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用Recast.AI創(chuàng)建一個聊天機器人

人工智能
據(jù) Gartner 2018 年 2 月的報告,“到 2020 年,25% 的客戶服務(wù)和支持業(yè)務(wù)將在參與渠道中整合虛擬客戶助理(VCA)或聊天機器人技術(shù),而 2017 年只有不到 2%?!辫b于此,讀者會發(fā)現(xiàn)本教程對理解開源的 Recast.AI 機器人創(chuàng)建平臺的工作原理很有幫助。

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據(jù) Gartner 2018 年 2 月的報告,“到 2020 年,25% 的客戶服務(wù)和支持業(yè)務(wù)將在參與渠道中整合虛擬客戶助理(VCA)或聊天機器人技術(shù),而 2017 年只有不到 2%。”鑒于此,讀者會發(fā)現(xiàn)本教程對理解開源的 Recast.AI 機器人創(chuàng)建平臺的工作原理很有幫助。

聊天機器人,包括基于語音的以及其他技術(shù)的,已經(jīng)實際使用了有一陣子了。從讓用戶參與謀殺解密游戲,到幫助完成房地產(chǎn)交易和醫(yī)療診斷,聊天機器人已經(jīng)跨越了多個領(lǐng)域。

有許多平臺可以讓用戶創(chuàng)建和部署機器人。Recast.AI(在被 SAP 收購之后現(xiàn)在是 SAP Conversational AI)是其中的先行者。

酷炫的界面、協(xié)作性以及它所提供的分析工具,讓它成為流行的選擇。

正如 Recast 官方網(wǎng)站說的,“它是一個創(chuàng)建、訓(xùn)練、部署和監(jiān)控智能機器人的終極協(xié)作平臺。”

創(chuàng)建一個基礎(chǔ)的機器人

讓我們來看看如何在 Recast 創(chuàng)建一個基礎(chǔ)的機器人。

  1. 在 https://cai.tools.sap 創(chuàng)建一個賬戶。注冊可以使用電子郵箱或者 Github 賬戶。
  2. 在你登錄之后,你會進入儀表板。點擊右上角 “+” 新建機器人圖標(biāo)新建一個機器人。
  3. 在下一個界面,你會看到一系列可選的預(yù)定義技能。暫時選擇問候Greetings”(圖 1)。這個機器人已經(jīng)經(jīng)過訓(xùn)練,能夠理解基本的問候。 
  4. 給機器人提供一個名字。目前來說,你可以讓機器人講一些笑話,所以我們將它命名為 Joke Bot,選擇英語作為默認(rèn)語言。
  5. 因為你不會處理任何敏感信息,所以在數(shù)據(jù)策略下選擇非個人數(shù)據(jù)。然后選擇公共機器人選項并點擊創(chuàng)建一個機器人。

所以這就是你在 Recast 平臺創(chuàng)建的機器人。

開發(fā)一個機器人的五個階段

用 Recast 官方博客的話說,在機器人的生命中有五個階段。

  • 訓(xùn)練——教授機器人需要理解的內(nèi)容
  • 構(gòu)建——使用機器人構(gòu)建工具創(chuàng)建你的對話流
  • 編寫代碼——將機器人連接到外部 API 或數(shù)據(jù)庫
  • 連接——將機器人發(fā)布到一個或多個消息平臺
  • 監(jiān)控——訓(xùn)練機器人讓它更敏銳,并且了解其使用情況

通過意圖訓(xùn)練機器人

你可以在儀表板上看到搜索、分叉或創(chuàng)建一個意圖intent的選項。“‘意圖’是一系列含義相同但構(gòu)造不同的表達(dá)。‘意圖’是你的機器人理解能力的核心。每個‘意圖’代表了機器人可以理解的一種想法。”(摘自 Recast.AI 網(wǎng)站)

 

圖 2: 機器人面板

就像先前定的,你需要一個講笑話的機器人。所以底線是這個機器人可以理解用戶在要求它講笑話,它不應(yīng)該在用戶僅僅說了“Hi”的情況下回復(fù)一個笑話——這可不妙。把用戶可能說的話進行分組,比如:

  1. Tell me a joke.(給我講個笑話。)
  2. Tell me a funny fact.(告訴我一個有趣的事實。)
  3. Can you crack a joke?(你可以講個笑話嗎?)
  4. Whats funny today?(今天有什么有趣的?)

……

在繼續(xù)從頭開始創(chuàng)建意圖之前,讓我們來看看搜索/分叉選項。在搜索框輸入 “Joke”(圖 3)。系統(tǒng)給出了全球的 Recast 用戶創(chuàng)建的公開的意圖清單,這就是為什么說 Recast 天然就是協(xié)作性質(zhì)的。所以其實沒有必要從頭開始創(chuàng)建所有的意圖,可以在已經(jīng)創(chuàng)建的基礎(chǔ)上進行構(gòu)建。這就降低了訓(xùn)練具有常見意圖的機器人所需的投入。

 

圖 3: 搜索一個意圖

  • 選擇列表中的第一個意圖并將其分叉到機器人上。
  • 點擊分叉Fork按鈕。這個意圖就添加到了機器人中(圖 4)。 
  • 點擊意圖 @joke,會顯示出這個意圖中已經(jīng)存在的表達(dá)expression列表(圖 5)。 
  • 向其添加更多的表達(dá)(圖 6)。 

添加了一些表達(dá)之后,機器人會給出一些建議,像圖 7 展示的那樣。選擇幾個將它們添加到意圖中。你還可以根據(jù)機器人的上下文,標(biāo)記你自己的自定義實體來檢測關(guān)鍵詞。

 

圖 7: 建議的表達(dá)

技能

技能skill是一塊有明確目的的對話,機器人可以據(jù)此運行并達(dá)到目標(biāo)。它可以像打招呼那么簡單,也可以更復(fù)雜,比如基于用戶提供的信息提供電影建議。

技能需要的不能只是一對問答,它需要多次交互。比如考慮一個幫你學(xué)習(xí)匯率的機器人。它一開始會問原貨幣,然后是目標(biāo)貨幣,最后給出準(zhǔn)確回應(yīng)。結(jié)合技能可以創(chuàng)建復(fù)雜的對話流。

下面是如何給笑話機器人創(chuàng)建技能:

  • 去到 構(gòu)建(Build) 頁。點擊 “+” 圖標(biāo)創(chuàng)建技能。
  • 給技能命名 “Joke”(圖 8) 
  • 創(chuàng)建之后,點擊這個技能。你會看到四個標(biāo)簽。讀我Read me觸發(fā)器Triggers、需求Requirements和 動作Actions。
  • 切換到需求頁面。只有在笑話意圖存在的時候,你才應(yīng)該存儲信息。所以,像圖 9 那樣添加一個需求。 

由于這個簡單的使用范例,你不需要在需求選項卡中考慮任何特定的需求,但可以考慮只有當(dāng)某些關(guān)鍵字或?qū)嶓w出現(xiàn)時才需要觸發(fā)響應(yīng)的情況——在這種情況下你需要需求。

需求是某個技能執(zhí)行動作之前需要檢索的意圖或?qū)嶓w。需求是對話中機器人可以使用的重要信息。例如用戶的姓名或位置。一旦一個需求完成,相關(guān)的值就會存儲在機器人的內(nèi)存中,供整個對話使用。

現(xiàn)在讓我們轉(zhuǎn)到動作頁面設(shè)置回應(yīng)response(參見圖 10)。

 

圖 10: 添加動作

點擊添加新消息組new message group。然后選擇發(fā)送消息Send message并添加一條文本消息,在這個例子中可以是任何笑話。當(dāng)然,你肯定不想讓你的機器人每次都說一樣的笑話,你可以添加多條消息,每次從中隨機選擇一條。

 

圖 11: 添加文本消息

頻道集成

一個成功的機器人還依賴于它的易得性。Recast 有不少的內(nèi)置消息頻道集成,如 Skype for Business、Kik Messenger、Telegram、Line、Facebook Messenger、Slack、Alexa 等等。除此之外,Recast 還提供了 SDK 用于開發(fā)自定義的頻道。

此外,Recast 還提供一個可立即使用的網(wǎng)頁聊天(在連接頁面中)。你可以自定義顏色主題、標(biāo)題、機器人頭像等。它給你提供了一個可以添加到頁面的腳本標(biāo)簽。你的界面現(xiàn)在就可以使用了(圖 12)。

 

圖 12: 設(shè)置網(wǎng)絡(luò)聊天

網(wǎng)頁聊天的代碼是開源的,開發(fā)者可以更方便地定制外觀、標(biāo)準(zhǔn)回應(yīng)類型等等。面板提供了如何將機器人部署到各種頻道的逐步過程說明。這個笑話機器人部署在 Telegram 和網(wǎng)頁聊天上,就像圖 13 展示的那樣。

 

圖 13: 網(wǎng)頁聊天部署

 

圖 14: Telegram 中開發(fā)的機器人

還有更多

Recast 支持多語言,創(chuàng)建機器人的時候選擇一個語言作為基礎(chǔ),但之后你有選項可以添加更多你想要的語言。

 

圖 15: 多語言機器人

這里的例子是一個簡單的靜態(tài)笑話機器人,實際使用中可能需要更多的和不同系統(tǒng)的交互。Recast 有 Web 鉤子功能,用戶可以連接到不同的系統(tǒng)來獲取回應(yīng)。同時它還有詳細(xì)的 API 文檔來幫助使用平臺的每個獨立功能。

至于分析,Recast 有一個監(jiān)控面板,幫助你了解機器人的準(zhǔn)確度以及更加深入地訓(xùn)練機器人。 

 

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: Linux中國
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