebook Messenger et d'autres. Toute une industrie a été créée en réponse au potentiel de ces premières applications. L'interface utilisateur est apparue en premier et a mis en évidence la promesse de la technologie : Et si une entreprise pouvait *parler* à ses utilisateurs et à ses clients, en utilisant ce qui est presque certainement l'interface préférée du client : le langage naturel ? L'intérêt pour le fonctionnement effectif de chatbots est venu ensuite, et la technologie sous-jacente a donc été développée en réponse à la demande.

En conséquence, le traitement du langage naturel (NLP) a connu d'énormes développements au cours des dernières années. La technologie qui sous-tend le NLP est nouvelle et se développe très rapidement. Au fur et à mesure que cette technologie évolue, la capacité des concepteurs de chatbots à créer des chatbots impressionnants et robustes capables de répondre aux besoins des clients, souvent sans intervention humaine du service clientèle, évolue également.

Bien sûr, cela suppose que le chatbot fonctionne, c'est-à-dire qu'il comprenne ce que l'utilisateur lui dit, qu'il accède aux bonnes informations pour répondre à la question de l'utilisateur, et qu'il réponde rapidement et de manière appropriée. Jusqu'à présent, c'est là que le bât blesse.

Le moteur NLP géré par Botpress

Sur Botpress, nous visons à créer une plateforme de chatbot qui concilie l'innovation rapide dans les technologies NLP et le besoin actuel de construire un chatbot efficace. Nous pensons avoir créé la plateforme idéale - ni trop simple, ni trop complexe - qui permettra aux développeurs de créer des bots qui aideront réellement les clients.

Botpress se distingue par la qualité de son module NLP, sa pile open source, qui est indépendante du déploiement et entièrement personnalisable, et la qualité de ses outils de développement, qui permettent au développeur de créer des interfaces conversationnelles vraiment impressionnantes.

Botpress a créé un moteur NLP géré qui incorpore les derniers développements NLP dans un module unique au sein de notre plateforme. En utilisant Botpress, les développeurs peuvent accéder à un NLP de pointe sans avoir besoin de devenir un expert en science des données ou en apprentissage automatique. Dans le même temps, le module NLP fournit des informations et une transparence sur le moteur NLP, ce qui permet aux développeurs de le personnaliser en fonction des besoins de leur application.

Ce moteur NLP géré contribue à "protéger l'avenir" Botpress chatbots - en fournissant la couche d'abstraction nécessaire à l'intégration de nouvelles avancées en matière de NLP, sans qu'il soit nécessaire de reconstruire entièrement le chatbot. Les développeurs peuvent créer un chatbot sur Botpress, en personnalisant fortement la logique commerciale et en l'intégrant aux systèmes existants de l'entreprise, et être assurés que les nouveaux développements en matière de NLP seront incorporés dans le module NLP de Botpress sans qu'il soit nécessaire de modifier la logique ou le flux de travail de leur chatbot.

Étant donné que le moteur NLP est le point de départ du travail d'un chatbot - il analyse littéralement l'intention de l'utilisateur - son intégrité est primordiale. La qualité de cette première étape détermine la qualité de l'ensemble de l'interaction entre le bot et l'utilisateur.

Pour en savoir plus sur le moteur NLU de Botpress , veuillez consulter notre documentation sur le moteur NLU, ou pour en savoir plus sur le NLU dans chatbots, lisez notre Intro to NLU.

Botpress pour les développeurs

Botpress est essentiellement une pile de développeurs pour chatbots - fournissant les outils nécessaires pour alimenter un chatbot : connectivité aux plateformes de livraison de chat, compréhension du langage naturel, moteur de réponse aux questions et automatisation du flux de travail. Associés à des solutions de déploiement simples et évolutives, ces outils de développement constituent la plateforme de chatbot open source la plus efficace qui soit.

Nous pensons qu'à l'avenir, les interfaces conversationnelles deviendront le principal mode d'interaction entre les humains et les logiciels. Une interface conversationnelle est beaucoup plus intuitive pour l'utilisateur et constituerait un changement de paradigme significatif. Au fur et à mesure que la capacité de comprendre et d'agir sur la conversation d'un utilisateur s'améliorera, on passera d'un utilisateur qui doit apprendre le logiciel à un logiciel qui doit comprendre l'utilisateur.

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