Как выбрать правильное программное обеспечение чат-бота для вашего бизнеса
И какие решения соответствуют вашим требованиям к функциональности и масштабу
Введение
Одна из проблем, связанных с выбором программного обеспечения для чат-бота, заключается в том, что проблемы, связанные с масштабированием и функциональностью, часто не очевидны в начале проекта.
Проблемы возникают только тогда, когда вы находитесь в пути и привержены программному обеспечению.
Чат-боты - это не один технологический монолит. У каждого решения есть разные аспекты и элементы, которые могут быть сильнее или слабее.
В зависимости от конкретной реализации ваши требования и то, что для вас важно, также могут отличаться.
Следовательно, при критическом рассмотрении фреймворков чат-ботов было бы разумно использовать сегментированный подход.
Межотраслевые тенденции
Глядя на различные технологии и на то, как они развиваются, можно выделить несколько явных тенденций…
Эти тенденции включают:
- Слияние намерений и сущностей
- Контекстные сущности. Следовательно, объекты без конечного списка, который определяется их контекстом в высказывании пользователя.
- Прекращение поддержки Государственного автомата. Или, по крайней мере, в сторону более разговорного интерфейса.
Существует как горизонтальный, так и вертикальный рост с технологией чат-ботов. Из диаграммы выше видно, где происходит этот рост:
Вертикальные - Технологии
Разговорный пользовательский интерфейс отходит от структурированного предустановленного меню и интерфейса, управляемого ключевыми словами. С переходом к вводу на естественном языке и более продолжительным разговорным вводом.
По горизонтали - удобство для пользователя
В этом измерении бот превращается из бота для обмена сообщениями в по-настоящему диалоговый интерфейс. От перехода от щелчка мыши к возможному неограниченному составному естественному языку.
Цифровой сотрудник
В конце игры цифровой сотрудник, выходящий из среды чат-бота, превратился в области текста и речи.
С контекстной осведомленностью на трех уровнях:
- В текущем разговоре
- Из предыдущих бесед
- Из CRM и других источников данных о клиентах / пользователях
Цифровые сотрудники растут в разных средах и модальностях. Освоение языков с обнаружением, переводом, тоном, тональностью и автоматической категоризацией разговоров.
Среды будут включать такие устройства, как Google Home, Amazon Echo, традиционный IVR и другие. Поскольку мы, люди, можем общаться с помощью текста или голоса; аналогично цифровой сотрудник сможет разговаривать с помощью текста или голоса.
Матрица рейтингов предложений чат-ботов
Оценивая восемь решений чат-ботов, я рассмотрел девять ключевых моментов. Очевидно, что возможности NLU являются ключевыми с точки зрения намерений и сущностей. Я был особенно резок в отношении того, насколько сущности могут быть аннотированы и обнаружены контекстно.
Развитие и управление диалоговым потоком (состоянием) также являются ключевыми моментами; простота разработки важна и насколько возможно сотрудничество.
Остальные элементы говорят сами за себя.
Для разных организаций разные элементы важны и будут определять их мышление и, в конечном итоге, определять их суждения. Например, несмотря на то, что Lex во многих отношениях отсутствует, если компания использует AWS для других сервисов, Lex может быть правильным выбором.
То же самое и с Oracle.
Инструменты разработки графического потока вызовов / диалогов
Для более крупных организаций и больших команд сотрудничество важно. Простота совместного использования частей диалога и совместного творчества имеет первостепенное значение. Следовательно, организациям нужна графическая среда разработки. Другие команды предпочитают использовать собственный код.
Вы увидите, что Microsoft имеет быстрорастущую и расширяющуюся среду фреймворка для ботов с соответствующими инструментами. Что привлекательно для Microsoft, так это подход с использованием собственного кода в Bot Framework в сочетании с графическим интерфейсом Composer. Все это подкреплено исключительной мощностью LUIS.
NLU
Понимание естественного языка лежит в основе возможностей чат-бота. Без обнаружения сущностей и распознавания намерений все попытки понять пользователя сводятся к нулю.
В некоторых элементах среды чат-бота импровизация может иметь большое значение. С NLU дело обстоит иначе. LUIS обладает исключительной категоризацией сущностей и функциональностью. Watson Assistant также можно считать одним из лидеров с RASA.
Я также посмотрел на интеграцию компонентов NLU с другими компонентами чат-бота. Именно здесь Microsoft выделяется своим растущим объемом продаж чат-ботов.
Масштабируемость
Зрелость любой инфраструктуры проверяется в корпоративной среде, где присутствуют реализации с разнообразными сценариями использования и постоянно расширяющимся масштабом.
Готовность предприятия - это критерий оценки, которому не уделяется должного внимания. После обнаружения уязвимостей в технологию уже вложено слишком много денег и времени.
Общие рейтинги
Невозможно сравнивать фреймворки один к одному, поэтому я создал пять точек рассмотрения, как показано на изображении ниже.
Следует отметить, что один или несколько из этих пяти элементов важны для организации. Следовательно, это может привести их в определенное русло.
Если компания уже вложила значительные средства в Oracle Cloud или AWS, это станет для них решающим фактором. Отказ от других соображений и облегчение боли от других недостатков.
Стоимость играет большую роль, и это снова говорит о доступности таких сред, как Cisco MindMeld и RASA; особенно для начального прототипирования.
Вывод
Это простой обзор, основанный на матрице с пунктами оценки, которые я лично считаю важными. И опять же, в зависимости от того, насколько важен конкретный пункт в матрице для вас или вашей организации, мы будем влиять на наше суждение.
В конечном итоге программное обеспечение должно служить определенной цели в вашей организации и существующей облачной среде. Предложение, наиболее подходящее для этой цели, - лучший выбор для вас.
