Come funziona un chatbot?

Se non sapete cos'è un chatbot, dovreste innanzitutto leggere cos'è un chatbot.

È sorprendente vedere un chatbot ben progettato in azione, ma è ancora più potente quando si capisce come funziona effettivamente un chatbot.

Vi forniremo un quadro completo di come viene realizzato un chatbot. Dai componenti utilizzati per la realizzazione di un chatbot all'effettivo flusso di informazioni nel chatbot.

Ovviamente, i componenti esatti necessari per un determinato chatbot dipenderanno dal tipo di chatbot che si sta costruendo, ma questo vi darà un'idea dei componenti disponibili.

Collegare il chatbot a un canale

Ogni chatbot ha bisogno di un canale per consentire all'utente di interagire con lui. Il canale è di fatto una piattaforma di messaggistica come Facebook Messenger, Slack, Telegram, Microsoft team o una chat web incorporata.

È necessaria almeno una piattaforma di messaggistica, ma è possibile collegare più piattaforme di messaggistica e consentire agli utenti di scegliere quella che preferiscono.

Il canale è l'interfaccia utente del chatbot, allo stesso modo in cui una pagina web permette di interagire con un software con dei clic.

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Decifrare l'input con Elaborazione del linguaggio naturale

I motori di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sono in grado di identificare le intenzioni nascoste in una frase in linguaggio naturale. È importante precisare "linguaggio naturale" perché, a differenza dei bot meno intelligenti che richiedono istruzioni chiare, chatbots è in grado di comprendere conversazioni di tipo umano.

Ad esempio, le frasi seguenti hanno tutte lo stesso scopo, ovvero prenotare un volo:

1. Voglio prenotare un volo
2. Voglio andare da Dubai a Mosca 3. Voglio andare da Dubai a Mosca Voglio andare da Dubai a Mosca
3. Ho bisogno di un volo

Affinché un chatbot sia in grado di comprendere il testo o il parlato in linguaggio naturale, deve accedere ai motori NLP.

Il motore NLP è in grado di prendere una frase e di estrarre l'intento che la sottende con un certo livello di sicurezza. L'elaborazione del linguaggio naturale è un campo dell'intelligenza artificiale e richiede una certa formazione.

È per questo che in Botpress chiediamo ciò che chiamiamo enunciati. Sono una parte importante della comprensione. Gli enunciati sono variazioni di una frase, modi diversi di formulare lo stesso intento.

I motori di PNL li utilizzeranno per l'addestramento.

Gestore delle conversazioni / Costruttore di conversazioni visive

Anche questa è una parte importante di un chatbot, perché è qui che si progetta l'esperienza. Una volta compreso l'intento, il chatbot deve prendere una decisione.

Ci sono 3 cose molto comuni che possono accadere: agire, chiedere informazioni o gestire un intento non supportato.

Il vostro costruttore di conversazioni visive vi permette di progettare ciò che accadrà, come accadrà e il linguaggio usato per farlo.

Se dico "Prenotami un volo domani per Parigi". Il motore NLP rileverà la mia intenzione di prenotare un volo. Estrarrà domani come orario di partenza, Parigi come luogo in cui voglio andare, ma manca la città di partenza. Il costruttore di conversazioni visive vi permetterà di gestire la necessità di chiedere una città di partenza e quindi di effettuare la prenotazione del volo.

Questo è un esempio molto semplice, ma si può capire che in alcuni casi la complessità è maggiore e quindi progettare un'esperienza eccellente può essere cruciale per il successo del vostro chatbot, motivo per cui il dialog manager è un pezzo essenziale del puzzle.

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Analisi

Le analisi sono necessarie per monitorare e misurare le prestazioni di chatbots. Forniscono metriche sul chatbot, come il numero di utenti e il tipo di coinvolgimento. Per gli sviluppatori di chatbot è ovviamente fondamentale raccogliere questo tipo di metriche.

Fornisce preziose informazioni sul coinvolgimento degli utenti per capire cosa potrebbe mancare e quali sono le aree chiave da migliorare.

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Sistema di gestione dei contenuti

Il contenuto, come il testo nella lingua dell'utente e i file multimediali, deve essere gestito indipendentemente dal flusso della conversazione. La lingua, i file multimediali e l'implementazione possono cambiare a seconda dell'utente, del contesto e della piattaforma di messaggistica.

I contenuti, come il codice, devono essere mantenuti in modo professionale e controllati alla fonte. Ciò consente di disaccoppiare il contenuto dal resto del chatbot, rendendolo riutilizzabile e soprattutto più facile da mantenere.

È molto semplice, ma molto importante, gestire i propri contenuti in modo indipendente.

Umano nel loop

Human in the loop è la capacità dell'uomo di prendere il controllo del chatbot. Alcuni potrebbero pensare che non si tratti di una caratteristica indispensabile, ma in realtà lo è.

Ci sono molte ragioni per cui un umano potrebbe voler subentrare manualmente nella conversazione con il chatbot, la più comune delle quali è che il chatbot non ha capito le parole dell'utente finale.

Mentiremmo a noi stessi credendo che un chatbot abbia ragione il 100% delle volte. Anche se facciamo continui progressi in materia, non può essere perfetto nel gestire tutto. Quando un utente esce dal campo di applicazione, la presenza di un umano nel loop diventa essenziale per mantenere un'ottima esperienza utente.

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Architettura

Sebbene l'architettura non sia un componente, come ogni software, ogni chatbot ha un'architettura. Se l'architettura del software non è di alto livello, il chatbot non sarà estensibile e facilmente manutenibile.

I maggiori vantaggi dell'utilizzo di una piattaforma di IA conversazionale per costruire il vostro chatbot è che tutto è già architettato in modo da consentire la scalabilità e la manutenibilità.

Tutto ciò che dovete fare è creare un server in locale o su cloud e siete pronti a costruire e automatizzare.

Botpress ha un'architettura modulare che consente di attivare o disattivare facilmente alcuni moduli che non sono componenti fondamentali.

Inoltre, è possibile creare un proprio modulo per estendere le capacità della piattaforma e, naturalmente, del proprio chatbot.

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Come i dati fluiscono attraverso il chatbot

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Tutti questi elementi sono fondamentali per far funzionare il chatbot nel modo più fluido possibile. Se si elimina uno di questi elementi, l'esperienza non sarà la stessa.

Da una prospettiva macro, ecco come fluiscono le informazioni.

C'è un input dell'utente attraverso il canale. La prima cosa che fa questa informazione è entrare nel Dialog Manager per essere valutata dal motore NLP. Il motore NLP cercherà di decifrare le frasi per trovare un intento e restituirà queste informazioni al Dialog Manager.

Se viene rilevata un'intenzione, spetta al DM decidere come procedere in base all'albero delle decisioni. Se è necessario coinvolgere una terza parte, il gestore del dialogo ne farà richiesta.

Il tutto viene poi rispedito all'utente attraverso lo stesso canale che ha utilizzato.

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Sebbene questa sia una versione semplificata del funzionamento di un chatbot, si può certamente apprezzare la complessità della costruzione di un'esperienza di questo tipo dal punto di vista UX e tecnico.

L'utilizzo di una piattaforma di IA conversazionale open source riduce drasticamente il tempo dedicato alla costruzione dell'infrastruttura per assicurarsi di ottenere rapidamente valore dal proprio chatbot.