O que é análise de chatbot? Saiba mais sobre análises do chatbot e principais métricas do chatbot

Uma coisa a observar é que seu chatbot só pode ser tão bom quanto seus dados e quão bem você os treina. Os chatbots são agora parte integrante dos serviços de apoio ao cliente das empresas. Eles podem oferecer serviços rápidos 24 horas por dia, sem qualquer dependência humana. Porém, muitas empresas ainda não entendem adequadamente o que precisam para colocar sua solução de chat em funcionamento. PNL ou Processamento de Linguagem Natural tem vários subcampos, pois a conversação e a fala são difíceis de serem interpretadas e respondidas pelos computadores. O Reconhecimento de Fala funciona com métodos e tecnologias para permitir o reconhecimento e a tradução de línguas faladas por humanos em algo que o computador ou chatbot de IA possa compreender e responder.

O módulo FAQ tem prioridade sobre o AI Assist, dando a você poder sobre as perguntas e respostas coletadas usadas como respostas do bot. QASC é um conjunto de dados de perguntas e respostas que se concentra na composição de frases. Consiste em 9.980 questões de múltipla escolha de 8 canais sobre ciências do ensino fundamental (8.134 trem, 926 desenvolvimento, 920 teste) e é acompanhado por um corpus de 17 milhões de frases. Eles aceitam ser atendidos por um chatbot, desde que ele responda às suas perguntas em tempo real e os ajude a resolver seus problemas rapidamente. A pesquisa mostra que os clientes já desenvolveram uma preferência por chatbots. No início, por exemplo, muitas vezes acontece que a configuração da PNL não é tão abrangente quanto deveria ser, então o bot entende mais mal do que deveria.

Os chatbots revolucionaram a forma como as empresas interagem com seus clientes. Eles oferecem suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana, agilizam processos e fornecem assistência personalizada. No entanto, para tornar um chatbot verdadeiramente eficaz e inteligente, ele precisa ser treinado com conjuntos de dados personalizados. O aumento dos modelos de linguagem de processamento de linguagem natural (PNL) deu às equipes de aprendizado de máquina (ML) a oportunidade de criar experiências personalizadas e personalizadas.

O que são dados de treinamento do Chatbot?

Você precisa inserir dados que permitirão ao chatbot entender as perguntas e dúvidas que os clientes fazem de maneira adequada. E esse é um mal-entendido comum que você pode encontrar entre diversas empresas. Neste guia, fornecemos um tutorial passo a passo para criar um chatbot de IA conversacional. Você pode usar este chatbot como base para desenvolver um que se comunique como um ser humano. Os exemplos de código que compartilhamos são versáteis e podem servir como blocos de construção para projetos semelhantes de chatbot de IA. Em seguida, nossa IA precisa ser capaz de responder aos sinais de áudio que você forneceu a ela.

Alguns dos modelos de linguagem mais usados no domínio dos chatbots de IA são o BERT do Google e o GPT da OpenAI. Estes modelos, dotados de funcionalidades multidisciplinares e milhares de milhões de parâmetros, contribuem significativamente para melhorar o chatbot e torná-lo verdadeiramente inteligente. Ao realizar testes de fluxo de conversação e testes de precisão de intenção, você pode garantir que seu chatbot não apenas entenda as intenções do usuário, mas também mantenha conversas significativas. Esses testes ajudam a identificar áreas de melhoria e ajustes para aprimorar a experiência geral do usuário.

Esse problema normalmente é corrigido rapidamente adicionando mais frases à intenção relevante na configuração da PNL. Os chatbots evoluíram para se tornar uma das tendências atuais do comércio eletrônico. Mas são os dados que você “alimenta” ao seu chatbot que farão ou quebrarão sua representação virtual voltada para o cliente. Depois de implantar o chatbot, lembre-se de que o trabalho está apenas pela metade. Você ainda teria que trabalhar no desenvolvimento relevante que lhe permitiria melhorar a experiência geral do usuário.

Para um cérebro humano, tudo isto parece muito simples, pois crescemos e desenvolvemos na presença de todas estas modulações e regras de fala. No entanto, o processo de treinamento de um chatbot de IA é semelhante ao de um humano Bate-papo PG tentando aprender um idioma totalmente novo do zero. Os diferentes significados marcados com entonação, contexto, modulação de voz, etc. são difíceis para uma máquina ou algoritmo processar e responder.

R. Um chatbot de PNL é um agente conversacional que usa processamento de linguagem natural para compreender e responder às entradas da linguagem humana. Ele usa algoritmos de aprendizado de máquina para analisar texto ou fala e gerar respostas de uma forma que imita dados do chatbot conversa humana. Os chatbots de PNL podem ser projetados para executar uma variedade de tarefas e estão se tornando populares em setores como saúde e finanças. Esperamos que agora você tenha uma ideia clara das melhores estratégias e práticas de coleta de dados.

Resolver a primeira pergunta garantirá que seu chatbot seja hábil e fluente na conversa com seu público. Um chatbot conversacional representará sua marca e proporcionará aos clientes a experiência que eles esperam. Será mais envolvente se seus chatbots usarem diferentes elementos de mídia para responder às dúvidas dos usuários. Portanto, você pode programar seu chatbot para adicionar componentes interativos, como cartões, botões, etc., para oferecer experiências mais atraentes. Além disso, você também pode adicionar CTAs (calls to action) ou sugestões de produtos para facilitar a compra de determinados produtos pelos clientes. O treinamento do chatbot consiste em descobrir o que os usuários perguntarão do seu programa de computador.

Etapa 3: pré-processamento dos dados

Ele treinará seu chatbot para compreender e responder em inglês nativo e fluente. Isso pode causar problemas dependendo de onde você está e em quais mercados. Responder à segunda pergunta significa que o seu chatbot responderá eficazmente às preocupações e resolverá os problemas. Isso economiza tempo e dinheiro e dá a muitos clientes acesso ao canal de comunicação de sua preferência. Os melhores dados para treinar chatbots são dados que contêm muitos tipos de conversa diferentes. Isso ajudará o chatbot a aprender como responder em diferentes situações.

Mais de 400.000 linhas de possíveis perguntas duplicam pares de perguntas. OpenBookQA, inspirado em exames abertos para avaliar a compreensão humana de um assunto. O livro aberto que acompanha nossas perguntas é um conjunto de 1.329 fatos científicos de nível elementar.

Estamos constantemente atualizando esta página, adicionando mais conjuntos de dados para ajudá-lo a encontrar os melhores dados de treinamento necessários para seus projetos. No projecto OPUS tentam converter e alinhar dados online gratuitos, adicionar anotações linguísticas e fornecer à comunidade um corpus paralelo disponível publicamente. A crescente popularidade da inteligência artificial em muitos setores, como chatbots bancários, saúde ou comércio eletrônico, torna os chatbots de IA ainda mais desejáveis. Horas de trabalho reduzidas, uma equipe mais eficiente e economia incentivam as empresas a investir em bots de IA. Eles poderiam estar interessados na classificação dos fluxos por classificação de feedback. O patrocinador, gerente e desenvolvedor do chatbot são responsáveis por ajudar a definir as análises necessárias.

O feedback do usuário é um recurso valioso para entender o desempenho do seu chatbot e identificar áreas de melhoria. No próximo capítulo, exploraremos a importância da manutenção e da melhoria contínua para garantir que o seu chatbot permaneça eficaz e relevante ao longo do tempo. Aprenda como aproveitar o Labelbox para otimizar seu chatbot LLM específico para tarefas para melhor segurança, relevância e feedback do usuário.

Por exemplo, num chatbot para um serviço de entrega de pizza, reconhecer a “cobertura” ou “tamanho” mencionado pelo usuário é crucial para atender seu pedido com precisão. O próximo passo será criar uma função de chat que permita ao usuário interagir com nosso chatbot. Provavelmente desejaremos incluir uma mensagem inicial junto com instruções para sair do chat quando terminar de usar o chatbot. Por se tratar de uma tarefa de classificação, onde atribuiremos uma classe (intenção) a qualquer entrada, um modelo de rede neural de duas camadas ocultas é suficiente. Portanto, os bots de atendimento ao cliente são uma solução razoável para marcas que desejam dimensionar ou melhorar o atendimento ao cliente sem aumentar os custos e o número de funcionários.

Você pode, a qualquer momento, alterar ou retirar seu consentimento da Declaração de Cookies em nosso site. Para executar um arquivo e instalar o módulo, use os comandos “python3.9” e “pip3.9” respectivamente se você tiver mais de uma versão do python para fins de desenvolvimento. “PyAudio” é outro módulo problemático e você precisa pesquisar manualmente no Google e encontrar o arquivo “.whl” correto para sua versão do Python e instalá-lo usando pip. Sincronize seus dados não estruturados automaticamente e ignore scripts cola com suporte nativo para S3 (AWS), GCS (GCP) e Blob Storage (Azure).

A primeira palavra que você encontrará ao treinar um chatbot são declarações. Nos próximos capítulos, nos aprofundaremos nas estratégias de implantação para tornar seu chatbot acessível aos usuários e na importância da manutenção e melhoria contínua para o sucesso a longo prazo. O reconhecimento de entidade envolve a identificação de informações específicas na mensagem de um usuário.

Neste capítulo, exploraremos várias estratégias de implantação e forneceremos trechos de código para ajudá-lo a colocar seu chatbot em funcionamento em um ambiente de produção. Este capítulo se aprofunda nas etapas essenciais de coleta e preparação de conjuntos de dados personalizados para treinamento de chatbot. NQ é um grande corpus, composto por 300.000 perguntas de origem natural, bem como respostas anotadas por humanos de páginas da Wikipédia, para uso em treinamento em sistemas de garantia de qualidade. Além disso, incluímos 16.000 exemplos onde as respostas (para as mesmas perguntas) são fornecidas por 5 anotadores diferentes, úteis para avaliar o desempenho dos sistemas de QA aprendidos. Break é um conjunto de dados para compreensão de questões, que visa treinar modelos para raciocinar sobre questões complexas.

Para manter seu chatbot atualizado e responsivo, você precisa lidar com novos dados de maneira eficaz. Novos dados podem incluir atualizações de produtos ou serviços, alterações nas preferências do usuário ou modificações no contexto de conversação. O teste de fluxo de conversa envolve avaliar quão bem o seu chatbot https://chat.openai.com/ lida com conversas multi-voltas. Ele garante que o chatbot mantenha o contexto e forneça respostas coerentes em múltiplas interações. Teste e validação são etapas essenciais para garantir que seu chatbot personalizado tenha um desempenho ideal e atenda às expectativas do usuário.

Para o caso de uso específico abaixo, queríamos treinar nosso chatbot para identificar e responder perguntas específicas dos clientes com a resposta apropriada. Você pode aproveitar o potencial dos modelos de linguagem mais poderosos, como ChatGPT, BERT, etc., e adaptá-los à sua aplicação de negócios exclusiva. Os chatbots específicos de domínio precisarão ser treinados em dados anotados de qualidade relacionados ao seu caso de uso específico. Conjunto de dados SGD (Schema-Guided Dialogue), contendo mais de 16 mil conversas multidomínios cobrindo 16 domínios. Nosso conjunto de dados excede o tamanho dos corpora de diálogo orientados a tarefas existentes, ao mesmo tempo que destaca os desafios da criação de assistentes virtuais em grande escala. Ele fornece um ambiente de teste desafiador para uma série de tarefas, incluindo compreensão de linguagem, preenchimento de slots, monitoramento de status de diálogo e geração de respostas.

Seria melhor procurar registros de bate-papo do cliente, arquivos de e-mail, conteúdo do site e outros dados relevantes que permitirão que os chatbots resolvam as solicitações dos usuários de maneira eficaz. A maioria das pequenas e médias empresas no processo de coleta de dados pode ter desenvolvedores e outras pessoas trabalhando em seus projetos de desenvolvimento de chatbot. No entanto, podem incluir terminologias ou palavras que o utilizador final poderá não utilizar.

Neste capítulo, exploraremos vários métodos de teste e técnicas de validação, fornecendo trechos de código para ilustrar esses conceitos. TyDi QA é um conjunto de dados de respostas a perguntas que cobre 11 idiomas tipologicamente diversos com 204 mil pares de perguntas e respostas. Ele contém fenômenos linguísticos que não seriam encontrados em corpora somente em inglês. Com mais de 100.000 pares de perguntas e respostas em mais de 500 artigos, o SQuAD é significativamente maior do que os conjuntos de dados de compreensão de leitura anteriores. O SQuAD2.0 combina as 100.000 perguntas do SQuAD1.1 com mais de 50.000 novas perguntas não respondidas escritas de maneira contraditória por trabalhadores coletivos para parecerem perguntas respondidas.

O objetivo do conjunto de dados NewsQA é ajudar a comunidade de pesquisa a construir algoritmos capazes de responder a perguntas que exigem compreensão e habilidades de raciocínio em escala humana. Com base em artigos da CNN do banco de dados DeepMind Q&A, preparamos um conjunto de dados de compreensão de leitura de 120.000 pares de perguntas e respostas. CoQA é um conjunto de dados em grande escala para a construção de sistemas de resposta a perguntas conversacionais. O CoQA contém 127 mil perguntas com respostas, obtidas de 8 mil conversas envolvendo trechos de texto de sete domínios diferentes. No entanto, a gestão eficaz do atendimento ao cliente em vários canais de venda está se tornando cada vez mais desafiadora devido à falta de paciência dos consumidores. Os clientes esperam que as marcas respondam às suas perguntas de vendas instantaneamente; chatbots e assistentes virtuais podem ajudar a atingir esse objetivo.

Etapa 13: Classificação das perguntas recebidas para o chatbot

Isso permite que o modelo chegue às palavras significativas com mais rapidez e, por sua vez, levará a previsões mais precisas. Agora temos um grupo de intenções e o objetivo do nosso chatbot será receber uma mensagem e descobrir qual é a intenção por trás dela. Dependendo da quantidade de dados que você está rotulando, esta etapa pode ser particularmente desafiadora e demorada. No entanto, pode ser drasticamente acelerado com o uso de um serviço de etiquetagem, como o Labelbox Boost. Entre em contato com os visitantes de forma proativa usando saudações personalizadas do chatbot. Envolva os visitantes com respostas rápidas e saudações personalizadas do ChatBot, alimentadas por seus dados.

Mas o bot irá entender mal e responder incorretamente ou ficará completamente perplexo. Os dados do chatbot coletados de seus recursos irão mais longe para o rápido desenvolvimento e implantação do projeto. Certifique-se de coletar dados de suas ferramentas de negócios, como um modelo de proposta de consultoria PandaDoc preenchido.

Escolha um modelo de chatbot pronto para usar e personalize-o de acordo com suas necessidades. Você pode processar uma grande quantidade de dados não estruturados rapidamente com muitas soluções. Implementar uma migração do Databricks Hadoop seria uma maneira eficaz de aproveitar essas grandes quantidades de dados. Se você deseja manter o processo simples e tranquilo, é melhor planejar e definir metas razoáveis. Pense nas informações que você deseja coletar antes de projetar seu bot. Além disso, você também pode identificar as áreas ou tópicos comuns sobre os quais a maioria dos usuários pode perguntar.

Na prática, porém, os desenvolvedores e superusuários estão mais envolvidos na implementação de análises personalizadas do que no monitoramento delas. A análise personalizada precisa estar vinculada a um mecanismo de teste A/B dentro da plataforma de construção do chatbot. É claro que dentro da própria plataforma do bot não é importante apenas ser capaz de gerar e marcar análises personalizadas, mas também definir testes A/B dentro do fluxo de conversa.

Se você optar por outras opções de coleta de dados para o desenvolvimento do seu chatbot, certifique-se de ter um plano adequado. No final das contas, seu chatbot só fornecerá o valor comercial que você espera se souber como lidar com usuários do mundo real. Ao criar um chatbot, o primeiro e mais importante é treiná-lo para atender às dúvidas do cliente adicionando dados relevantes. É um componente essencial para o desenvolvimento de um chatbot, pois irá ajudá-lo a compreender este programa de computador para compreender a linguagem humana e responder adequadamente às dúvidas dos usuários. Este artigo lhe dará uma ideia abrangente sobre as estratégias de coleta de dados que você pode usar para seus chatbots. Mas antes disso, vamos entender a finalidade dos chatbots e por que você precisa de dados de treinamento para isso.

Semelhante às camadas ocultas de entrada, precisaremos definir nossa camada de saída. Usaremos a função de ativação softmax, que nos permite extrair probabilidades para cada saída. Para esta etapa, usaremos o TFLearn e começaremos redefinindo os dados do gráfico padrão para nos livrarmos das configurações anteriores do gráfico. Um saco de palavras é codificado one-hot (representações categóricas de vetores binários) e são recursos extraídos do texto para uso na modelagem.

Por fim, falaremos sobre as ferramentas necessárias para criar um chatbot como ALEXA ou Siri. A próxima etapa na construção de nosso chatbot será inserir os dados criando listas de intenções, perguntas e suas respostas. Se um chatbot for treinado em ML não supervisionado, ele poderá classificar incorretamente a intenção e acabar dizendo coisas que não fazem sentido. Como estamos trabalhando com conjuntos de dados anotados, estamos codificando a saída, para que possamos garantir que nosso chatbot de PNL esteja sempre respondendo com uma resposta sensata. Para todos os cenários inesperados, você pode ter uma intenção que diga algo como “Não entendo, tente novamente”. Neste guia, mostraremos como você pode usar o Labelbox para criar e treinar um chatbot.

No entanto, o principal obstáculo ao desenvolvimento de um chatbot é a obtenção de dados de diálogo realistas e orientados para tarefas para treinar estes sistemas baseados em aprendizagem de máquina. Embora úteis e gratuitos, enormes conjuntos de dados de treinamento do chatbot serão genéricos. Da mesma forma, com a voz da marca, eles não serão adaptados à natureza do seu negócio, dos seus produtos e dos seus clientes. No entanto, esses métodos são inúteis se não ajudarem a encontrar dados precisos para o seu chatbot. Os clientes não obterão respostas rápidas e os chatbots não serão capazes de fornecer respostas precisas às suas dúvidas. Portanto, as estratégias de coleta de dados desempenham um papel importante para ajudá-lo a criar chatbots relevantes.

Quando os primeiros sistemas de reconhecimento de fala estavam sendo criados, o IBM Shoebox foi o primeiro a obter um sucesso decente na compreensão e resposta a algumas palavras selecionadas em inglês. Hoje, temos vários exemplos de sucesso que compreendem uma infinidade de idiomas e respondem no dialeto e na linguagem corretos conforme o ser humano interage com eles. Assim que nosso modelo for construído, estamos prontos para transmitir nossos dados de treinamento chamando a função 'the.fit()'.

Depois de todas as funções que adicionamos ao nosso chatbot, ele agora pode usar técnicas de reconhecimento de fala para responder a sinais de fala e responder com respostas predeterminadas. Porém, nosso chatbot ainda não é muito inteligente em termos de responder a qualquer coisa que não esteja pré-determinado ou predefinido. Neste capítulo, exploraremos detalhadamente o processo de treinamento, incluindo reconhecimento de intenção, reconhecimento de entidade e manipulação de contexto. No entanto, a desvantagem deste método de coleta de dados para o desenvolvimento do chatbot é que ele levará a dados de treinamento parciais que não representarão entradas de tempo de execução. Você precisará de uma abordagem de lançamento de MVP de acompanhamento rápido se planeja usar seu conjunto de dados de treinamento para o projeto do chatbot. É aqui que o chatbot de IA se torna inteligente e não apenas um bot com script que estará pronto para lidar com qualquer teste realizado.

O pacote principal que usaremos em nosso código aqui é o pacote Transformers fornecido pelo HuggingFace, um recurso amplamente aclamado em chatbots de IA. Esta ferramenta é popular entre os desenvolvedores, incluindo aqueles que trabalham em projetos de chatbot de IA, pois permite modelos pré-treinados e ferramentas prontas para trabalhar com diversas tarefas de PNL. No código abaixo, usamos especificamente o chatbot DialogGPT AI, treinado e criado pela Microsoft com base em milhões de conversas e chats contínuos na plataforma Reddit em um determinado momento. Interpretar e responder à fala humana apresenta inúmeros desafios, conforme discutido neste artigo. Os humanos levam anos para superar esses desafios ao aprender um novo idioma do zero.

• Você pode usá-lo para criar um protótipo ou prova de conceito, pois é relevante rapidamente e requer esforços e recursos extremos.
• Dadas as tendências atuais que se intensificaram durante a pandemia e após a excelente mania da IA, haverá apenas mais clientes que necessitarão de suporte no futuro.
• Os humanos levam anos para superar esses desafios ao aprender um novo idioma do zero.
• Este é um passo importante na construção de um chatbot, pois garante que o chatbot seja capaz de reconhecer tokens significativos.
• O SQuAD2.0 combina as 100.000 perguntas do SQuAD1.1 com mais de 50.000 novas perguntas não respondidas escritas de maneira contraditória por trabalhadores coletivos para parecerem perguntas respondidas.

Se um cliente perguntar sobre a documentação do Apache Kudu, ele provavelmente desejará ser encaminhado rapidamente para um PDF ou white paper para a solução de armazenamento colunar. Seu chatbot não estará ciente dessas declarações e verá os dados correspondentes como pontos de dados separados. Sua equipe de desenvolvimento de projeto precisa identificar e mapear essas declarações para evitar uma implantação dolorosa. Isso ajudará a aumentar a relevância e a eficácia de qualquer processo de treinamento de chatbot. A grande maioria dos dados do chatbot de código aberto está disponível apenas em inglês.

Os casos de uso comuns incluem melhorar as métricas de suporte ao cliente, criar experiências agradáveis para o cliente e preservar a identidade e a fidelidade da marca. Os chatbots de inteligência artificial, como o nome sugere, são projetados para imitar características e respostas humanas. Você pode encontrar informações adicionais sobre ai atendimento ao cliente e inteligência artificial e PNL. O PNL (Processamento de Linguagem Natural) desempenha um papel significativo ao permitir que esses chatbots compreendam as nuances e sutilezas da conversa humana. Os chatbots de IA encontram aplicativos em várias plataformas, incluindo suporte automatizado de chat e assistentes virtuais projetados para auxiliar em tarefas como recomendação de músicas ou restaurantes.

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