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当Chatbot成2017年企业热门应用

发布时间:2021-09-11 08:57:13 阅读: 来源:全自动油炸机厂家

Chatbot成2017年企业热门应用

科技大厂纷纷投入开发Chatbot技术和应用,Amazon Echo在市场上广受欢迎,终于在今年4月正式释出数位助理Alexa背后Chatbot引擎Lex。图片来源/AWS

去年通讯平台脸书、Line、Skype,以及企业协作平台Slack都相继推出Chatbot开发平台,提供企业开发自家Chatbot,Chatbo从2016年开始爆红,带动企业开发Chatbot的风潮。

市调机构Gartner今年初的一项研究报告中预估,到了2020年,30%的页浏览工作,将不再需要透过荧幕就能完成,80%的人使用App的数量将会减至现在的一半,消费者与企业之间的互动模式将会由虚拟个人语音助理(Virtual Personal Assistant,VPA)为中心,串联APP、API、ChatBot等应用,像是Amazon推出的语音个人助理Alexa、Google Assistant等,就不再需要透过荧幕,能够直接让使用者透过语音指令与Chatbot互动。

从Chatbot的通路端来看,脸书去年4月释出Messenger API,才经过3个月就已经有超过1.1万的Bot,而到了今年4月,每个月在Messenger平台上的活跃Bot竟然暴增到了10万个以上,脸书甚至更进一步,在Messenger的智慧搜寻Discover中,开始支援搜寻Bot的功能,让使用者可以在Messenger上依照类别浏览和搜寻企业自家开发的Bot。

另一个在台湾广受欢迎的Chatbot通路则是Line,在台拥有1,800万用户,像是玉山银行的理财机器人和台湾房屋的地产机器人都选择在Line的通路上,瞄准对话式商务的机会,开创Chatbot与消费者互动。

Line也追随脸书的脚步,不只作为Chatbot通路,在今年的世界通讯大展(MWC)上宣布,推出自家语音助理Clova(Cloud Virtual Assistant),Clova结合了Line的聊天技术,以及韩国最大入口站Naver的搜寻与内容技术,首波将提供讯息、天气资讯、播放音乐等功能。

除此之外,Line也计划释出支援Clova语音助理的智慧喇叭Wave,类似Amazon Echo、Google Home等设备,并将与第三方厂商合作,共同开发Clova硬体的相关服务。

从Chatbot的开发平台端来看,目前较为成熟的为Amazon的Lex、IBM Watson Conversation服务和微软的Bot Framework,Lex和Conversation服务都已经是正式版,微软的Bot Framework目前还是预览版。

AWS挟Alexa气势正式推出Lex

AWS今年4月将Alexa核心引擎正式释出,推出了企业级Chatbot引擎Lex正式版本,Lex能介接到对话介面的通讯平台,并提供开发人员深度学习的技术,像是自然语言理解技术和自动语音辨识等功能,开发人员使用Lex的服务建立Chatbot的过程中,不需要自行建立机器学习的模型,可直接使用Lex自动产生的机器学习模型。

Lex与Lambda无伺服器运算服务整合,开发人员将程式码上传后,AWS即自动调派AWSEC2运算服务,建立Lambda程式执行环境,开发人员能将Chatbot部署到通讯平台、行动用户端和IoT装置。

若开发人员想将Chatbot部署到行动装置上,Lex也提供开发人员可用iOS和Android的SDK介接。

若是要部署到通讯平台,Lex整合了Facebook Messenger、Slack和Twilio SMS这3项对话通道,可以在Lex的介面上选择要部署的通道,在提供Token之后,Lex会给予CallbackURL,开发人员即可将Chatbot发布到对话通道上执行。

Lex的介面也提供了监控介面(Monitoring Dashboard),Lex可以显示遗漏讯息、回应延迟时间和使用流量等相关资讯,也能检视未被辨识语句。

Lex将Chatbot语意分析分为意图(Intent)、例句(Utterance)和Slot,与微软和IBM不一样的是,Lex将例句设定为意图的平行项目,也就是,Lex的例句能够用在不同意图中,省去在不同意图下建立一样例句的步骤。

Slot则是要满足执行意图的条件所输入的参数,与微软和IBM的Entity不同,Slot能够记录此参数触发程式的状态(Statement),Lex遇到类似的意图,像是订饭店或是订机票,就会保留Slot的资讯,供不同意图使用。

其中,Slot又可以依照对应的意图,分为不同的条件词汇类别(SlotType),像是订机票意图的条件词汇又可分为出发地、目的地、时间、班机编号等类别,此外,还提供了一些基本的意图,像是查询天气、电影时刻表等。

开发人员建立完语意分析的资料后,就可以未来随着中国城镇化进程的加快和消费水平的提升开始建置讯息管理,Lex讯息的管理上,采用提示(Prompt)来获得足够的Slot资讯,例如,开发人员可以设定在接收到订机票的意图后,建立「请问您要到哪里?」的提示语句。Lex也有提供对话管理的机制,Lex采用的是Session Timeout与Cross-intentInformation Sharing的机制来管理对话。

Session Timeout提供开发人员设定一段时间,让Lex保留对话的资讯,让使用者在有效的时间内,可延续对话,不需要每次都重新输入资讯,若使用者提供了相关的条件词汇资讯,但尚未完成订购,Lex会预设将使用者提供的资讯记录保留5分钟,若使用者在时效内回到对话,即可继续订购的对话,开发人员可以自由设定时效的时间。

Cross-intentInformation Sharing则是让Chatbot在执行不同的意图时,可以同时使用对话内容的资讯,例如,在订购机票的Chatbot中,若使用者已完成订购机票的意图,想转移到查询订购状况的意图,Lex透过询问订购编号和日期,将两项不同意图资讯串在一起,订购资讯就可以同时被不同意图使用,不需要再重新询问一次使用者,订购的相关资讯。

L共同解锁汽车轻量化的新明天ex还提供意图链(Intent Chain)机制来管理上下文,根据使用者表达的语句,动态地转移意图,能够让开发人员将对话分成多个元件,这项机制简化了复杂的对话过程。

另外,Lex还提供2个版本管理的功能,分别是Versioning和Alias,Versioning是在开发人员第一次发布Chatbot后,Lex会自动记录并产生一个版本,之后每次发布都会产生新版本。

Alias则是提供开发人员指定特定版本的Chatbot,每个开发和执行阶段都可以指定不同版本的Chatbot,甚至,开发人员可以在使用者使用Chatbot时更新版本。除此之外,Lex的服务还能提供企业的开发人员一同参与设计Chatbot的过程,能允许多个开发人员在Lex服务中开发、测试。

IBM Chatbot开发平台Watson Conversation服务

IBM的WatsonConversation服务是另一个已推出正式版本的Chatbot平台。IBM在Watson Developer Cloud平台上,提供开发人员许多API和工具,透过简单的视觉化设计介面,让开发人员可以不需要撰写程式,就能打造出企业自家功能型的Chatbot。

Watson Conversation服务设计了Workspace的工作区来存放同一个Chatbot所有的参数设定和资料,必须包含意图、实体概念、对话(Dialog),此外,开发人员若更新Workspace中的资料,并不需要手动训练资料,系统将会自动更新内部的参数和资料。

Watson Conversation服务在语意分析上,采用3层式向下包含的语意结构,将每个Entity细分为多个特值(Value),每个Value又可以再细分出许多广义的同义词(Synonym),以行事历机器人为例,Entity若是星期,Value则是Monday、Tuesday、Friday等,而Friday又可以衍生出许多同义词,像是F、Fri,这样3层式的语意结构机制可以让机器人接收到错字、不完整的表达或是缩写时,也能正确地辨认词汇。

在对话管理方面,则是提供开发人员视觉化介面设计对话流程,运用节点树的概念,让设计对话的流程更为弹性,开发人员可自由地在原有的对话流程中,增加与根节点(Root Conversation Node)同层的对话节点,也可以加入不同层的子节点(ChildNode),来创造分支对话。

微软Chatbot开发引擎LUIS和开发框架Bot Framework

微软早在2015年5月就推出自然语言理解服务LUIS(Language Understanding Intelligence Service),去年3月Build大会释出Chatbot开发框架Bot Framework,提供企业透过LUIS分析语意,再用Bot Framework部署Chatbot,不过目前这两项服务都还没推出正式版。

微软今年Build大会上,更新了Bot Framework多项功能,不但新增了3个能部署Chatbot的对话通道,还提供开发人员打造任何对话场景都适用的通用卡(Adaptive Cards),能够用单一的架构套用在不同的平台,另外,LUIS服务也有不少更新。

微软增加了3个部署Chatbot的对话通道,提供Chatbot开发人员透过Bot Framework,将Chatbot部署到语音助理Cortana、搜寻引擎Bing和商用Skype。微软为了能创造Cortana的生态圈,还推出Cortana Skills Kit让开发人员可以为Cortana增加新技能。

微软提供开发人员打造任何对话场景都适用的通用卡(Adaptive Cards),能够让开发人员用JSON的格式设计介面模组、与使用者的互动模式等,透过单一架构就能套用在不同平需要将实验机的地脚螺栓拧紧台上,例如Microsoft Teams、Skype、Android、iOS等平台。除此之外,微软还新增了支付请求(PaymentRequest)API,让开发人员可以将自家Chatbot,加上购物付款的功能。

因应许多开发人员要求,LUIS的意图上限终于从20个变为80个,Entity则是从原本10个增加到30个,支援的语言也新增韩文、荷兰文和法文、西班牙文语系,并改善内建支援西班牙文、英文和中文的日期和数字Entity,甚至还将这两个内建Entity开源,让更多的开发人员可以使用和贡献功能。

语意的部分,微软则是新增了一系列的语言特性(Language Features)功能,例如,清单、混合的Entity、语意建议(Semantic英媒称 Suggestions)和拼字检查(Spell Checking)等功能。

除此之外,微软也在LUIS的系统开发生命周期工具上着墨,像是版本管理(Versioning)、阶段Slots(Production/Stagingslots)、批次测试(Batch Testing)和程式共享(Application sharing)等功能,其中,程式共享功能改变了以往LUIS不利团队开发的劣势,让开发团队可以一起开发同一个Chatbot。

另外,LUIS还新增语音辨识功能,Chatbot开发人员可以不用再呼叫外部的语音转文字API,能够直接在LUIS内建立语音的语意理解模型,进而提升语音辨识效果,甚至还提供语音辨识自动除错的功能,使用者现在不只可以透过点选、打字的方式与Chatbot互动,还多了直接用讲的对话模式。微软也藉由Azure Application Insights提供Chatbot开发人员一系列的数据分析服务。

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