Chatbot Analizi Nedir? Chatbot analizleri ve önemli chatbot ölçümleri hakkında daha fazla bilgi edinin

Unutulmaması gereken bir nokta, chatbotunuzun yalnızca verileriniz ve onu ne kadar iyi eğittiğiniz kadar iyi olabileceğidir. Chatbot'lar artık şirketlerin müşteri destek hizmetlerinin ayrılmaz bir parçası. Hiçbir insana bağımlı olmadan günün her saati hızlı hizmet sunabilirler. Ancak pek çok şirket, sohbet çözümlerini çalışır duruma getirmek için neye ihtiyaç duydukları konusunda hâlâ tam bir anlayışa sahip değil. NLP veya Doğal Dil İşleme, bilgisayarların konuşma ve konuşmaları yorumlaması ve yanıtlaması zor olduğundan bir dizi alt alana sahiptir. Konuşma Tanıma, insanların konuştuğu dillerin tanınmasını ve bilgisayarın veya yapay zeka sohbet robotunun anlayabileceği ve yanıt verebileceği bir şeye çevrilmesini sağlayan yöntem ve teknolojilerle çalışır.

SSS modülü AI Assist'e göre önceliklidir ve size toplanan sorular ve bot yanıtları olarak kullanılan yanıtlar üzerinde yetki sağlar. QASC, cümle kompozisyonuna odaklanan bir soru-cevap veri setidir. İlkokul fen bilgisi üzerine 9.980 8 kanallı çoktan seçmeli sorudan (8.134 eğitim, 926 geliştirme, 920 test) oluşur ve 17 milyon cümleden oluşan bir bütünle birlikte sunulur. Sorularına gerçek zamanlı olarak yanıt verdiği ve sorunlarını hızlı bir şekilde çözmelerine yardımcı olduğu sürece, bir chatbot tarafından hizmet verilmesinde bir sakınca yoktur. Araştırmalar, müşterilerin halihazırda chatbotlara yönelik bir tercih geliştirdiklerini gösteriyor. Örneğin, başlangıçta NLP kurulumunun olması gerektiği kadar kapsamlı olmadığı ve dolayısıyla botun olması gerekenden daha fazlasını yanlış anladığı sıklıkla görülür.

Chatbot'lar işletmelerin müşterileriyle etkileşim kurma biçiminde devrim yarattı. 7/24 destek sunuyorlar, süreçleri kolaylaştırıyorlar ve kişiselleştirilmiş yardım sağlıyorlar. Ancak bir chatbot'un gerçekten etkili ve akıllı olması için özel veri kümeleriyle eğitilmesi gerekiyor. Doğal dil işleme (NLP) dil modellerindeki artış, makine öğrenimi (ML) ekiplerine özel, özelleştirilmiş deneyimler oluşturma fırsatı verdi.

Chatbot Eğitim Verileri Nedir?

Chatbotun müşterilerin sorduğu soru ve sorguları doğru bir şekilde anlamasını sağlayacak verileri girmeniz gerekiyor. Ve bu, çeşitli şirketler arasında bulabileceğiniz yaygın bir yanlış anlamadır. Bu kılavuzda, konuşmaya dayalı bir yapay zeka sohbet robotu oluşturmaya yönelik adım adım bir eğitim sunduk. Bu chatbot'u, insan gibi iletişim kuran bir chatbot geliştirmek için temel olarak kullanabilirsiniz. Paylaştığımız kod örnekleri çok yönlüdür ve benzer yapay zeka sohbet robotu projeleri için yapı taşları görevi görebilir. Daha sonra, yapay zekamızın ona verdiğiniz ses sinyallerine yanıt verebilmesi gerekiyor.

Yapay zeka sohbet robotları alanında en popüler kullanılan dil modellerinden bazıları Google'ın BERT ve OpenAI'nin GPT'sidir. Çok disiplinli işlevler ve milyarlarca parametreyle donatılmış bu modeller, chatbotun geliştirilmesine ve gerçekten akıllı hale getirilmesine önemli ölçüde katkıda bulunuyor. Konuşma akışı testi ve niyet doğruluğu testi yaparak, sohbet robotunuzun yalnızca kullanıcının amaçlarını anlamakla kalmayıp aynı zamanda anlamlı konuşmalar sürdürmesini de sağlayabilirsiniz. Bu testler, iyileştirilecek alanların belirlenmesine ve genel kullanıcı deneyimini geliştirmek için ince ayar yapılmasına yardımcı olur.

Bu sorun normalde NLP kurulumunda ilgili amaca daha fazla ifade eklenerek hızlı bir şekilde düzeltilir. Chatbot'lar, e-Ticaret için mevcut trendlerden biri haline gelecek şekilde gelişti. Ancak müşteriye yönelik sanal temsilinizi oluşturacak veya bozacak olan, sohbet robotunuzu "beslediğiniz" verilerdir. Chatbot'u devreye aldığınızda işin yalnızca yarısının tamamlandığını unutmayın. Genel kullanıcı deneyimini iyileştirmenize olanak tanıyacak ilgili geliştirme üzerinde hala çalışmanız gerekecektir.

Tüm bu konuşma modülasyonları ve kuralları karşısında büyüdüğümüz ve geliştiğimiz için, insan beyni için tüm bunlar gerçekten basit görünüyor. Ancak yapay zekalı bir sohbet robotunun eğitim süreci bir insanınkine benzer PG'yle sohbet et Tamamen yeni bir dili sıfırdan öğrenmeye çalışıyorum. Tonlama, bağlam, ses modülasyonu vb. ile etiketlenen farklı anlamların bir makine veya algoritma tarafından işlenmesi ve ardından yanıt verilmesi zordur.

C. Bir NLP sohbet robotu, insan dili girdilerini anlamak ve bunlara yanıt vermek için doğal dil işlemeyi kullanan bir konuşma aracısıdır. Metni veya konuşmayı analiz etmek ve taklit edecek şekilde yanıtlar oluşturmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. sohbet robotu verileri insan sohbeti. NLP sohbet robotları çeşitli görevleri yerine getirmek üzere tasarlanabiliyor ve sağlık ve finans gibi sektörlerde popüler hale geliyor. Artık en iyi veri toplama stratejileri ve uygulamaları hakkında net bir fikre sahip olduğunuzu umuyoruz.

İlk soruyu çözmek, sohbet robotunuzun hedef kitlenizle konuşma konusunda becerikli ve akıcı olmasını sağlayacaktır. Sohbet odaklı bir chatbot markanızı temsil edecek ve müşterilere bekledikleri deneyimi sunacaktır. Sohbet robotlarınızın kullanıcıların sorularına yanıt vermek için farklı medya öğeleri kullanması daha ilgi çekici olacaktır. Bu nedenle, daha ilgi çekici deneyimler sunmak için chatbot'unuzu kartlar, düğmeler vb. gibi etkileşimli bileşenler ekleyecek şekilde programlayabilirsiniz. Ayrıca müşterilerin belirli ürünleri satın almasını kolaylaştırmak için CTA'lar (harekete geçirici mesajlar) veya ürün önerileri de ekleyebilirsiniz. Chatbot eğitimi, kullanıcıların bilgisayar programınızdan ne isteyeceğini öğrenmekle ilgilidir.

3. Adım: Verilerin ön işlenmesi

Chatbot'unuzu akıcı, ana dili İngilizce olan İngilizceyi anlayıp yanıt verecek şekilde eğitecektir. Bulunduğunuz yere ve hangi pazarlara bağlı olarak sorunlara neden olabilir. İkinci soruyu yanıtlamak, sohbet robotunuzun endişeleri etkili bir şekilde yanıtlayacağı ve sorunları çözeceği anlamına gelir. Bu, zamandan ve paradan tasarruf sağlar ve birçok müşterinin tercih ettikleri iletişim kanalına erişmesini sağlar. Sohbet robotlarını eğitmek için en iyi veriler, birçok farklı konuşma türünü içeren verilerdir. Bu, chatbotun farklı durumlarda nasıl yanıt vereceğini öğrenmesine yardımcı olacaktır.

400.000'den fazla potansiyel soru satırı yinelenen soru çiftleridir. OpenBookQA, insanın bir konuyu anlama düzeyini değerlendirmek için açık kitap sınavlarından ilham almıştır. Sorularımıza eşlik eden açık kitap, 1329 temel düzeydeki bilimsel gerçeklerden oluşan bir dizidir.

Projeleriniz için ihtiyaç duyduğunuz en iyi eğitim verilerini bulmanıza yardımcı olmak için daha fazla veri kümesi ekleyerek bu sayfayı sürekli güncelliyoruz. OPUS projesinde ücretsiz çevrimiçi verileri dönüştürmeye ve hizalamaya, dilsel açıklamalar eklemeye ve topluluğa kamuya açık paralel bir külliyat sağlamaya çalışıyorlar. Bankacılık sohbet robotları, sağlık veya e-ticaret gibi birçok sektörde yapay zekanın artan popülaritesi, yapay zeka sohbet robotlarını daha da çekici hale getiriyor. Azalan çalışma saatleri, daha verimli bir ekip ve tasarruflar, işletmeleri yapay zeka botlarına yatırım yapmaya teşvik ediyor. Akışların geri bildirim derecelendirmesine göre sıralanmasıyla ilgilenebilirler. Chatbotun sponsoru, yöneticisi ve geliştiricisi, gerekli analizlerin tanımlanmasına yardımcı olmaktan sorumludur.

Kullanıcı geri bildirimi, chatbotunuzun ne kadar iyi performans gösterdiğini anlamak ve geliştirilecek alanları belirlemek için değerli bir kaynaktır. Bir sonraki bölümde, sohbet robotunuzun zaman içinde etkili ve güncel kalmasını sağlamak için bakımın ve sürekli iyileştirmenin önemini keşfedeceğiz. Daha iyi güvenlik, alaka düzeyi ve kullanıcı geri bildirimi için göreve özel LLM sohbet robotunuzu optimize etmek amacıyla Labelbox'tan nasıl yararlanacağınızı öğrenin.

Örneğin, bir pizza dağıtım hizmetine yönelik bir sohbet robotunda, kullanıcı tarafından belirtilen "üst malzeme" veya "boyut"un bilinmesi, siparişin doğru bir şekilde yerine getirilmesi açısından çok önemlidir. Bir sonraki adım, kullanıcının sohbet robotumuzla etkileşime girmesine olanak tanıyan bir sohbet işlevi oluşturmak olacaktır. Sohbet robotuyla işleri bittiğinde sohbetten çıkma talimatlarının yanına muhtemelen bir ilk mesaj eklemek isteyeceğiz. Bu, herhangi bir girdiye bir sınıf (amaç) atayacağımız bir sınıflandırma görevi olduğundan, iki gizli katmandan oluşan bir sinir ağı modeli yeterlidir. Bu nedenle müşteri hizmetleri botları, maliyetleri ve çalışan sayısını artırmadan müşteri hizmetlerini ölçeklendirmek veya geliştirmek isteyen markalar için makul bir çözümdür.

Web sitemizdeki Çerez Beyanını istediğiniz zaman değiştirebilir veya onayınızı geri çekebilirsiniz. Bir dosyayı çalıştırmak ve modülü kurmak için, geliştirme amaçlı birden fazla python sürümünüz varsa sırasıyla “python3.9” ve “pip3.9” komutunu kullanın. “PyAudio” başka bir sorunlu modüldür ve manuel olarak Google'da arama yapmanız ve Python sürümünüz için doğru “.whl” dosyasını bulmanız ve pip kullanarak yüklemeniz gerekir. Yapılandırılmamış verilerinizi otomatik olarak senkronize edin ve S3 (AWS), GCS (GCP) ve Blob Storage (Azure) için yerel destek sayesinde birleştirme komut dosyalarını atlayın.

Bir chatbotu eğitirken karşılaşacağınız ilk kelime ifadelerdir. Sonraki bölümlerde, chatbot'unuzu kullanıcılar için erişilebilir kılmak için dağıtım stratejilerine ve uzun vadeli başarı için bakım ve sürekli iyileştirmenin önemine değineceğiz. Varlık tanıma, bir kullanıcının mesajındaki belirli bilgi parçalarının tanımlanmasını içerir.

Bu bölümde, çeşitli dağıtım stratejilerini inceleyeceğiz ve sohbet robotunuzu üretim ortamında çalışır duruma getirmenize yardımcı olacak kod parçacıkları sunacağız. Bu bölümde, chatbot eğitimi için özel veri kümelerinin toplanması ve hazırlanmasına ilişkin temel adımlar ele alınmaktadır. NQ, kalite güvence sistemleri eğitiminde kullanılmak üzere, doğal kökenli 300.000 sorunun yanı sıra Vikipedi sayfalarından insan açıklamalı yanıtlardan oluşan geniş bir külliyattır. Ek olarak, öğrenilen QA sistemlerinin performansını değerlendirmek için yararlı olan (aynı sorulara) yanıtların 5 farklı açıklayıcı tarafından sağlandığı 16.000 örnek ekledik. Break, karmaşık sorunlar hakkında akıl yürütmeye yönelik modelleri eğitmeyi amaçlayan, sorunları anlamaya yönelik bir veri kümesidir.

Chatbot'unuzu güncel ve duyarlı tutmak için yeni verileri etkili bir şekilde kullanmanız gerekir. Yeni veriler, ürün veya hizmetlere ilişkin güncellemeleri, kullanıcı tercihlerindeki değişiklikleri veya konuşma bağlamındaki değişiklikleri içerebilir. Konuşma akışı testi, sohbet robotunuzun ne kadar iyi olduğunu değerlendirmeyi içerir https://chat.openai.com/ çok turlu konuşmaları yönetir. Chatbot'un bağlamı korumasını ve birden fazla etkileşimde tutarlı yanıtlar vermesini sağlar. Test etme ve doğrulama, özel olarak eğitilmiş sohbet robotunuzun en iyi performansı göstermesini ve kullanıcı beklentilerini karşılamasını sağlamanın önemli adımlarıdır.

Aşağıdaki özel kullanım durumu için, sohbet robotumuzu belirli müşteri sorularını tanımlayacak ve uygun yanıtla yanıtlayacak şekilde eğitmek istedik. ChatGPT, BERT vb. gibi en güçlü dil modellerinin potansiyelinden yararlanabilir ve bunları benzersiz iş uygulamanıza göre uyarlayabilirsiniz. Etki alanına özgü sohbet robotlarının, özel kullanım durumunuzla ilgili kaliteli açıklamalı veriler konusunda eğitilmesi gerekecektir. 16 alanı kapsayan 16.000'den fazla çok alanlı konuşmayı içeren SGD (Şema Kılavuzlu Diyalog) veri kümesi. Veri kümemiz, mevcut görev odaklı diyalog bütünlüğünü aşarken, büyük ölçekli sanal sihirbazlar oluşturmanın zorluklarını da vurguluyor. Dil anlama, slot doldurma, diyalog durumu izleme ve yanıt oluşturma dahil olmak üzere bir dizi görev için zorlu bir test ortamı sağlar.

Sohbet robotlarının kullanıcı isteklerini etkili bir şekilde çözmesini sağlayacak müşteri sohbet günlüklerini, e-posta arşivlerini, web sitesi içeriğini ve diğer ilgili verileri aramak en iyisi olacaktır. Veri toplama sürecindeki çoğu küçük ve orta ölçekli işletmenin geliştiricileri ve başkaları, chatbot geliştirme projeleri üzerinde çalışıyor olabilir. Ancak son kullanıcının kullanamayacağı terminolojiler veya kelimeler içerebilirler.

Bu bölümde, bu kavramları açıklamak için kod parçacıkları sağlayarak çeşitli test yöntemlerini ve doğrulama tekniklerini inceleyeceğiz. TyDi QA, 204 bin soru-cevap çiftiyle tipolojik olarak farklı 11 dili kapsayan bir dizi soru yanıt verisidir. Yalnızca İngilizce derlemlerde bulunamayacak dilsel olguları içerir. 500'den fazla makaledeki 100.000'den fazla soru-cevap çiftiyle SQuAD, önceki okuduğunu anlama veri kümelerinden önemli ölçüde daha büyüktür. SQuAD2.0, SQuAD1.1'deki 100.000 soruyu, yanıtlanmış sorulara benzeyecek şekilde kalabalık çalışanlar tarafından çelişkili bir şekilde yazılan 50.000'den fazla yeni yanıtlanmamış soruyla birleştirir.

NewsQA veri setinin amacı, araştırma topluluğunun insan ölçeğinde anlayış ve muhakeme becerileri gerektiren soruları yanıtlayabilen algoritmalar oluşturmasına yardımcı olmaktır. DeepMind Soru-Cevap veritabanındaki CNN makalelerine dayanarak, 120.000 çift soru ve cevaptan oluşan Okuduğunu Anlama veri seti hazırladık. CoQA, konuşmaya dayalı soru yanıtlama sistemlerinin oluşturulmasına yönelik büyük ölçekli bir veri kümesidir. CoQA, yedi farklı alandan metin pasajları içeren 8.000 görüşmeden elde edilen, cevapları olan 127.000 soru içerir. Ancak tüketicilerin sabrının azalması nedeniyle birden fazla satış kanalında etkili müşteri hizmetlerini yönetmek giderek zorlaşıyor. Müşteriler, markaların satış sorularına anında yanıt vermesini bekliyor; sohbet robotları ve sanal asistanlar bu hedefe ulaşmanıza yardımcı olabilir.

Adım 13: Chatbot için gelen soruları sınıflandırma

Bu, modelin anlamlı kelimelere daha hızlı ulaşmasını sağlayacak ve dolayısıyla daha doğru tahminlere yol açacaktır. Artık bir grup amacımız var ve chatbotumuzun amacı bir mesaj almak ve bunun arkasındaki amacın ne olduğunu anlamak olacak. Etiketlediğiniz veri miktarına bağlı olarak bu adım özellikle zorlayıcı ve zaman alıcı olabilir. Ancak Labelbox Boost gibi bir etiketleme hizmeti kullanılarak bu işlem büyük ölçüde hızlandırılabilir. Kişiselleştirilmiş sohbet robotu selamlamalarını kullanarak ziyaretçilere proaktif bir şekilde ulaşın. ChatBot'un verilerinizin desteklediği hızlı yanıtları ve kişiselleştirilmiş karşılamalarıyla ziyaretçilerin ilgisini çekin.

Ancak bot ya yanlış anlayacak ve yanlış yanıt verecek ya da tamamen şaşkına dönecektir. Kaynaklarınızdan toplanan Chatbot verileri, hızlı proje geliştirme ve devreye alma konusunda en ileri aşamaya gidecektir. Doldurulmuş bir PandaDoc danışmanlık teklifi şablonu gibi iş araçlarınızdan veri topladığınızdan emin olun.

Kullanıma hazır bir chatbot şablonu seçin ve ihtiyaçlarınıza göre özelleştirin. Birçok çözümle büyük miktardaki yapısal olmayan veriyi hızlı bir şekilde işleyebilirsiniz. Databricks Hadoop geçişini uygulamak, bu kadar büyük miktarda veriden yararlanmanın etkili bir yolu olacaktır. Süreci basit ve sorunsuz tutmak istiyorsanız, plan yapmak ve makul hedefler belirlemek en iyisidir. Botunuzu tasarlamadan önce toplamak istediğiniz bilgileri düşünün. Ayrıca çoğu kullanıcının sorabileceği ortak alanları veya konuları da belirleyebilirsiniz.

Ancak pratikte geliştiriciler ve süper kullanıcılar, özel analitiği izlemekten çok uygulamayla ilgileniyorlar. Özel analizlerin, sohbet robotu oluşturma platformu içindeki bir A/B test motoruna bağlanması gerekir. Elbette, bot platformunun kendisinde yalnızca özel analizler oluşturup etiketleyebilmek değil, aynı zamanda konuşma akışında A/B testlerini tanımlayabilmek de önemlidir.

Chatbot geliştirmeniz için veri toplama konusunda diğer seçenekleri tercih ederseniz uygun bir planınız olduğundan emin olun. Günün sonunda, chatbotunuz yalnızca gerçek dünyadaki kullanıcılarla nasıl başa çıkacağını biliyorsa beklediğiniz iş değerini sağlayacaktır. Bir chatbot oluştururken ilk ve en önemli şey, ilgili verileri ekleyerek müşterinin sorgularına yanıt verecek şekilde onu eğitmektir. Bu bilgisayar programını anlamanıza, insan dilini anlamanıza ve kullanıcı sorgularına buna göre yanıt vermenize yardımcı olacağından, bir chatbot geliştirmek için önemli bir bileşendir. Bu makale size chatbotlarınız için kullanabileceğiniz veri toplama stratejileri hakkında kapsamlı bir fikir verecektir. Ancak bundan önce chatbotların amacını ve bunun için neden eğitim verilerine ihtiyaç duyduğunuzu anlayalım.

Giriş gizli katmanlarına benzer şekilde çıkış katmanımızı tanımlamamız gerekecek. Her çıktı için olasılıkları çıkarmamızı sağlayan softmax aktivasyon fonksiyonunu kullanacağız. Bu adım için TFLearn kullanacağız ve önceki grafik ayarlarından kurtulmak için varsayılan grafik verilerini sıfırlayarak başlayacağız. Bir kelime torbası tek-sıcak kodlanmıştır (ikili vektörlerin kategorik temsilleri) ve modellemede kullanılmak üzere metinden çıkarılan özelliklerdir.

Son olarak ALEXA veya Siri gibi bir chatbot oluşturmak için ihtiyacınız olan araçlardan bahsedeceğiz. Sohbet robotumuzu oluşturmanın bir sonraki adımı, amaçlar, sorular ve bunların yanıtları için listeler oluşturarak verilerde döngü oluşturmak olacaktır. Bir sohbet robotu, denetimsiz makine öğrenimi konusunda eğitilmişse amacı yanlış sınıflandırabilir ve mantıklı olmayan şeyler söyleyebilir. Açıklamalı veri kümeleriyle çalıştığımız için çıktıyı sabit kodluyoruz, böylece NLP sohbet robotumuzun her zaman mantıklı bir yanıtla yanıt vermesini sağlayabiliriz. Tüm beklenmedik senaryolar için “Anlamıyorum, lütfen tekrar deneyin” şeklinde bir niyete sahip olabilirsiniz. Bu kılavuzda, bir sohbet robotu oluşturmak ve eğitmek için Labelbox'ı nasıl kullanabileceğinizi size anlatacağız.

Ancak bir chatbot geliştirmenin önündeki en büyük engel, bu makine öğrenimi tabanlı sistemleri eğitmek için gerçekçi ve görev odaklı diyalog verileri elde etmektir. Yararlı ve ücretsiz olsa da, büyük sohbet robotu eğitim verisi havuzları genel olacaktır. Benzer şekilde, marka sesiyle de işinizin, ürünlerinizin ve müşterilerinizin doğasına göre uyarlanmazlar. Ancak bu yöntemler, chatbot'unuz için doğru verileri bulmanıza yardımcı olmuyorsa boşunadır. Müşteriler hızlı yanıt alamayacak ve sohbet robotları sorularına doğru yanıtlar sağlayamayacaktır. Bu nedenle veri toplama stratejileri, alakalı sohbet robotları oluşturmanıza yardımcı olmada büyük bir rol oynar.

İlk birkaç konuşma tanıma sistemi oluşturulduğunda, IBM Shoebox, seçilmiş birkaç İngilizce kelimeyi anlama ve bunlara yanıt verme konusunda makul bir başarı elde eden ilk sistem oldu. Bugün, sayısız dili anlayan ve etkileşime giren insan olarak doğru lehçe ve dilde yanıt veren çok sayıda başarılı örneğimiz var. Modelimiz oluşturulduktan sonra 'the.fit()' fonksiyonunu çağırarak eğitim verilerimizi ona aktarmaya hazırız.

Chatbotumuza eklediğimiz tüm işlevlerden sonra artık konuşma tanıma tekniklerini kullanarak konuşma ipuçlarına yanıt verebiliyor ve önceden belirlenmiş yanıtlarla yanıt verebiliyor. Ancak chatbotumuz önceden belirlenmemiş veya önceden ayarlanmamış herhangi bir şeye yanıt verme konusunda hala çok akıllı değil. Bu bölümde niyet tanıma, varlık tanıma ve bağlam yönetimi dahil olmak üzere eğitim sürecini ayrıntılı olarak inceleyeceğiz. Ancak chatbot geliştirme için bu veri toplama yönteminin dezavantajı, çalışma zamanı girdilerini temsil etmeyecek kısmi eğitim verilerine yol açmasıdır. Eğitim veri kümenizi chatbot projesi için kullanmayı planlıyorsanız hızlı takip edilen bir MVP yayınlama yaklaşımına ihtiyacınız olacak. Yapay zeka sohbet robotunun akıllı hale geldiği yer burasıdır ve yalnızca kendisine yapılan her türlü testin üstesinden gelmeye hazır komut dosyası içeren bir bot olmaktan çıkar.

Buradaki kodumuzda kullanacağımız ana paket, yapay zeka sohbet robotlarında oldukça beğenilen bir kaynak olan HuggingFace'in sağladığı Transformers paketidir. Bu araç, önceden eğitilmiş modellere ve çeşitli NLP görevleriyle çalışmaya hazır araçlara olanak tanıdığından, AI sohbet robotu projelerinde çalışanlar da dahil olmak üzere geliştiriciler arasında popülerdir. Aşağıdaki kodda, Microsoft tarafından belirli bir zamanda Reddit platformunda yapılan milyonlarca konuşmaya ve devam eden sohbetlere dayanarak eğitilip oluşturulan DialogGPT AI sohbet robotunu özel olarak kullandık. Bu makalede tartışıldığı gibi, insan konuşmasını yorumlamak ve yanıtlamak çok sayıda zorluğu beraberinde getirir. İnsanların sıfırdan yeni bir dil öğrenirken bu zorlukların üstesinden gelmesi yıllar alır.

• Hızlı bir şekilde alakalı olduğundan ve son çabayı ve kaynakları gerektirdiğinden, bir prototip veya kavram kanıtı oluşturmak için kullanabilirsiniz.
• Pandemi sırasında ve yapay zekaya yönelik mükemmel çılgınlığın ardından yoğunlaşan mevcut eğilimler göz önüne alındığında, gelecekte desteğe ihtiyaç duyan müşterilerin sayısı artacaktır.
• İnsanların sıfırdan yeni bir dil öğrenirken bu zorlukların üstesinden gelmesi yıllar alır.
• Bu, bir chatbot oluşturmanın önemli bir adımıdır çünkü chatbotun anlamlı belirteçleri tanıyabilmesini sağlar.
• SQuAD2.0, SQuAD1.1'deki 100.000 soruyu, yanıtlanmış sorulara benzeyecek şekilde kalabalık çalışanlar tarafından çelişkili bir şekilde yazılan 50.000'den fazla yeni yanıtlanmamış soruyla birleştirir.

Bir müşteri Apache Kudu dokümantasyonu hakkında soru sorarsa muhtemelen sütunlu depolama çözümü için hızlı bir şekilde PDF'ye veya teknik incelemeye yönlendirilmek ister. Chatbot'unuz bu ifadelerin farkında olmayacak ve eşleşen verileri ayrı veri noktaları olarak görecektir. Proje geliştirme ekibinizin, sıkıntılı bir konuşlandırmayı önlemek için bu ifadeleri tanımlaması ve haritasını çıkarması gerekir. Bunu yapmak, herhangi bir chatbot eğitim sürecinin alaka düzeyini ve etkinliğini artırmaya yardımcı olacaktır. Açık kaynaklı chatbot verilerinin büyük çoğunluğu yalnızca İngilizce olarak mevcuttur.

Yaygın kullanım örnekleri arasında müşteri destek ölçümlerinin iyileştirilmesi, keyifli müşteri deneyimleri yaratılması ve marka kimliğinin ve sadakatinin korunması yer alır. Yapay zekaya sahip yapay zeka sohbet robotları, adından da anlaşılacağı gibi, insan benzeri özellikleri ve tepkileri taklit edecek şekilde tasarlandı. Hakkında ek bilgi bulabilirsiniz AI müşteri hizmetleri ve yapay zeka ve NLP. NLP (Doğal Dil İşleme), bu sohbet robotlarının insan konuşmasının nüanslarını ve inceliklerini anlamasını sağlamada önemli bir rol oynuyor. Yapay zeka sohbet robotları, otomatik sohbet desteği ve şarkı veya restoran önerme gibi görevlere yardımcı olmak için tasarlanmış sanal asistanlar da dahil olmak üzere çeşitli platformlarda uygulamalar buluyor.

Bu makaleyi paylaşmayı unutmayın!