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제품 판매 페이지에서 웹 사이트 채팅을 사용하고 싶습니다. 요구 사항은 입니다. 1. 기본 질문에 대답 할 수있는 인공 지능 채팅 봇이 있어야합니다. 2. 내 직원이 채팅을 모니터링하고 고객에게 응답 할 수있는 admin 패널 및 관리자 패널?인공 지능형 chatbot을 내 웹 사이트에 추가하십시오.
가능합니까? 어떤 플랫폼이 가장 적합할까요?
A
답변
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첫 번째 질문은 "가능합니까?" - 네, 가능합니다.
두 번째 질문은 훨씬 더 복잡하므로 최선의 도구를 선택하기 전에 몇 가지 조사를해야합니다.이 도구를 어떻게 다룰 지, 사용 사례는 무엇인지에 달려 있습니다. 내 chatbot을 만드는 동안 도움이되는 것으로 알고있는 nice start 및 this comparison에 대한 기사를 살펴볼 수 있습니다. 이 인공 지능에 관해서는 - 그것은 당신을 위해 모든 대화를 생성 할 도구가 아닙니다 - 당신은 여전히 많은 타이핑을 할 필요가 있습니다. 그러나 그 도구는 방금 입력 한 것을 당신이 만들 수있는 몇 가지 의도 중 하나에 맞추는데 도움이 될 것입니다 대화 상자. NLP 솔루션을 선택하는 동안 지원되는 언어, sdks (백엔드 응답으로 데이터를 풍부하게해야하는 경우) 및 법률 노트에서 사용자의 개인 정보 보호에 대해 많이 신경 쓰는 경우를 살펴보십시오. 일부는 무료이며 일부는 지불해야합니다. 그들 중 일부는 당신에게 다른 도구 세트를 제공하고 그 중 일부는 정말 기본을 제공하고 그 위에 뭔가를 만들어야합니다.
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예, 확실히 가능합니다. 귀하의 경우
- 는 검색 의도 식별에 chatbot하는 두 부분이 있습니다
/답변
의도 식별 짧은에, NLP의 일부입니다 당신 그룹 텍스트 분류입니다 생성 귀하의 페이지 방문자가 물어볼 가능성이있는 클래스 내의 질의/질문 (예 : PRODUCT, HR, 판매 등) 그런 다음 기본적으로 모델을 훈련하여 각 클래스에 대한 질문을 학습합니다.
당신이 질문의 클래스를 알게되면 당신이 대답을 검색하는 두 가지 옵션이 있습니다,
- 하나는 결정에 따라 응답을 질문에 대해 간단한 검색을하고 인출하는 것입니다, 여기에 질문은 않을 것이다 당신이 당신의 질문을 어떤 고정 된 형식으로 전처리하지 않으면 거의 같은 결과가 나오기 때문에 거의 항상 실패 할 것입니다.
- 둘째, ML 모델을 구현하여보다 지능적인 방법을 사용할 수 있습니다. 모델은 TD-IDF를 사용하거나 복잡한 seq2seq 또는 검색 모델 일 수 있습니다.
이 모델은 질문에 대해 대응하는 응답을 생성하거나 질문에 대해 가능한 최상의 응답을 나타낼 수 있습니다. 가장 좋은 점수를받은 응답을 받아서 채팅 창으로 되돌려 보내야합니다.
의도 식별을 위해 rasa-nlu는 사용하기 쉽습니다.
응답 생성을 위해 rasa-core에 대한 rasa 웹 사이트를 확인하거나 tensorflow/keras에서 적절한 모델을 가져 와서 작동 시키십시오.https://github.com/sarweshsuman/chatbot-codes-collection/tree/master/rasa-core
아니면 같은 뭔가를 갈 수 있습니다 - - http://heyday.ai/
일부 샘플 코드 내 REPO를 확인할 수 있습니다