Ein Support-Team ermöglicht wiederkehrende Kosten. Im Gegenteil, ein Chatbot ist eine einmalige Investition, mit der Sie Ihre monatlichen Kosten sparen und die Aufgaben effektiver erledigen können, was die Benutzererfahrung begeistert. Analyse Sie können Berichts- und Analysedienste integrieren, um einen Überblick über die Verwendung und deren Unterstützung zu erhalten Geschäft zu wachsen. Zeitersparnis und besserer Kundenservice Der gesamte Prozess der Erstellung eines Chatbots spart Ihren Mitarbeitern viel Zeit und ermöglicht ihnen, effizient an anderen wichtigen Aufgaben zu arbeiten. All dies bedeutet auch einen besseren Kundenservice. Es hilft Ihnen, mit einfacher Verwaltung und einer glücklichen Benutzererfahrung auf dem neuesten Stand zu bleiben. Nachdem Sie nun die Vorteile von Chatbots kennen, wollen wir die Frameworks untersuchen, die Ihnen beim Entwerfen und Entwickeln Ihres Bots helfen. Rasa chatbot deutsch gratis. Bitte beachten Sie, dass es sich bei den folgenden Entwicklungsframeworks handelt und nicht um die Plattform.
– -> zum BOTwiki - Das Chatbot Wiki Rasa NLU ist die NLU Komponente des Rasa Stacks, welcher zusätzlich noch den Rasa Core beinhaltet. Zusammen bilden Sie eine Open-Source Lösung für Chatbots. [1] Funktion Die NLU hat zwei hauptsächliche Aufgaben. Die Intent Recognition, ist die Erkennung der Nutzer-Absichten. Dazu muss die NLU mit ausreichend Utterances trainiert werden. Dabei gibt die NLU alle zugehörigen Intents geordnet nach dem Confidence Score zurück. Rasa verfügt demnach über ein Multi Intent Matching. Rasa chatbot deutsch die. Außerdem ist Entity Recognition der RASA NLU dafür zuständig, wichtige Informationen aus natürlicher Sprache zu extrahieren. Rasa stellt dafür vordefinierte Entities wie Postleitzahlen oder Zeitangaben zur Verfügung. Daneben gibt es auch die Option use case-spezifische Entities festzulegen und mit Hilfe der NLU zu trainieren. [2] Aufbau Der Aufbau der RASA NLU ist vollständig konfigurierbar und wird mit Hilfe der sogenannten " Pipeline " festgelegt. Diese definiert, wie die Modelle mit den Trainingsdaten generiert werden und welche Entities extrahiert werden.
Da automatisiertes Lernen von der Menge der eingegebenen Daten abhängt, macht es natürlich Sinn diese Plattformen zu öffnen, um die so erhaltenen Daten zur Optimierung des eigenen Produktes zu nutzen. Als Beispiel einer dieser Plattformen habe ich mir mit das Produkt von Google angeschaut. Wobei das Produkt nicht vom Google selber Entwickelt, sondern eingekauft wurde. Man möchte aber nicht unbedingt die Daten der User und seine eigene Daten von dritter Stelle bearbeitet und begutachtet haben. Von daher macht das Projekt rasa_nlu einen guten Eindruck. Es handelt sich hier um freie Software, welche den Bereich des NLP (= natural language processing) also der Verarbeitung von eingegebenen Freitext in eine strukturierte Form (json) tätigt. Dabei kann rasa_nlu auch mit der deutschen Sprache (lt. Dokumentation) umgehen. Die freie Software ist nicht so komfortable, wie das Portal. Erster Versuch einen Chatbot zu bauen | Steffens Blog. Abgesehen von den Integrationen in bestehende Chats / Messenger, welche mitbringt scheinen die zusätzlichen Features auf allerdings von dem benötigtem Backend auch übernommen werden zu können.
Dazu ruft man den Container mit dem 'download spacy de' Kommando auf: docker run download spacy de Bei mir auf dem Rechner sind das dann ~1, 6GByte Daten, welche im data Verzeichnis (s. o. ) erstellt werden. Dazu braucht man erst einmal Testdaten für die deutsche Sprache. Das Lernen kann via REST Interface (POST /train) des Servers erledigt werden. Bein ersten Versuch hatte ich damit schlechte Ergebnisse erhalten, von daher nehmen wir lieber den 'normalen' Weg, wie im Tutorial der Dokumentation beschrieben. Rasa NLU | Definition und Erklärung - BOTwiki. Dadurch kann man zu Debug-Zwecken das Visualisierungstool benutzen. Test-Daten Basierend auf den Testdaten im Repo, habe ich eine eigene Test Datei mit deutschen Phrasen erstellt. Dabei soll eine Zeitabfrage, sowie eine Suche bei Wikipedia getriggert werden können. Die Aufgaben müssen natürlich von einem zu erstellendem Backend geleistet werden. rasa_nlu erzeugt von Dem Text ein 'Intent' und evtl dazugehörige 'Entities'. Ein 'Intent' ist z. B. 'greet', wenn der User 'Hallo' oder ähnlich eingibt.
7/site-packages/sklearn/metrics/ UndefinedMetricWarning: F-score is ill-defined and being set to 0. 0 in labels with no predicted samples. Aber es wird ein Modell erstellt. Nach dem Training erscheint im model Verzeichnis ein Verzeichnis mit den gelernten Daten. Diese müssen dem Server für die 'Prediction', also Verarbeitung der Sprache, bekannt gemacht werden. Die geschieht auch über die Datei: "server_model_dir": "/models/model_20170121-113333" Wobei der Pfad zum model Verzeichnis natürlich an den aktuellen anzupassen ist. docker-compose up Startet den Server. Rasa chatbot deutsch. Auf die option -d verzichte ich hier erstmal, um die Log-Dateien sehen zu können. Testen und erste Prediction Wie in der API dokumentiert ist startet man die Verarbeitung (Prediction) über einen POST-Request. Um diese abzusetzen benutze ich gerne die Chrome-Erweiterung Postman. OK, das klappt also nicht. Intent ist falsch und die 'Confidence' ist mit ~0. 28 schlechter als erwartet. Hab das mit verschiedenen Test-Daten für die deutsche Sprache probiert.
So ist es beispielsweise für Mitarbeiter aus dem Kundendienst einfach, Ihre Erfahrungen in den Bot einfließen zu lassen.
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