Статьи / Достижение лучших результатов в бизнесе благодаря отладке виртуального ассистента в Rasa X/Enterprise

02.04.2024 г., перевод статьи из блога Rasa, Kazeem Omisore

Если вам доводилось когда-нибудь заниматься разработкой виртуального ассистента на базе искусственного интеллекта, то я уверен, вы согласитесь, когда я скажу, что это очень сложно. Удивительно, но зачастую в качестве примера самого трудного этапа разработки ИИ-помощника приводят совсем не то, что ожидаешь услышать. Общаясь со множеством клиентов и пользователей Rasa на протяжении многих лет, мы часто слышим одно и то же: создание прототипа — это самая легкая часть.Настоящие проблемы возникают, когда нужно сделать из прототипа продукт, обеспечивающий лучший в своем классе опыт взаимодействия с компанией, который можно представить клиентам и пользователям.

Узнав о таком положении вещей, компания Rasa создала методологию Conversation Driven Development (CDD). Подробнее о ней можно прочитать в этой статье блога. Методология преследует две основные цели:

1. Помочь в создании лучших разговорных ИИ-ассистентов.
2. Избавить новичков в Rasa от необходимости учиться на собственном горьком опыте при разработке эффективных ассистентов.

Рассмотрим ключевые принципы, которые лежат в основе Conversation Driven Development:

• прототипирование и ранняя обратная связь — диалоги представляют собой ценные данные, выясните, что именно пользователи говорят помощнику и как они взаимодействуют с ним;
• непрерывная итерация ассистента — превращение реальных сообщений в учебные примеры для дальнейшего его совершенствования.

Знакомьтесь: Rasa X/Enterprise — no-code решение для многопрофильных команд, которое поможет в разработке качественного виртуального ассистента на базе ИИ. Программное обеспечение, созданное и поддерживаемое экспертами отрасли. С помощью Rasa X/Enterprise ваши команды смогут:

• тестировать ИИ-ассистента с реальными пользователями, находясь на разных этапах разработки;
• собирать и анализировать диалоги.

Откройте проект для тестирования

Ассистенты не могут разрабатываться в вакууме, а внутренние пользователи — команда и тестировщики — не могут точно и полностью воспроизводить действия реальных клиентов. Открытое тестирование ассистента как можно раньше — один из наиболее рекомендуемых шагов, к которым мы в Rasa призываем всех разработчиков. Как только ассистент сможет проходить «счастливый путь» (Happy path) для ключевых сценариев использования, попробуйте поделиться им с некоторыми пользователями и собрать данные о том, как они с ним взаимодействуют. Опыт, полученный за пределами «счастливого пути», является ключевым для совершенствования и повышения качества ИИ-помощников.

В пользовательском интерфейсе Rasa X/Enterprise можно легко создать URL-адрес, чтобы предоставить тестовым пользователям прямой доступ к ИИ-ассистенту и начать собирать отзывы о его работе.

Просмотр историй и бесед

Тегирование в диалогах — эффективный способ контролировать беседы в ассистенте. По мере развития ассистента, необходимость в маркировке диалогов будет только расти. Эта методика не просто упрощает аннотирование, но и может использоваться для распределения задач между новичками и более опытными членами команды.

Кроме того, отмечайте диалоги по мере их просмотра — это отличный способ выделить важные моменты, не отвлекаясь от работы.

На ранних этапах разработки ассистента работа с тегами вручную — вполне подходящее решение. Но по мере того, как ассистент будет развиваться и потребуется просматривать беседы на постоянной основе, вы сможете воспользоваться преимуществами API, доступными в Rasa X/Enterprise — это отличный способ упростить и ускорить связанные с этим процессы.

В нашем репозитории на GitHub, можно посмотреть несколько примеров, но вообще существует несколько способов. К примеру, вот этот скрипт можно использовать для автоматической маркировки диалогов на основе вашей собственной логики:

• отмечать все диалоги, в которых заполнен слот CUSTOMER_IS_ANGRY — в последующем вы сможете легко отфильтровать и просмотреть эти диалоги в Rasa X.

Пользовательский интерфейс Rasa X/Enterprise позволяет просматривать ВСЕ диалоги, которые вел ассистент. Кроме того, вы получаете доступ к расширенным возможностям фильтрации для отслеживания диалогов, имеющих для вас наибольшее значение — это могут быть диалоги с низкой точностью прогнозирования намерения, диалоги, в которых присутствовали определенный пользователь или намерение. Пользовательский интерфейс специально разработан для того, чтобы помочь быстро найти то, что вам нужно, и заниматься повышением эффективности ИИ-ассистента.

Аннотации

Аннотирование — это процесс добавления контекста к диалогам, который помогает в обучении ассистента. С его помощью вы можете, например, маркировать диалоги с клиентами как позитивные или негативные по настроению. Это важный шаг для создания качественного обслуживания клиентов, которым не стоит пренебрегать.

Сам процесс нужно начинать уже после того, как вы провели открытые тесты ассистента, включающие участие реальных пользователей, и у вас есть настоящие диалоги, с которыми можно работать. Так вы сможете убедиться, что помощник продолжает развиваться, чтобы лучше обслуживать конечных пользователей, делать более точные прогнозы и давать правильные и полные ответы на запросы клиентов.

Вы можете обучать помощника и с помощью командной строки, но Rasa X/Enterprise предоставляет интуитивно понятный интерфейс, упрощающий этот важный шаг в успешном развитии ИИ-ассистента.

Страница «Обучение» в Rasa X/Enterprise позволяет заниматься обучением помощника, управлять готовыми или создавать новые тренировочные примеры, а также обучать модели. С ее помощью вы можете просматривать диалоги, которые ведет бот, и видеть, как классифицировались намерения для каждого высказывания, а при необходимости — вносить соответствующие корректировки.

Воспользуйтесь страницей пользовательского интерфейса «Истории», чтобы создавать и визуализировать истории, наглядно просматривая пути диалога, по которым могут пойти конечные пользователи.

В Rasa мы помогаем создавать ассистентов, которые понравятся вашим клиентам, с помощью технологий, которые любят команды разработчиков. Почему бы не выбрать решение, отвечающее не только вашим сегодняшним, но и завтрашним потребностям

Если вы хотите узнать больше о том, как мы в Rasa используем Rasa X/Enterprise, свяжитесь с нами, и мы поделимся с вами нашими знаниями и опытом.