Kako ustvariti pogovornega klepetalnega robota z umetno inteligenco
Začetek postopka ustvarjanja pogovornega robota z umetno inteligenco iz nič se lahko zdi težaven, vendar je s pravim pristopom in orodji to lahko koristna izkušnja. V tem postopku z uporabo metod podatkovne znanosti in umetne inteligence ustvarite klepetalnega robota z umetno inteligenco. Čeprav je delo zapleteno, postane izvedljivo, če se ga lotimo metodično.
Ta priročnik razčlenjuje zapleten postopek izdelave klepetalnega robota z umetno inteligenco na obvladljive faze in ponuja temeljit načrt za to. Končni izdelek je posebej ustvarjen klepetalni robot z umetno inteligenco, ki prikazuje neverjetne možnosti podatkovne znanosti in umetne inteligence.
Tehnike podatkovne znanosti, ki se uporabljajo za izdelavo klepetalnega robota z umetno inteligenco od začetka – vodnik po korakih
Opredelite namen klepetalnega robota
Za izdelavo klepetalnega robota z umetno inteligenco iz nič je opredelitev namena klepetalnega robota z umetno inteligenco prva faza. Kaj bo lahko dosegel? Ali bo odgovarjal na vprašanja potrošnikov, zagotavljal predloge za izdelke ali opravljal druge naloge? Preostali del razvojnega procesa bo usmerjalo jasno poznavanje cilja klepetalnega robota.
Izberite ustrezne platforme in orodja
Za ustvarjanje klepetalnih robotov z umetno inteligenco so na voljo različne platforme in tehnologije. Med znanimi so IBM Watson, Microsoft Bot Framework in Dialogflow. Ti sistemi ponujajo vnaprej konfigurirane modele obdelave naravnega jezika in strojnega učenja, ki jih je mogoče uporabiti za ustvarjanje klepetalnih robotov.
Oblikovanje poteka pogovora
Interakcija klepetalnega robota z uporabniki je opisana v toku pogovora. Ta vsebuje možne vhodne podatke uporabnika in spremljajoče odgovore klepetalnega robota. Razumevanje želja in pričakovanj uporabnika ter oblikovanje pogovora, ki jih zadovoljuje, sta ključna elementa oblikovanja poteka pogovora.
Usposabljanje klepetalnega robota
Da bi klepetalnega robota usposobili za razumevanje in odzivanje na človekove vhodne podatke, mu je treba posredovati podatke. Za zbiranje teh podatkov se lahko uporabijo že obstoječa srečanja s strankami ali simulirani dialogi. Klepetalni robot bo deloval bolje, čim več podatkov bo imel na voljo za učenje.
Preizkusite in izboljšajte klepetalnega robota
Po učenju klepetalnega robota je treba opraviti preskuse. Pri tem morajo s klepetalnim robotom komunicirati resnični uporabniki in mu ponuditi vhodne podatke. Ta vnos se lahko uporabi za razvoj in izpopolnjevanje klepetalnega robota.
Uvajanje klepetalnega robota
Uvajanje klepetalnega robota je zadnja faza. To je lahko v programu za klepet, kot je Facebook Messenger, na spletnem mestu ali v mobilni aplikaciji. Ko je klepetalni robot zagnan, lahko začne sodelovati z ljudmi in izvajati načrtovane funkcije.
Za ustvarjanje klepetalnega robota z umetno inteligenco od samega začetka je treba temeljito razumevanje pričakovanj in zahtev strank združiti s tehnološkim znanjem. Vendar je to lahko ploden projekt, ki koristi uporabnikom in pomaga pri avtomatizaciji dela, če se uporabijo ustrezna strategija in sredstva.
Vedno imejte v mislih, da ustvarjanje klepetalnega robota vključuje iteracije. Nenehno pridobivanje prispevkov uporabnikov je ključnega pomena, klepetalni robot pa se mora zaradi tega izboljšati. S tem bo zagotovljeno, da bo klepetalni robot še naprej služil zahtevam uporabnikov in bil učinkovit.
Skratka, ustvarjanje klepetalnega robota z umetno inteligenco od samega začetka se morda zdi težko, vendar je to delo, ki ga je mogoče opraviti z ustreznimi viri, namensko zasnovo in ustreznim uporabniškim vmesnikom.
