In der Ära der KI-Fortschritte kann die Entwicklung eines benutzerdefinierten Chatbots, der die Fähigkeiten von ChatGPT mit Echtzeitinformationen und benutzerdefinierten Funktionen kombiniert, eine leistungsfähigere und personalisierte Konversationserfahrung bieten. [...]
Dieser Artikel untersucht die Relevanz und die Vorteile der Entwicklung eines benutzerdefinierten Chatbots neben der Allgegenwart von ChatGPT.
Wir zeigen wie die Absichtserkennung genutzt, Echtzeitinformationen aus SQL-Tabellen integriert und vorab trainierte Modelle fein abgestimmt werden können, um einen Chatbot zu erstellen, der in einer von Sprachmodellen dominierten Welt herausragt.
Der Aufschwung von ChatGPT
ChatGPT hat sich zu einem leistungsstarken Allzweck-Sprachmodell entwickelt, das in der Lage ist, kohärente und kontextbezogene Antworten zu generieren. Es hat konversationelle KI-Systeme erheblich weiterentwickelt und neue Möglichkeiten für die Chatbot-Entwicklung eröffnet.
Der Bedarf an benutzerdefinierten Chatbots
Auch wenn ChatGPT in der Lage ist, Antworten zu generieren, ist die Entwicklung eines benutzerdefinierten Chatbots unerlässlich, um domänenspezifische Funktionen und eine verbesserte Benutzererfahrung zu bieten. Nur benutzerdefinierte Chatbots können Echtzeitinformationen mit einbeziehen, spezifische Anwendungsfälle behandeln und maßgeschneiderte Antworten anbieten, wodurch sie für gezielte Anwendungen relevanter und nützlicher werden.
Bedeutung der Absichtserkennung
Die Erkennung von Absichten (Intent Detection) ermöglicht es Chatbots, die Absichten der Benutzer hinter ihren Anfragen zu verstehen, so dass sie angemessene und genaue Antworten geben können. Durch die Unterscheidung zwischen verschiedenen Absichten kann der Chatbot Anfragen an bestimmte Module oder Komponenten zur Bearbeitung weiterleiten.
Sammlung von Trainingsdaten
Um ein Modell zur Erkennung von Absichten zu trainieren, ist ein vielfältiger Satz von Trainingsdaten erforderlich. Diese Daten sollten Beispiele für verschiedene Intentionen enthalten, die auf unterschiedliche Weise ausgedrückt werden. Betrachten wir als Beispiel einen Transport-Chatbot:
Implementierung der Absichtserkennung
Die Implementierung der Absichtserkennung beinhaltet das Trainieren eines Modells anhand der gesammelten Trainingsdaten. Sie können maschinelle Lerntechniken wie Support Vector Machines (SVM), Random Forest oder neuronale Netzwerkarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNN) oder Recurrent Neural Networks (RNN) verwenden. Rasa NLU bietet einen leistungsstarken Rahmen für das Training und die Implementierung von Modellen zur Absichtserkennung.
Integration von Echtzeitinformationen aus SQL-Tabellen
Durch die Integration von Echtzeitinformationen aus SQL-Tabellen in den Chatbot können Benutzer mit aktuellen und relevanten Daten versorgt werden. Ein Chatbot für das Verkehrswesen kann zum Beispiel Busfahrpläne, verfügbare Fahrkarten oder Live-Updates aus einer SQL-Tabelle abrufen.
Erstellen eines benutzerdefinierten SQL-Moduls
Zur Verarbeitung von Echtzeitinformationen kann ein benutzerdefiniertes Modul innerhalb des Chatbots entwickelt werden. Dieses Modul kann die SQL-Tabelle abfragen, die erforderlichen Daten abrufen und entsprechende Antworten liefern.
Hier ein Beispiel für Python-Code, der die Ausgabe der Absichtserkennung und der Erkennung benannter Entitäten verwendet, um eine SQL-Abfrage zu erstellen und eine Antwort aus einer SQL-Datenbank abzurufen:
Durch Ausführen einer Abfrage in der SQL-Tabelle kann der Chatbot die relevanten Busfahrpläne auf der Grundlage des Zielorts des Benutzers abrufen.
Feinabstimmung mit vortrainierten Modellen
Um den Prozess der Absichtserkennung zu beschleunigen und den Aufwand für die Datenerfassung zu reduzieren, können vortrainierte Modelle aus Frameworks wie Rasa NLU verwendet werden. Diese Modelle wurden auf großen und vielfältigen Datensätzen trainiert und können einen guten Ausgangspunkt für die Absichtsklassifizierung bieten.
Kombination von vortrainierten Modellen und benutzerdefinierten Trainingsbeispielen
Um eine bessere Leistung zu erzielen, können die vortrainierten Modelle mit kleinen, auf den Bereich des Chatbots zugeschnittenen Trainingsbeispielen feinabgestimmt werden. Durch die Kombination des Wissens des vortrainierten Modells mit domänenspezifischen Daten wird der Chatbot geschickter beim Verstehen von Benutzerabsichten.
Trainingspipeline und Bewertung
Zur Feinabstimmung des vortrainierten Modells kann mit Hilfe des Rasa NLU-Frameworks eine Trainingspipeline eingerichtet werden. Dies beinhaltet die Konfiguration der NLU-Pipeline, das Laden des vortrainierten Modells und die Einbindung der benutzerdefinierten Trainingsbeispiele.
Beispiel für einen Chatbot, der Benutzer mit Informationen über öffentliche Verkehrsmittel unterstützen soll
Szenario 1: Allgemeine Anfrage Benutzer: Was sind die beliebtesten Sehenswürdigkeiten in der Stadt? Chatbot: [Antwort generiert von ChatGPT] Die Stadt bietet verschiedene beliebte Attraktionen wie Museen, Parks und historische Wahrzeichen. Zu den bekanntesten gehören das XYZ Museum, der ABC Park und der historische XYZ Palast.
In diesem Fall nutzt der Chatbot ChatGPT, um eine Antwort zu generieren, da die Anfrage nicht spezifisch für Busfahrpläne oder Echtzeitinformationen ist. Die Wissensbasis von ChatGPT ermöglicht es ihm, eine umfassende Antwort über beliebte Attraktionen in der Stadt zu geben.
Szenario 2: Busfahrplanabfrage Benutzer: Wann fährt der nächste Bus in die Innenstadt? Chatbot: [Der nächste Bus ins Stadtzentrum fährt in 10 Minuten an der Haltestelle A ab. Bitte beachten Sie, dass sich die Fahrpläne ändern können und dass es immer eine gute Idee ist, sich in Echtzeit über eventuelle Aktualisierungen zu informieren.
Hier erkennt der Chatbot die Absicht des Benutzers, sich nach Busfahrplänen zu erkundigen. Anstatt sich auf ChatGPT zu verlassen, nutzt der Chatbot sein eigenes Busfahrplanmodul, das Zugang zu Echtzeitinformationen über Busabfahrten und -ankünfte hat. Er kann eine genaue und aktuelle Antwort auf die Anfrage des Nutzers geben.
Szenario 3: Echtzeit-Update-Anfrage Benutzer: Gibt es Verspätungen auf der Buslinie 123? Chatbot: [Ja, auf der Buslinie 123 gibt es derzeit eine 15-minütige Verspätung aufgrund von starkem Verkehr. Wir entschuldigen uns für die entstandenen Unannehmlichkeiten.
In diesem Szenario identifiziert der Chatbot die Anfrage des Benutzers nach Echtzeit-Updates. Er verwendet sein benutzerdefiniertes Echtzeit-Update-Modul, um die neuesten Informationen über Verspätungen und Störungen im Busverkehr abzurufen. Der Chatbot liefert dann eine Antwort, die speziell auf die Anfrage des Nutzers zugeschnitten ist und zeitnahe und relevante Informationen liefert.
Durch die Unterscheidung zwischen allgemeinen Anfragen und spezifischen busbezogenen Anfragen kann der Chatbot entscheiden, wann er ChatGPT für breiteres Wissen nutzt und wann er sich auf seine benutzerdefinierten Module verlässt, um auf Echtzeitinformationen zuzugreifen.
Durch diese intelligente Entscheidungsfindung wird sichergestellt, dass die Nutzer die am besten geeigneten Antworten auf der Grundlage ihrer spezifischen Bedürfnisse erhalten, wodurch das allgemeine Nutzererlebnis und die Genauigkeit des Chatbots verbessert werden.
Die Leistung von benutzerdefinierten Chatbots
- Nahtlose Benutzererfahrung: Benutzerdefinierte Chatbots bieten maßgeschneiderte Antworten, personalisierte Interaktionen und Informationen in Echtzeit, was zu einem nahtlosen Benutzererlebnis führt. Durch die Kombination der Fähigkeiten von ChatGPT mit benutzerdefinierten Modulen und SQL-Datenintegration kann der Chatbot Benutzeranfragen besser verstehen und beantworten.
- Flexibilität und Erweiterbarkeit: Benutzerdefinierte Chatbots bieten Flexibilität und Erweiterbarkeit, so dass sie sich an die Bedürfnisse der Benutzer und sich ändernde Anforderungen anpassen und weiterentwickeln können. Sie können leicht mit neuen Funktionen, Integrationen und SQL-Datenquellen aktualisiert werden, was sie vielseitig und an verschiedene Szenarien anpassbar macht.
- Hybride Herangehensweise: Der hybride Ansatz, bei dem die Sprachfähigkeiten von ChatGPT mit benutzerdefinierten Funktionen und Echtzeit-SQL-Daten integriert werden, sorgt für ein hervorragendes Chatbot-Erlebnis. Durch die Nutzung der Stärken beider Systeme können Chatbots eine ganzheitliche Lösung bieten, die allgemeines Sprachverständnis mit spezifischem Fachwissen kombiniert.
Fazit
In einer Welt, in der Sprachmodelle wie ChatGPT allgegenwärtig sind, ist der Aufbau eines benutzerdefinierten Chatbots, der die Leistungsfähigkeit dieser Modelle nutzt und gleichzeitig Echtzeitinformationen aus SQL-Tabellen und benutzerdefinierten Funktionen einbezieht, äußerst relevant und vorteilhaft.
Durch die Einbeziehung der Absichtserkennung, die Integration von SQL-Daten und die Feinabstimmung von vortrainierten Modellen können Entwickler Chatbots erstellen, die personalisierte, genaue und kontextbezogene Antworten an Benutzer liefern.
Der hybride Ansatz, bei dem die Sprachfähigkeiten von ChatGPT mit benutzerdefinierten Anwendungsfällen und Echtzeit-SQL-Daten kombiniert werden, sorgt für ein hervorragendes Chatbot-Erlebnis, das den einzigartigen Bedürfnissen der Benutzer im heutigen KI-Zeitalter gerecht wird.
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