Qu’est-ce que l’analyse des chatbots ? En savoir plus sur les analyses des chatbots et les indicateurs clés des chatbots

Une chose à noter est que votre chatbot ne peut être aussi performant que vos données et la qualité de votre formation. Les chatbots font désormais partie intégrante des services de support client des entreprises. Ils peuvent offrir des services rapides 24 heures sur 24, sans aucune dépendance humaine. Mais de nombreuses entreprises ne comprennent toujours pas correctement ce dont elles ont besoin pour que leur solution de chat soit opérationnelle. La PNL ou traitement du langage naturel comporte un certain nombre de sous-domaines, car la conversation et la parole sont difficiles à interpréter et à répondre aux ordinateurs. La reconnaissance vocale fonctionne avec des méthodes et des technologies pour permettre la reconnaissance et la traduction des langues parlées par les humains en quelque chose que l'ordinateur ou le chatbot IA peut comprendre et auquel il peut répondre.

Le module FAQ a la priorité sur AI Assist, vous donnant le pouvoir sur les questions et réponses collectées utilisées comme réponses du bot. QASC est un ensemble de données de questions-réponses qui se concentre sur la composition des phrases. Il se compose de 9 980 questions à choix multiples à 8 canaux sur les sciences à l'école primaire (8 134 trains, 926 développement, 920 tests), et est accompagné d'un corpus de 17 millions de phrases. Ils acceptent d’être servis par un chatbot à condition que celui-ci réponde à leurs questions en temps réel et les aide à résoudre leur problème rapidement. Les recherches montrent que les clients ont déjà développé une préférence pour les chatbots. Au début, par exemple, il arrive très souvent que la configuration du NLP ne soit pas aussi complète qu’elle devrait l’être, de sorte que le bot se méprend plus qu’il ne le devrait.

Les chatbots ont révolutionné la façon dont les entreprises interagissent avec leurs clients. Ils offrent une assistance 24h/24 et 7j/7, rationalisent les processus et fournissent une assistance personnalisée. Cependant, pour qu’un chatbot soit réellement efficace et intelligent, il doit être formé avec des ensembles de données personnalisés. L’essor des modèles linguistiques de traitement du langage naturel (NLP) a donné aux équipes d’apprentissage automatique (ML) la possibilité de créer des expériences personnalisées et adaptées.

Que sont les données de formation Chatbot ?

Vous devez saisir des données qui permettront au chatbot de comprendre correctement les questions et requêtes posées par les clients. Et c’est un malentendu courant que l’on peut trouver parmi diverses entreprises. Dans ce guide, nous avons fourni un didacticiel étape par étape pour créer un chatbot IA conversationnel. Vous pouvez utiliser ce chatbot comme base pour en développer un qui communique comme un humain. Les exemples de code que nous avons partagés sont polyvalents et peuvent servir de blocs de construction pour des projets de chatbot IA similaires. Ensuite, notre IA doit être capable de répondre aux signaux audio que vous lui avez envoyés.

Certains des modèles de langage les plus utilisés dans le domaine des chatbots IA sont le BERT de Google et le GPT d'OpenAI. Ces modèles, dotés de fonctionnalités multidisciplinaires et de milliards de paramètres, contribuent significativement à améliorer le chatbot et à le rendre véritablement intelligent. En effectuant des tests de flux de conversation et des tests de précision des intentions, vous pouvez vous assurer que votre chatbot comprend non seulement les intentions des utilisateurs, mais entretient également des conversations significatives. Ces tests permettent d'identifier les domaines à améliorer et d'affiner pour améliorer l'expérience utilisateur globale.

Ce problème est normalement rapidement résolu en ajoutant davantage de phrases à l'intention appropriée dans la configuration NLP. Les chatbots ont évolué pour devenir l’une des tendances actuelles du commerce électronique. Mais ce sont les données que vous « alimentez » avec votre chatbot qui feront ou détruiront votre représentation virtuelle face au client. Une fois le chatbot déployé, n’oubliez pas que le travail n’est qu’à moitié terminé. Il vous faudra quand même travailler sur des développements pertinents qui vous permettront d’améliorer l’expérience utilisateur globale.

Pour un cerveau humain, tout cela semble très simple, car nous avons grandi et nous sommes développés en présence de toutes ces modulations et règles de la parole. Cependant, le processus de formation d’un chatbot IA est similaire à celui d’un humain. Chat essayer d'apprendre une langue entièrement nouvelle à partir de zéro. Les différentes significations liées à l'intonation, au contexte, à la modulation de la voix, etc. sont difficiles à traiter pour une machine ou un algorithme, puis à y répondre.

A. Un chatbot PNL est un agent conversationnel qui utilise le traitement du langage naturel pour comprendre et répondre aux entrées du langage humain. Il utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser du texte ou de la parole et générer des réponses d'une manière qui imite données du chatbot conversation humaine. Les chatbots PNL peuvent être conçus pour effectuer diverses tâches et deviennent populaires dans des secteurs tels que la santé et la finance. Nous espérons que vous avez maintenant une idée claire des meilleures stratégies et pratiques de collecte de données.

En résolvant la première question, votre chatbot sera capable de converser couramment avec votre public. Un chatbot conversationnel représentera votre marque et offrira aux clients l’expérience qu’ils attendent. Ce sera plus engageant si vos chatbots utilisent différents éléments multimédias pour répondre aux requêtes des utilisateurs. Par conséquent, vous pouvez programmer votre chatbot pour ajouter des composants interactifs, tels que des cartes, des boutons, etc., afin d'offrir des expériences plus convaincantes. De plus, vous pouvez également ajouter des CTA (appels à l'action) ou des suggestions de produits pour permettre aux clients d'acheter facilement certains produits. La formation Chatbot consiste à découvrir ce que les utilisateurs demanderont à votre programme informatique.

Étape 3 : Prétraitement des données

Il entraînera votre chatbot à comprendre et à répondre dans un anglais courant et natif. Cela peut poser des problèmes selon l’endroit où vous êtes basé et sur quels marchés. Répondre à la deuxième question signifie que votre chatbot répondra efficacement aux préoccupations et résoudra les problèmes. Cela permet d'économiser du temps et de l'argent et permet à de nombreux clients d'accéder à leur canal de communication préféré. Les meilleures données pour former les chatbots sont celles qui contiennent de nombreux types de conversations différents. Cela aidera le chatbot à apprendre comment réagir dans différentes situations.

Plus de 400 000 lignes de questions potentielles dupliquent des paires de questions. OpenBookQA, inspiré des examens à livre ouvert pour évaluer la compréhension humaine d'un sujet. Le livre ouvert qui accompagne nos questions est un ensemble de 1329 faits scientifiques de niveau élémentaire.

Nous mettons constamment à jour cette page, en ajoutant davantage d'ensembles de données pour vous aider à trouver les meilleures données de formation dont vous avez besoin pour vos projets. Dans le projet OPUS, ils tentent de convertir et d'aligner des données gratuites en ligne, d'ajouter des annotations linguistiques et de fournir à la communauté un corpus parallèle accessible au public. La popularité croissante de l’intelligence artificielle dans de nombreux secteurs, comme les chatbots bancaires, la santé ou le commerce électronique, rend les chatbots IA encore plus désirables. Des horaires de travail réduits, une équipe plus efficace et des économies encouragent les entreprises à investir dans les robots IA. Ils pourraient être intéressés par le classement des flux par feedback rating. Le sponsor, le gestionnaire et le développeur du chatbot sont tous chargés de contribuer à définir les analyses requises.

Les commentaires des utilisateurs sont une ressource précieuse pour comprendre les performances de votre chatbot et identifier les domaines à améliorer. Dans le prochain chapitre, nous explorerons l’importance de la maintenance et de l’amélioration continue pour garantir que votre chatbot reste efficace et pertinent au fil du temps. Découvrez comment tirer parti de Labelbox pour optimiser votre chatbot LLM spécifique à une tâche afin d'améliorer la sécurité, la pertinence et les commentaires des utilisateurs.

Par exemple, dans un chatbot pour un service de livraison de pizza, reconnaître la « garniture » ou la « taille » mentionnée par l’utilisateur est crucial pour exécuter sa commande avec précision. La prochaine étape sera de créer une fonction de chat qui permettra à l'utilisateur d'interagir avec notre chatbot. Nous souhaiterons probablement inclure un message initial ainsi que des instructions pour quitter le chat lorsqu'ils auront terminé avec le chatbot. Puisqu'il s'agit d'une tâche de classification, dans laquelle nous attribuerons une classe (intention) à une entrée donnée, un modèle de réseau neuronal à deux couches cachées est suffisant. Par conséquent, les robots de service client constituent une solution raisonnable pour les marques qui souhaitent faire évoluer ou améliorer leur service client sans augmenter les coûts ni les effectifs.

Vous pouvez à tout moment modifier ou retirer votre consentement à la déclaration relative aux cookies sur notre site Internet. Pour exécuter un fichier et installer le module, utilisez respectivement les commandes « python3.9 » et « pip3.9 » si vous disposez de plusieurs versions de python à des fins de développement. "PyAudio" est un autre module gênant et vous devez rechercher manuellement sur Google et trouver le fichier ".whl" correct pour votre version de Python et l'installer à l'aide de pip. Synchronisez automatiquement vos données non structurées et ignorez les scripts de collage grâce à la prise en charge native de S3 (AWS), GCS (GCP) et Blob Storage (Azure).

Le premier mot que vous rencontrerez lors de la formation d’un chatbot est celui des énoncés. Dans les prochains chapitres, nous aborderons les stratégies de déploiement pour rendre votre chatbot accessible aux utilisateurs et l'importance de la maintenance et de l'amélioration continue pour un succès à long terme. La reconnaissance d'entité implique l'identification d'éléments d'information spécifiques dans le message d'un utilisateur.

Dans ce chapitre, nous explorerons diverses stratégies de déploiement et fournirons des extraits de code pour vous aider à rendre votre chatbot opérationnel dans un environnement de production. Ce chapitre aborde les étapes essentielles de la collecte et de la préparation d'ensembles de données personnalisés pour la formation des chatbots. NQ est un vaste corpus composé de 300 000 questions d'origine naturelle, ainsi que de réponses annotées par des humains provenant de pages Wikipédia, destinées à être utilisées dans la formation aux systèmes d'assurance qualité. De plus, nous avons inclus 16 000 exemples où les réponses (aux mêmes questions) sont fournies par 5 annotateurs différents, utiles pour évaluer les performances des systèmes d'AQ appris. Break est un ensemble de données permettant de comprendre des problèmes, destiné à entraîner des modèles à raisonner sur des problèmes complexes.

Pour que votre chatbot reste à jour et réactif, vous devez gérer efficacement les nouvelles données. Les nouvelles données peuvent inclure des mises à jour de produits ou de services, des changements dans les préférences des utilisateurs ou des modifications du contexte conversationnel. Les tests de flux de conversation consistent à évaluer la performance de votre chatbot https://chat.openai.com/ gère les conversations à plusieurs tours. Cela garantit que le chatbot maintient le contexte et fournit des réponses cohérentes à travers plusieurs interactions. Les tests et la validation sont des étapes essentielles pour garantir que votre chatbot formé sur mesure fonctionne de manière optimale et répond aux attentes des utilisateurs.

Pour le cas d'utilisation particulier ci-dessous, nous souhaitions former notre chatbot pour identifier et répondre aux questions spécifiques des clients avec la réponse appropriée. Vous pouvez exploiter le potentiel des modèles linguistiques les plus puissants, tels que ChatGPT, BERT, etc., et les adapter à votre application métier unique. Les chatbots spécifiques à un domaine devront être formés sur des données annotées de qualité liées à votre cas d'utilisation spécifique. Ensemble de données SGD (Schema-Guided Dialogue), contenant plus de 16 000 conversations multidomaines couvrant 16 domaines. Notre ensemble de données dépasse la taille des corpus de dialogue existants orientés tâches, tout en soulignant les défis liés à la création d'assistants virtuels à grande échelle. Il fournit un banc de test exigeant pour un certain nombre de tâches, notamment la compréhension du langage, le remplissage des créneaux, la surveillance de l'état des dialogues et la génération de réponses.

Il serait préférable de rechercher les journaux de discussion des clients, les archives de courrier électronique, le contenu du site Web et d'autres données pertinentes qui permettront aux chatbots de résoudre efficacement les demandes des utilisateurs. La plupart des petites et moyennes entreprises impliquées dans le processus de collecte de données peuvent avoir des développeurs et d'autres personnes travaillant sur leurs projets de développement de chatbot. Cependant, ils peuvent inclure des terminologies ou des mots que l'utilisateur final n'utilisera peut-être pas.

Dans ce chapitre, nous explorerons diverses méthodes de test et techniques de validation, en fournissant des extraits de code pour illustrer ces concepts. TyDi QA est un ensemble de données de réponses aux questions couvrant 11 langues typologiquement diverses avec 204 000 paires de questions-réponses. Il contient des phénomènes linguistiques que l’on ne retrouverait pas dans des corpus uniquement anglophones. Avec plus de 100 000 paires de questions-réponses sur plus de 500 articles, SQuAD est nettement plus volumineux que les précédents ensembles de données de compréhension en lecture. SQuAD2.0 combine les 100 000 questions de SQuAD1.1 avec plus de 50 000 nouvelles questions sans réponse écrites de manière contradictoire par des travailleurs participatifs pour ressembler à des questions répondues.

L’objectif de l’ensemble de données NewsQA est d’aider la communauté des chercheurs à créer des algorithmes capables de répondre à des questions qui nécessitent des compétences de compréhension et de raisonnement à l’échelle humaine. Sur la base des articles CNN de la base de données DeepMind Q&A, nous avons préparé un ensemble de données de compréhension écrite de 120 000 paires de questions et réponses. CoQA est un ensemble de données à grande échelle pour la construction de systèmes conversationnels de questions-réponses. Le CoQA contient 127 000 questions avec réponses, obtenues à partir de 8 000 conversations impliquant des passages de texte provenant de sept domaines différents. Cependant, gérer un service client efficace sur plusieurs canaux de vente devient de plus en plus difficile en raison de la patience réduite des consommateurs. Les clients s'attendent à ce que les marques répondent instantanément à leurs demandes commerciales ; les chatbots et les assistants virtuels peuvent aider à atteindre cet objectif.

Étape 13 : Classer les questions entrantes pour le chatbot

Cela permet au modèle d’accéder plus rapidement aux mots significatifs et, par conséquent, de conduire à des prédictions plus précises. Maintenant, nous avons un groupe d'intentions et le but de notre chatbot sera de recevoir un message et de déterminer quelle est l'intention qui se cache derrière. En fonction de la quantité de données que vous étiquetez, cette étape peut s'avérer particulièrement complexe et longue. Cependant, cela peut être considérablement accéléré grâce à l'utilisation d'un service d'étiquetage, tel que Labelbox Boost. Contactez les visiteurs de manière proactive à l’aide de messages d’accueil personnalisés par chatbot. Engagez les visiteurs avec les réponses rapides et les salutations personnalisées de ChatBot, alimentées par vos données.

Mais soit le robot comprendra mal et répondra de manière incorrecte, soit il sera complètement perplexe. Les données de chatbot collectées à partir de vos ressources iront le plus loin possible pour accélérer le développement et le déploiement de projets. Assurez-vous de glaner des données à partir de vos outils commerciaux, comme un modèle de proposition de conseil PandaDoc rempli.

Choisissez un modèle de chatbot prêt à l'emploi et personnalisez-le selon vos besoins. Vous pouvez traiter rapidement une grande quantité de données non structurées grâce à de nombreuses solutions. La mise en œuvre d'une migration Databricks Hadoop serait un moyen efficace pour vous d'exploiter d'aussi grandes quantités de données. Si vous souhaitez que le processus reste simple et fluide, il est préférable de planifier et de fixer des objectifs raisonnables. Pensez aux informations que vous souhaitez collecter avant de concevoir votre bot. De plus, vous pouvez également identifier les domaines ou sujets communs sur lesquels la plupart des utilisateurs pourraient poser des questions.

Dans la pratique, cependant, les développeurs et les super-utilisateurs sont davantage impliqués dans la mise en œuvre d’analyses personnalisées que dans leur surveillance. Les analyses personnalisées doivent être liées à un moteur de test A/B au sein de la plateforme de création de chatbot. Bien entendu, au sein de la plateforme du bot elle-même, il est non seulement important de pouvoir générer et baliser des analyses personnalisées, mais également de définir des tests A/B au sein du flux de conversation.

Si vous choisissez d'opter pour les autres options de collecte de données pour le développement de votre chatbot, assurez-vous d'avoir un plan approprié. En fin de compte, votre chatbot ne fournira la valeur commerciale que vous attendiez que s’il sait comment gérer les utilisateurs du monde réel. Lors de la création d'un chatbot, la première et la plus importante chose est de l'entraîner à répondre aux requêtes des clients en ajoutant des données pertinentes. C'est un composant essentiel pour développer un chatbot puisqu'il vous aidera à comprendre ce programme informatique pour comprendre le langage humain et répondre en conséquence aux requêtes des utilisateurs. Cet article vous donnera une idée complète des stratégies de collecte de données que vous pouvez utiliser pour vos chatbots. Mais avant cela, comprenons le but des chatbots et pourquoi vous avez besoin de données de formation pour cela.

Semblable aux couches cachées d’entrée, nous devrons définir notre couche de sortie. Nous utiliserons la fonction d'activation softmax, qui nous permet d'extraire les probabilités pour chaque sortie. Pour cette étape, nous utiliserons TFLearn et commencerons par réinitialiser les données graphiques par défaut pour supprimer les paramètres graphiques précédents. Un sac de mots est codé à chaud (représentations catégorielles de vecteurs binaires) et contient des fonctionnalités extraites du texte pour une utilisation dans la modélisation.

Enfin, nous parlerons des outils dont vous avez besoin pour créer un chatbot comme ALEXA ou Siri. La prochaine étape dans la création de notre chatbot consistera à intégrer les données en créant des listes d'intentions, de questions et de leurs réponses. Si un chatbot est formé au ML non supervisé, il peut mal classer l'intention et finir par dire des choses qui n'ont pas de sens. Puisque nous travaillons avec des ensembles de données annotés, nous codons en dur la sortie afin de pouvoir garantir que notre chatbot NLP répond toujours avec une réponse sensée. Pour tous les scénarios inattendus, vous pouvez avoir une intention qui dit quelque chose du genre « Je ne comprends pas, veuillez réessayer ». Dans ce guide, nous vous expliquerons comment utiliser Labelbox pour créer et former un chatbot.

Cependant, le principal obstacle au développement d’un chatbot est d’obtenir des données de dialogue réalistes et orientées tâches pour entraîner ces systèmes basés sur l’apprentissage automatique. Bien qu’utiles et gratuits, d’énormes pools de données de formation de chatbot seront génériques. De même, avec la voix de la marque, ils ne seront pas adaptés à la nature de votre entreprise, de vos produits et de vos clients. Cependant, ces méthodes sont inutiles si elles ne vous aident pas à trouver des données précises pour votre chatbot. Les clients n’obtiendront pas de réponses rapides et les chatbots ne seront pas en mesure de fournir des réponses précises à leurs requêtes. Par conséquent, les stratégies de collecte de données jouent un rôle majeur pour vous aider à créer des chatbots pertinents.

Lors de la création des premiers systèmes de reconnaissance vocale, IBM Shoebox a été le premier à obtenir un succès décent dans la compréhension et la réponse à quelques mots anglais sélectionnés. Aujourd'hui, nous disposons d'un certain nombre d'exemples réussis qui comprennent une myriade de langues et répondent dans le dialecte et la langue appropriés lorsque l'humain interagit avec eux. Une fois notre modèle construit, nous sommes prêts à lui transmettre nos données d'entraînement en appelant la fonction 'the.fit()'.

Après toutes les fonctions que nous avons ajoutées à notre chatbot, celui-ci peut désormais utiliser des techniques de reconnaissance vocale pour répondre aux signaux vocaux et répondre avec des réponses prédéterminées. Cependant, notre chatbot n’est toujours pas très intelligent pour répondre à tout ce qui n’est pas prédéterminé ou prédéfini. Dans ce chapitre, nous explorerons le processus de formation en détail, y compris la reconnaissance d'intention, la reconnaissance d'entités et la gestion du contexte. Cependant, l'inconvénient de cette méthode de collecte de données pour le développement de chatbot est qu'elle conduira à des données de formation partielles qui ne représenteront pas les entrées d'exécution. Vous aurez besoin d'une approche de publication MVP rapide si vous prévoyez d'utiliser votre ensemble de données de formation pour le projet de chatbot. C’est là que le chatbot IA devient intelligent et pas seulement un robot scripté qui sera prêt à gérer n’importe quel test qui lui sera lancé.

Le package principal que nous utiliserons dans notre code ici est le package Transformers fourni par HuggingFace, une ressource largement acclamée dans le domaine des chatbots IA. Cet outil est populaire parmi les développeurs, y compris ceux travaillant sur des projets de chatbot IA, car il permet de disposer de modèles et d'outils pré-entraînés prêts à fonctionner avec diverses tâches NLP. Dans le code ci-dessous, nous avons spécifiquement utilisé le chatbot DialogGPT AI, formé et créé par Microsoft sur la base de millions de conversations et de discussions en cours sur la plateforme Reddit dans un temps donné. Interpréter et répondre à la parole humaine présente de nombreux défis, comme indiqué dans cet article. Les humains mettent des années à surmonter ces défis lorsqu’ils apprennent une nouvelle langue à partir de zéro.

• Vous pouvez l'utiliser pour créer un prototype ou une preuve de concept car il est pertinent rapidement et nécessite les derniers efforts et ressources.
• Compte tenu des tendances actuelles qui se sont intensifiées pendant la pandémie et après l’engouement pour l’IA, il n’y aura que davantage de clients qui auront besoin d’assistance à l’avenir.
• Les humains mettent des années à surmonter ces défis lorsqu’ils apprennent une nouvelle langue à partir de zéro.
• Il s'agit d'une étape importante dans la création d'un chatbot car elle garantit que le chatbot est capable de reconnaître les jetons significatifs.
• SQuAD2.0 combine les 100 000 questions de SQuAD1.1 avec plus de 50 000 nouvelles questions sans réponse écrites de manière contradictoire par des travailleurs participatifs pour ressembler à des questions répondues.

Si un client pose des questions sur la documentation Apache Kudu, il souhaite probablement accéder rapidement à un PDF ou à un livre blanc pour la solution de stockage en colonnes. Votre chatbot ne sera pas au courant de ces déclarations et verra les données correspondantes comme des points de données distincts. Votre équipe de développement de projet doit identifier et cartographier ces énoncés pour éviter un déploiement douloureux. Cela contribuera à renforcer la pertinence et l’efficacité de tout processus de formation de chatbot. La grande majorité des données des chatbots open source sont uniquement disponibles en anglais.

Les cas d'utilisation courants incluent l'amélioration des indicateurs de support client, la création d'expériences client agréables et la préservation de l'identité et de la fidélité de la marque. Les chatbots IA artificiellement intelligents, comme leur nom l’indique, sont conçus pour imiter des traits et des réponses semblables à ceux des humains. Vous pouvez trouver des informations supplémentaires sur service client par intérim et l'intelligence artificielle et la PNL. Le NLP (Natural Language Processing) joue un rôle important en permettant à ces chatbots de comprendre les nuances et les subtilités de la conversation humaine. Les chatbots IA trouvent des applications sur diverses plates-formes, notamment une assistance par chat automatisée et des assistants virtuels conçus pour faciliter des tâches telles que la recommandation de chansons ou de restaurants.

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