Chatbot-Entwicklung mit der Rasa Conversational AI Plattform (Teil I)

In der heutigen Welt ist die Automatisierung zu einem essenziellen Aspekt vieler Industrien geworden und eine der beliebtesten Automatisierungstechnologien ist der Chatbot. Chatbots sind Computerprogramme, die menschliche Unterhaltungen simulieren und in Messaging-Plattformen, Websites und mobile Anwendungen integriert werden können. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist der Schlüssel zur Funktionsweise von Chatbots und gehört zu den fortschrittlichsten Techniken für das automatische Verstehen von Menschen. Um menschliche Sprache zu verstehen, muss die Maschine den gesamten Text in Absätzen, Sätzen und Wörter unterteilen. Im Vergleich zu anderen Computerarbeiten wie mathematischen Operationen, die direkt und genau sind, ist die menschliche Sprache jedoch im Allgemeinen mehrdeutig und in ihrer Semantik verborgen. Daher ist es schwierig Computer an ein menschliches Verständnis von Sprache heranzuführen. Chatbots sind eine wichtige Anwendung von NLP und ermöglichen es Computern, die Absicht (Intents) natürlicher Sprache zu verstehen und angemessene Antworten zu geben. Sie werden in erster Linie zur Bearbeitung von Kundenanfragen, zur Bereitstellung von Informationen und zur Rationalisierung des Kundendienstprozesses eingesetzt.

Unter den verschiedenen Arten von Chatbots dient die wichtigste Variante, die so genannten „virtuellen Assistenten“ dazu, die Anforderungen von Nutzern in den verschiedensten Bereichen und Sektoren zu erfüllen. Sie können komplexere Aufgaben wie die Terminplanung, die Verwaltung von E-Mails und verschiedene Verwaltungsaufgaben übernehmen. Sie sind so konzipiert, dass sie persönlicher und ansprechender sind. Sie können sogar aus den Benutzerinteraktionen lernen, um ihre Leistung zu verbessern. Das heißt, sie nutzen menschliches Feedback, um selbst zu lernen.

Welche Aufgaben würden Sie einem virtuellen Assistenten übertragen?“

Ein Bot-System besteht aus drei Hauptkomponenten:

  1. Einer Natural Language Understanding (NLU) Engine, der die Absicht des Benutzers erfasst
  2. Einem Dialogmanagement, der das aktuelle System und den Gesprächszustand überwacht
  3. Einer natürliche Spracherzeugung, die dem Benutzer antwortet

Chatbots sind zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Unternehmen geworden, um den Kundenservice zu verbessern, die Effizienz zu steigern und die Kosten zu senken. Mit den Fortschritten bei der Verarbeitung natürlicher Sprache und dem maschinellen Lernen werden Chatbots immer ausgefeilter und ihr Potenzial für Unternehmen ist grenzenlos. Mit der weiteren Entwicklung der Chatbot-Technologie ist zu erwarten, dass sie sich in verschiedenen Branchen noch stärker durchsetzen wird.

„Haben Sie schon einmal mit einem Chatbot interagiert, den Sie nicht von einem echten Menschen unterscheiden konnten?“

In der Ära der Chatbots können sie nicht nur Menschen imitieren, sondern auch komplexe Aufgaben wie die Buchung eines Arzttermins usw. übernehmen. Von den verschiedenen Implementierungen ist RASA die Open-Source Implementierung für NLU und dem DIET-Modell. RASA ist ein Open-Source-Framework für die Entwicklung von Chatbots und virtuellen Assistenten. Es bietet ein umfassendes Toolkit für Entwickler zur Erstellung von Chatbots mit fortschrittlichen Funktionen, wie z.B. Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), Absichtserkennung und Dialogmanagement.

RASA ermöglicht es Entwicklern, hoch personalisierte Chatbots und virtuelle Assistenten zu erstellen, die natürlichsprachliche Anfragen verstehen, komplexe Aufgaben bewältigen und personalisierte Antworten geben können. Rasa kann mit verschiedenen Datenbanken und APIs kommunizieren.

Die „Rasa Conversational AI Plattform“ ist ganz anders als frühere traditionelle FAQ-Interaktionen: Es basiert auf natürlichen Gesprächen, d. h. darauf, wie Menschen miteinander interagieren, indem es berücksichtigt, welcher Kontext früher gesendet wurde und welche Aktionen in Bezug auf den Kontext zu ergreifen sind: Es kann unerwartete Konversationen intelligent handhaben, z.B. die Konversation steuern, wenn der Benutzer vom normalen Konversationspfad abweicht. Außerdem kann es sich im Laufe der Zeit verbessern, so dass es weit über die FAQ-Interaktionen hinausgeht. Die Rasa Conversational AI Plattform besteht normalerweise aus zwei Komponenten, Rasa NLU und Rasa Core. Rasa NLU kann man sich vorstellen wie das Ohr, das die Eingaben des Benutzers aufnimmt und Rasa Core ist wie das Gehirn, das Entscheidungen trifft.

  • 24/7 Verfügbarkeit: können Kundenanfragen rund um die Uhr bearbeiten und bieten einen nahtlosen Kundenservice
  • Verbesserte Effizienz: kann mehrere Kundenanfragen gleichzeitig bearbeiten, so dass weniger menschliche Eingriffe erforderlich sind
  • Flexibilität: ist ein Open-Source-Framework, das sich leicht anpassen und erweitern lässt, um spezifische Geschäftsanforderungen zu erfüllen
  • Kosteneinsparungen: kann die Kosten für den Kundendienst erheblich senken, indem Routineaufgaben automatisiert werden und Personal für komplexere Anfragen frei werden
  • Erweiterte Funktionalität: bietet erweiterte Funktionen wie NLP, Absichtserkennung und Dialogmanagement
  • Personalisierung: kann aus den Interaktionen der Benutzer lernen, um personalisierte Unterstützung zu bieten und die Bedürfnisse der Benutzer vorauszusehen
  • Verbesserte Produktivität: kann routinemäßige Verwaltungsaufgaben übernehmen, so dass sich die Mitarbeiter auf strategische Projekte konzentrieren können