¿Qué es Chatbot Analytics? Obtenga más información sobre análisis de chatbot y métricas clave de chatbot

Una cosa a tener en cuenta es que su chatbot solo puede ser tan bueno como sus datos y lo bien que los entrene. Los chatbots son ahora una parte integral de los servicios de atención al cliente de las empresas. Pueden ofrecer servicios rápidos las 24 horas del día sin ninguna dependencia humana. Sin embargo, muchas empresas aún no comprenden adecuadamente lo que necesitan para poner en funcionamiento su solución de chat. La PNL o procesamiento del lenguaje natural tiene varios subcampos, ya que la conversación y el habla son difíciles de interpretar y responder para las computadoras. El reconocimiento de voz funciona con métodos y tecnologías para permitir el reconocimiento y la traducción de idiomas hablados por humanos a algo que la computadora o el chatbot de IA pueda entender y responder.

El módulo de preguntas frecuentes tiene prioridad sobre AI Assist, lo que le brinda poder sobre las preguntas y respuestas recopiladas que se utilizan como respuestas de bot. QASC es un conjunto de datos de preguntas y respuestas que se centra en la composición de oraciones. Consta de 9.980 preguntas de opción múltiple de 8 canales sobre ciencias de la escuela primaria (8.134 de tren, 926 de desarrollo, 920 de prueba) y va acompañado de un corpus de 17 millones de frases. Están de acuerdo con que les atienda un chatbot siempre que responda a sus preguntas en tiempo real y les ayude a resolver su problema rápidamente. Las investigaciones muestran que los clientes ya han desarrollado una preferencia por los chatbots. Al principio, por ejemplo, es muy frecuente que la configuración de PNL no sea tan completa como debería, por lo que el robot malinterpreta más de lo que debería.

Los chatbots han revolucionado la forma en que las empresas interactúan con sus clientes. Ofrecen soporte 24 horas al día, 7 días a la semana, agilizan los procesos y brindan asistencia personalizada. Sin embargo, para que un chatbot sea realmente eficaz e inteligente, es necesario entrenarlo con conjuntos de datos personalizados. El aumento de los modelos de lenguaje de procesamiento del lenguaje natural (NLP) ha brindado a los equipos de aprendizaje automático (ML) la oportunidad de crear experiencias personalizadas y adaptadas.

¿Qué son los datos de entrenamiento de Chatbot?

Debe ingresar datos que permitan al chatbot comprender correctamente las preguntas y consultas que hacen los clientes. Y ese es un malentendido común que se puede encontrar entre varias empresas. En esta guía, proporcionamos un tutorial paso a paso para crear un chatbot conversacional de IA. Puede utilizar este chatbot como base para desarrollar uno que se comunique como un ser humano. Los ejemplos de código que hemos compartido son versátiles y pueden servir como componentes básicos para proyectos similares de chatbot de IA. A continuación, nuestra IA debe poder responder a las señales de audio que le hayas dado.

Algunos de los modelos de lenguaje más utilizados en el ámbito de los chatbots de IA son BERT de Google y GPT de OpenAI. Estos modelos, dotados de funcionalidades multidisciplinares y miles de millones de parámetros, contribuyen significativamente a mejorar el chatbot y hacerlo verdaderamente inteligente. Al realizar pruebas de flujo de conversación y pruebas de precisión de la intención, puede asegurarse de que su chatbot no solo comprenda las intenciones del usuario sino que también mantenga conversaciones significativas. Estas pruebas ayudan a identificar áreas de mejora y afinar para mejorar la experiencia general del usuario.

Este problema normalmente se soluciona rápidamente agregando más frases a la intención relevante en la configuración de PNL. Los chatbots han evolucionado hasta convertirse en una de las tendencias actuales del comercio electrónico. Pero son los datos que usted “alimenta” a su chatbot los que harán o desharán su representación virtual de cara al cliente. Una vez que implementes el chatbot, recuerda que el trabajo está solo a medias. Aún tendrías que trabajar en un desarrollo relevante que te permita mejorar la experiencia general del usuario.

Para un cerebro humano, todo esto parece realmente simple, ya que hemos crecido y desarrollado en presencia de todas estas modulaciones y reglas del habla. Sin embargo, el proceso de entrenamiento de un chatbot de IA es similar al de un humano. Chat PG tratando de aprender un idioma completamente nuevo desde cero. Los diferentes significados etiquetados con entonación, contexto, modulación de voz, etc. son difíciles de procesar y luego responder para una máquina o algoritmo.

R. Un chatbot de PNL es un agente conversacional que utiliza el procesamiento del lenguaje natural para comprender y responder a las entradas del lenguaje humano. Utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar texto o voz y generar respuestas de una manera que imite datos del chatbot conversación humana. Los chatbots de PNL se pueden diseñar para realizar una variedad de tareas y se están volviendo populares en industrias como la atención médica y las finanzas. Esperamos que ahora tenga una idea clara de las mejores estrategias y prácticas de recopilación de datos.

Resolver la primera pregunta garantizará que su chatbot sea experto y fluido al conversar con su audiencia. Un chatbot conversacional representará su marca y brindará a los clientes la experiencia que esperan. Será más atractivo si sus chatbots utilizan diferentes elementos multimedia para responder a las consultas de los usuarios. Por lo tanto, puedes programar tu chatbot para agregar componentes interactivos, como tarjetas, botones, etc., para ofrecer experiencias más atractivas. Además, también puede agregar CTA (llamados a la acción) o sugerencias de productos para facilitar a los clientes la compra de ciertos productos. La formación de Chatbot consiste en descubrir qué preguntarán los usuarios desde su programa informático.

Paso 3: preprocesamiento de los datos

Capacitará a su chatbot para que comprenda y responda en un inglés nativo y fluido. Puede causar problemas dependiendo de dónde se encuentre y en qué mercados. Responder la segunda pregunta significa que su chatbot responderá eficazmente a las inquietudes y resolverá los problemas. Esto ahorra tiempo y dinero y brinda a muchos clientes acceso a su canal de comunicación preferido. Los mejores datos para entrenar chatbots son los que contienen muchos tipos de conversaciones diferentes. Esto ayudará al chatbot a aprender cómo responder en diferentes situaciones.

Más de 400.000 líneas de preguntas potenciales duplican pares de preguntas. OpenBookQA, inspirado en exámenes a libro abierto para evaluar la comprensión humana de un tema. El libro abierto que acompaña nuestras preguntas es un conjunto de 1329 hechos científicos de nivel elemental.

Actualizamos constantemente esta página y agregamos más conjuntos de datos para ayudarlo a encontrar los mejores datos de capacitación que necesita para sus proyectos. En el proyecto OPUS intentan convertir y alinear datos en línea gratuitos, agregar anotaciones lingüísticas y proporcionar a la comunidad un corpus paralelo disponible públicamente. La creciente popularidad de la inteligencia artificial en muchas industrias, como los chatbots bancarios, la salud o el comercio electrónico, hace que los chatbots de IA sean aún más deseables. Las horas de trabajo reducidas, un equipo más eficiente y los ahorros alientan a las empresas a invertir en robots de inteligencia artificial. Podrían estar interesados en la clasificación de los flujos según la calificación de retroalimentación. El patrocinador, el administrador y el desarrollador del chatbot son todos responsables de ayudar a definir los análisis necesarios.

Los comentarios de los usuarios son un recurso valioso para comprender qué tan bien se está desempeñando su chatbot e identificar áreas de mejora. En el próximo capítulo, exploraremos la importancia del mantenimiento y la mejora continua para garantizar que su chatbot siga siendo eficaz y relevante a lo largo del tiempo. Aprenda cómo aprovechar Labelbox para optimizar su chatbot LLM específico para tareas y obtener mayor seguridad, relevancia y comentarios de los usuarios.

Por ejemplo, en un chatbot para un servicio de entrega de pizzas, reconocer el “ingrediente” o el “tamaño” mencionado por el usuario es crucial para cumplir con su pedido con precisión. El siguiente paso será crear una función de chat que permita al usuario interactuar con nuestro chatbot. Probablemente querremos incluir un mensaje inicial junto con instrucciones para salir del chat cuando terminen con el chatbot. Dado que se trata de una tarea de clasificación, en la que asignaremos una clase (intención) a cualquier entrada determinada, un modelo de red neuronal de dos capas ocultas es suficiente. Por lo tanto, los bots de servicio al cliente son una solución razonable para las marcas que desean escalar o mejorar el servicio al cliente sin aumentar los costos ni la plantilla de empleados.

En cualquier momento puede cambiar o retirar su consentimiento de la Declaración de cookies en nuestro sitio web. Para ejecutar un archivo e instalar el módulo, use el comando "python3.9" y "pip3.9" respectivamente si tiene más de una versión de Python para fines de desarrollo. "PyAudio" es otro módulo problemático y necesita buscar manualmente en Google y encontrar el archivo ".whl" correcto para su versión de Python e instalarlo usando pip. Sincronice sus datos no estructurados automáticamente y omita los scripts adhesivos con soporte nativo para S3 (AWS), GCS (GCP) y Blob Storage (Azure).

La primera palabra que encontrarás al entrenar un chatbot es expresiones. En los próximos capítulos, profundizaremos en las estrategias de implementación para que su chatbot sea accesible para los usuarios y la importancia del mantenimiento y la mejora continua para el éxito a largo plazo. El reconocimiento de entidades implica identificar piezas específicas de información dentro del mensaje de un usuario.

En este capítulo, exploraremos varias estrategias de implementación y proporcionaremos fragmentos de código para ayudarlo a poner en funcionamiento su chatbot en un entorno de producción. Este capítulo profundiza en los pasos esenciales para recopilar y preparar conjuntos de datos personalizados para la capacitación de chatbot. NQ es un gran corpus, que consta de 300.000 preguntas de origen natural, así como respuestas anotadas por humanos de páginas de Wikipedia, para su uso en la capacitación en sistemas de garantía de calidad. Además, hemos incluido 16.000 ejemplos donde las respuestas (a las mismas preguntas) son proporcionadas por 5 anotadores diferentes, útiles para evaluar el rendimiento de los sistemas de control de calidad aprendidos. Break es un conjunto de datos para comprender problemas, destinado a entrenar modelos para razonar sobre problemas complejos.

Para mantener su chatbot actualizado y receptivo, debe manejar los datos nuevos de manera efectiva. Los nuevos datos pueden incluir actualizaciones de productos o servicios, cambios en las preferencias del usuario o modificaciones en el contexto conversacional. La prueba del flujo de conversación implica evaluar qué tan bien funciona su chatbot. https://chat.openai.com/ maneja conversaciones de varios turnos. Garantiza que el chatbot mantenga el contexto y proporcione respuestas coherentes en múltiples interacciones. Las pruebas y la validación son pasos esenciales para garantizar que su chatbot personalizado funcione de manera óptima y cumpla con las expectativas de los usuarios.

Para el caso de uso particular a continuación, queríamos capacitar a nuestro chatbot para identificar y responder preguntas específicas de los clientes con la respuesta adecuada. Puede aprovechar el potencial de los modelos de lenguaje más potentes, como ChatGPT, BERT, etc., y adaptarlos a su aplicación empresarial exclusiva. Los chatbots de dominios específicos deberán capacitarse con datos anotados de calidad relacionados con su caso de uso específico. Conjunto de datos SGD (diálogo guiado por esquemas), que contiene más de 16.000 conversaciones multidominio que cubren 16 dominios. Nuestro conjunto de datos supera el tamaño de los corpus de diálogo orientados a tareas existentes, al tiempo que destaca los desafíos de la creación de asistentes virtuales a gran escala. Proporciona un banco de pruebas desafiante para una serie de tareas, incluida la comprensión del lenguaje, el llenado de espacios, el monitoreo del estado del diálogo y la generación de respuestas.

Lo mejor sería buscar registros de chat de clientes, archivos de correo electrónico, contenido del sitio web y otros datos relevantes que permitan a los chatbots resolver las solicitudes de los usuarios de manera efectiva. La mayoría de las pequeñas y medianas empresas en el proceso de recopilación de datos pueden tener desarrolladores y otras personas trabajando en sus proyectos de desarrollo de chatbot. Sin embargo, pueden incluir terminologías o palabras que el usuario final quizás no utilice.

En este capítulo, exploraremos varios métodos de prueba y técnicas de validación, proporcionando fragmentos de código para ilustrar estos conceptos. TyDi QA es un conjunto de datos de preguntas y respuestas que cubre 11 idiomas tipológicamente diversos con 204.000 pares de preguntas y respuestas. Contiene fenómenos lingüísticos que no se encontrarían en corpus exclusivamente en inglés. Con más de 100.000 pares de preguntas y respuestas en más de 500 artículos, SQuAD es significativamente más grande que los conjuntos de datos de comprensión lectora anteriores. SQuAD2.0 combina las 100.000 preguntas de SQuAD1.1 con más de 50.000 nuevas preguntas sin respuesta escritas de manera contradictoria por trabajadores colectivos para que parezcan preguntas respondidas.

El objetivo del conjunto de datos NewsQA es ayudar a la comunidad de investigación a construir algoritmos capaces de responder preguntas que requieren habilidades de razonamiento y comprensión a escala humana. Basándonos en artículos de CNN de la base de datos de preguntas y respuestas de DeepMind, hemos preparado un conjunto de datos de comprensión lectora de 120.000 pares de preguntas y respuestas. CoQA es un conjunto de datos a gran escala para la construcción de sistemas de respuesta a preguntas conversacionales. El CoQA contiene 127.000 preguntas con respuestas, obtenidas de 8.000 conversaciones que involucran pasajes de texto de siete dominios diferentes. Sin embargo, gestionar un servicio de atención al cliente eficaz a través de múltiples canales de venta se está volviendo cada vez más difícil debido a la menor paciencia de los consumidores. Los clientes esperan que las marcas respondan a sus consultas de ventas al instante; Los chatbots y los asistentes virtuales pueden ayudar a lograr este objetivo.

Paso 13: Clasificar las preguntas entrantes para el chatbot

Esto permite que el modelo llegue a las palabras significativas más rápido y, a su vez, generará predicciones más precisas. Ahora tenemos un grupo de intenciones y el objetivo de nuestro chatbot será recibir un mensaje y descubrir cuál es la intención detrás de él. Dependiendo de la cantidad de datos que esté etiquetando, este paso puede resultar particularmente desafiante y llevar mucho tiempo. Sin embargo, se puede acelerar drásticamente con el uso de un servicio de etiquetado, como Labelbox Boost. Comuníquese con los visitantes de manera proactiva mediante saludos personalizados de chatbot. Atraiga a los visitantes con las respuestas rápidas y los saludos personalizados de ChatBot, impulsados por sus datos.

Pero el robot malinterpretará y responderá incorrectamente o simplemente quedará completamente perplejo. Los datos del chatbot recopilados de sus recursos llegarán más lejos para acelerar el desarrollo y la implementación del proyecto. Asegúrese de recopilar datos de sus herramientas comerciales, como una plantilla de propuesta de consultoría de PandaDoc completa.

Elija una plantilla de chatbot lista para usar y personalícela según sus necesidades. Puede procesar una gran cantidad de datos no estructurados en poco tiempo con muchas soluciones. Implementar una migración de Databricks Hadoop sería una forma eficaz de aprovechar cantidades tan grandes de datos. Si desea que el proceso sea sencillo y fluido, lo mejor es planificar y establecer objetivos razonables. Piensa en la información que deseas recopilar antes de diseñar tu bot. Además, también puedes identificar las áreas o temas comunes sobre los que la mayoría de los usuarios podrían preguntar.

En la práctica, sin embargo, los desarrolladores y superusuarios están más involucrados en implementar análisis personalizados que en monitorearlos. Los análisis personalizados deben estar vinculados a un motor de pruebas A/B dentro de la plataforma de creación del chatbot. Por supuesto, dentro de la propia plataforma del bot no sólo es importante poder generar y etiquetar análisis personalizados, sino también definir pruebas A/B dentro del flujo de conversación.

Si elige optar por otras opciones para la recopilación de datos para el desarrollo de su chatbot, asegúrese de tener un plan adecuado. Al final del día, su chatbot solo proporcionará el valor comercial que esperaba si sabe cómo tratar con usuarios del mundo real. Al crear un chatbot, lo primero y más importante es entrenarlo para atender las consultas del cliente agregando datos relevantes. Es un componente esencial para desarrollar un chatbot ya que te ayudará a entender este programa informático para entender el lenguaje humano y responder a las consultas de los usuarios en consecuencia. Este artículo le dará una idea completa sobre las estrategias de recopilación de datos que puede utilizar para sus chatbots. Pero antes de eso, comprendamos el propósito de los chatbots y por qué necesitan datos de entrenamiento para ello.

De manera similar a las capas ocultas de entrada, necesitaremos definir nuestra capa de salida. Usaremos la función de activación softmax, que nos permite extraer probabilidades para cada salida. Para este paso, usaremos TFLearn y comenzaremos restableciendo los datos del gráfico predeterminados para deshacernos de la configuración del gráfico anterior. Una bolsa de palabras está codificada en caliente (representaciones categóricas de vectores binarios) y se extraen características del texto para usar en el modelado.

Finalmente, hablaremos de las herramientas que necesitas para crear un chatbot como ALEXA o Siri. El siguiente paso en la construcción de nuestro chatbot será incorporar los datos creando listas de intenciones, preguntas y sus respuestas. Si un chatbot está entrenado en ML no supervisado, puede clasificar erróneamente la intención y terminar diciendo cosas que no tienen sentido. Dado que estamos trabajando con conjuntos de datos anotados, estamos codificando el resultado, para que podamos asegurarnos de que nuestro chatbot de PNL siempre responda con una respuesta sensata. Para todos los escenarios inesperados, puede tener una intención que diga algo como "No entiendo, inténtelo de nuevo". En esta guía, le explicaremos cómo puede utilizar Labelbox para crear y entrenar un chatbot.

Sin embargo, el principal obstáculo para el desarrollo de un chatbot es la obtención de datos de diálogo realistas y orientados a tareas para entrenar estos sistemas basados en aprendizaje automático. Si bien son útiles y gratuitos, los enormes conjuntos de datos de capacitación de chatbots serán genéricos. Del mismo modo, con la voz de marca, no se adaptarán a la naturaleza de su negocio, sus productos y sus clientes. Sin embargo, estos métodos son inútiles si no le ayudan a encontrar datos precisos para su chatbot. Los clientes no obtendrán respuestas rápidas y los chatbots no podrán brindar respuestas precisas a sus consultas. Por lo tanto, las estrategias de recopilación de datos desempeñan un papel fundamental a la hora de ayudarle a crear chatbots relevantes.

Cuando se crearon los primeros sistemas de reconocimiento de voz, IBM Shoebox fue el primero en obtener un éxito decente al comprender y responder a unas pocas palabras seleccionadas en inglés. Hoy en día, tenemos una serie de ejemplos exitosos que comprenden innumerables idiomas y responden en el dialecto y el idioma correctos como el ser humano que interactúa con ellos. Una vez que nuestro modelo esté construido, estamos listos para pasarle nuestros datos de entrenamiento llamando a la función 'the.fit()'.

Después de todas las funciones que hemos agregado a nuestro chatbot, ahora puede usar técnicas de reconocimiento de voz para responder a señales de voz y responder con respuestas predeterminadas. Sin embargo, nuestro chatbot aún no es muy inteligente a la hora de responder a cualquier cosa que no esté predeterminada o preestablecida. En este capítulo, exploraremos el proceso de capacitación en detalle, incluido el reconocimiento de intenciones, el reconocimiento de entidades y el manejo del contexto. Sin embargo, la desventaja de este método de recopilación de datos para el desarrollo de chatbot es que generará datos de entrenamiento parciales que no representarán entradas de tiempo de ejecución. Necesitará un enfoque de lanzamiento de MVP de seguimiento rápido si planea utilizar su conjunto de datos de entrenamiento para el proyecto de chatbot. Aquí es donde el chatbot de IA se vuelve inteligente y no solo un robot programado que estará listo para manejar cualquier prueba que se le presente.

El paquete principal que usaremos en nuestro código aquí es el paquete Transformers proporcionado por HuggingFace, un recurso ampliamente aclamado en chatbots de IA. Esta herramienta es popular entre los desarrolladores, incluidos aquellos que trabajan en proyectos de chatbot de IA, ya que permite modelos y herramientas previamente entrenados y listos para trabajar con diversas tareas de PNL. En el código siguiente, hemos utilizado específicamente el chatbot AI DialogGPT, entrenado y creado por Microsoft en base a millones de conversaciones y chats en curso en la plataforma Reddit en un tiempo determinado. Interpretar y responder al habla humana presenta numerosos desafíos, como se analiza en este artículo. Los seres humanos tardan años en superar estos desafíos cuando aprenden un nuevo idioma desde cero.

• Puede usarlo para crear un prototipo o prueba de concepto, ya que es relevante rápidamente y requiere el último esfuerzo y recursos.
• Dadas las tendencias actuales que se intensificaron durante la pandemia y después de la excelente locura por la IA, cada vez habrá más clientes que requieran soporte en el futuro.
• Los seres humanos tardan años en superar estos desafíos cuando aprenden un nuevo idioma desde cero.
• Este es un paso importante en la creación de un chatbot, ya que garantiza que el chatbot pueda reconocer tokens significativos.
• SQuAD2.0 combina las 100.000 preguntas de SQuAD1.1 con más de 50.000 nuevas preguntas sin respuesta escritas de manera contradictoria por trabajadores colectivos para que parezcan preguntas respondidas.

Si un cliente pregunta sobre la documentación de Apache Kudu, probablemente quiera que se le acerque rápidamente a un PDF o documento técnico para la solución de almacenamiento en columnas. Su chatbot no estará al tanto de estas expresiones y verá los datos coincidentes como puntos de datos separados. Su equipo de desarrollo de proyectos debe identificar y mapear estas expresiones para evitar una implementación dolorosa. Hacer esto ayudará a aumentar la relevancia y eficacia de cualquier proceso de capacitación de chatbot. La gran mayoría de los datos de los chatbots de código abierto solo están disponibles en inglés.

Los casos de uso comunes incluyen mejorar las métricas de atención al cliente, crear experiencias agradables para los clientes y preservar la identidad y la lealtad de la marca. Los chatbots de IA con inteligencia artificial, como su nombre indica, están diseñados para imitar rasgos y respuestas humanos. Puedes encontrar información adicional sobre servicio al cliente ia e inteligencia artificial y PNL. El PNL (procesamiento del lenguaje natural) desempeña un papel importante al permitir que estos chatbots comprendan los matices y sutilezas de la conversación humana. Los chatbots de IA encuentran aplicaciones en varias plataformas, incluido el soporte de chat automatizado y asistentes virtuales diseñados para ayudar con tareas como recomendar canciones o restaurantes.

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