تحلیل مقایسهای APIهای چتباتها
فهرست مطالب:
- چتباتها: امروزه چه هستند؟
- چرا، کجا و چه زمانی باید از چتباتها استفاده کنیم؟
- چتبات به عنوان یک رابط کاربری جدید: دیدگاه معاصر نسبت به رباتها
- چگونه چتباتها وظایف را درک میکنند؟
- انواع رباتها: حوزه باز / بسته، تولیدی / مبتنی بر بازیابی
- چگونه چتباتها را بسازیم؟
- چارچوبهای برجسته ربات: Botkit، Microsoft Bot Framework، Rasa NLU
- خدمات هوش مصنوعی برجسته: Wit.ai، api.ai، LUIS.ai، IBM Watson
- نتیجهگیری
ChatBOTs
چتباتها: امروزه چه هستند؟
هوش مصنوعی در حال شکوفایی است! نه به عنوان یک شورش ماشینها علیه خالقان انسانی در آیندهای دور، بلکه به عنوان یک روند مدرن و رو به رشد که از پیشبینیها و تصمیمگیریهای مبتنی بر ماشین در فناوریهای اطلاعات بهره میبرد. هیجان هوش مصنوعی در همه جا به چشم میخورد: خودروهای خودران، پردازش هوشمند تصاویر (مانند پریسما) و استفاده در حوزه ارتباطات، به ویژه هوش مصنوعی مکالمهای یا همان چتباتها.
صنعت چتباتها به سرعت در حال گسترش است، اما فناوریهای آن هنوز در مراحل ابتدایی خود قرار دارند. چتباتهای مکالمهای در گذشته به اندازهای خالی و بیروح بودند که شبیه بازیهای متنی قدیمی مانند “من بوی یک وامپوس را حس میکنم” به نظر میرسیدند، اما اکنون به ابزاری با کیفیت بالا و کارآمد برای کسبوکارها تبدیل شدهاند. چتباتها نوع جدیدی از رابطهای ساده و دوستانه را ارائه میدهند که برای جستجوی اطلاعات و دریافت خدمات ضروری و حیاتی هستند.
کارشناسان فناوری اطلاعات و غولهای صنعتی از جمله گوگل، مایکروسافت و فیسبوک بر این باورند که این فناوری در آینده نقش بزرگی ایفا خواهد کرد. برای بهرهمندی از شگفتیهای ابزارهای هوش مصنوعی مکالمهای (یا چتباتها، اگر به اختصار علاقه دارید)، باید اصول اولیه را به خوبی فرا بگیرید و با ساختار معمول آنها آشنا شوید.
در این مقاله، به بررسی انواع ابزارهایی که میتوانید با آنها تجهیز شوید، چگونگی شباهت و تفاوت آنها با یکدیگر، و همچنین مزایا و معایب آنها خواهیم پرداخت. اما قبل از اینکه به سفر کشف این ابزارها برویم، بیایید به درک عمیقتری از چتباتها و ساختار آنها بپردازیم.
چرا، کجا و چه زمانی باید از چتباتها استفاده کنیم؟
چتباتهای متنوع به تسهیل وظایف مختلف تجاری از جمله تبلیغات و تیمسازی کمک میکنند و معمولاً ویژگیهای مشترکی دارند.
چتباتهای دستیار شخصی
چتباتها میتوانند به عنوان دستیاران شخصی عمل کنند و وظایفی مانند پیگیری برنامه کاری و یادآوری رویدادها را انجام دهند. این چتباتها از پلتفرمهای پیامرسان برای ارتباط سریع و آسان استفاده میکنند.
چتباتهای پشتیبانی مشتری
این چتباتها به عنوان نماینده شرکتها در تعامل با مشتریان عمل میکنند. آنها درخواستها را دریافت کرده، اطلاعات را تجزیه و تحلیل کرده و با پاسخهای از پیش تعیینشده پاسخ میدهند. این ویژگی باعث میشود که روند پشتیبانی مشتری به سادگی و سرعت انجام شود.
چتباتهای همکاری تیمی
چتباتها در محیطهای توسعه به تیمهای برنامهنویسی کمک میکنند و وظایف خاصی را با کیفیت بالا انجام میدهند. آنها معمولاً به عنوان نگهدارندههای ساده و نظارتکننده بر سرورهای توسعه عمل میکنند.
چتباتهای ناشر/خبر
این چتباتها محتوای خبری را به صورت پیامهای مختصر از طریق پلتفرمهای مختلف به کاربران ارائه میدهند. آنها اطلاعات اشتراک را جمعآوری کرده و اخبار مرتبط را ارسال میکنند.
چتباتهای سرگرمی
چتباتهای سرگرمی به مدیریت رزرو بلیتهای رویدادها و سینماها کمک میکنند و تجربهای جذاب از وبسایتهای سرگرمی را از طریق پیامرسانها ارائه میدهند.
مطالعه بیشتر!
چتباتهای سفر
چتباتهای سفر به مسافران در انتخاب بهترین روش حمل و نقل کمک میکنند و روند پر کردن فرمها را به گفتگویی غیررسمی تبدیل میکنند. این چتباتها اطلاعات رزرو را تأیید کرده و وضعیت پروازها را بهروزرسانی میکنند.
چتبات به عنوان یک رابط کاربری جدید: دیدگاه معاصر نسبت به رباتها
چتباتها برنامههایی هستند که برای برقراری ارتباط با کاربران از طریق گفتگوی متنی طراحی شدهاند. آنها منتظر میمانند تا کاربر چیزی
بگوید و بر اساس برنامهریزی خود به آن پاسخ میدهند. این فرآیند شامل دریافت و تفسیر ورودی و ارائه پاسخ مرتبط است.
اما چتباتها فراتر از این هستند؛ آنها توانایی درک زمینه را دارند، چه محلی (پایدار در یک گفتگو) و چه جهانی (پایدار در میان چندین گفتگو). این زمینه میتواند شامل اطلاعاتی مانند سفارشات فعلی و موقعیت مکانی باشد.
چتباتها همچنین شباهتهای زیادی با برنامههای وب دارند و به عنوان یک رابط جدید برای دسترسی به اطلاعات و خدمات عمل میکنند. این رابطها فشرده، به راحتی قابل دسترسی و ساده هستند و به کاربران اجازه میدهند تا بدون نیاز به تبلیغات، مستقیماً از طریق گفتگوها خدمات را دریافت کنند. به این ترتیب، چتباتها تجربه کاربری را بهبود میبخشند و دسترسی به خدمات را تسهیل میکنند.
چگونه چتباتها وظایف را درک میکنند؟
کارکرد داخلی چتباتها در ظاهر ساده به نظر میرسد، اما در عمل پیچیدهتر است.
چتباتها ابتدا باید بفهمند کاربر چه میگوید. این کار میتواند از طریق تطبیق الگو با ورودی کاربر یا طبقهبندی قصدها (intents) با پردازش زبان طبیعی (NLP) انجام شود. تطبیق الگو ساده است اما در مقیاس بزرگ دشوار میشود.
طبقهبندی قصدها به یادگیری ماشینی وابسته است و نیاز به مجموعهای از نمونهها برای شناسایی هدف ورودی دارد.
خوشبختانه، برخی پلتفرمها این منطق را پیادهسازی کردهاند و شما میتوانید از خدمات آنها استفاده کنید. برای درک بهتر NLP، باید با سه مفهوم اصلی آشنا باشید:
- موجودیتها (Entities): ترکیبهای خاص کلمات که معنای واضحی دارند، مانند تاریخها.
- قصدها (Intents): ویژگیهای کلی که پیام کاربر را به عملکرد ربات مرتبط میکنند، مانند پرسش درباره وضعیت آب و هوا.
- اقدامات (Actions): مراحل قابل انجام توسط ربات به عنوان پاسخ به قصدها، که میتوانند پارامترهای اختیاری را دریافت کنند.
زمینهها (Contexts) بسته به پلتفرم متفاوت هستند و معمولاً به صورت نگاشتهای “کلید/مقدار” نمایش داده میشوند و پیامدهای موجودیتها را ردیابی میکنند.
انواع رباتها: حوزههای “باز/بسته” و مبتنی بر “تولید/بازیابی”
ما میدانیم که چتباتها نوعی رابط وب هستند، اما مهم است که به یاد داشته باشیم اینها کاربردی از هوش مصنوعی هستند و این موضوع به طبقهبندی آنها مربوط میشود.
پس از معرفی روشهای درک زبان رباتها، بیایید نگاهی به انواع رباتها از نظر هدف و پاسخهای آنها بیندازیم.
اول از همه، میتوانیم انواع هوش مصنوعی مکالمهای را بر اساس حوزه عملکرد آنها تمایز دهیم. این رباتها میتوانند به طور خاص در یک حوزه تخصصی باشند، مانند ربات آب و هوا یا ربات پیتزا، یا اینکه به عنوان یک مکالمهکننده عمومی عمل کنند. همچنین میتوان آنها را بر اساس نحوه محاسبه پاسخ به کاربر از ورودیها تقسیمبندی کرد؛ آیا آنها پاسخهای از پیش تعیینشده را بازیابی میکنند یا پاسخی متناسب با ورودی تولید میکنند.
در مورد نحوه پاسخدهی مبتنی بر بازیابی، مهم است که تفاوتی بین پاسخهای ایستا و پاسخهای پویا قائل شویم. پاسخهای ایستا سادهترین نوع هستند، مانند پر کردن یک الگو کهبه هر ورودی پاسخ مشخصی داده میشود. در مقابل، پاسخهای پویا نوعی پایگاه دانش هستند که لیستی از پاسخهای ممکن را با نمرهگذاری مرتبط بودن ارائه میدهند.
با چتباتهای حوزه بسته، شما سعی میکنید یک مشکل محدود ارتباطی را حل کنید، مانند رزرو هتل، رستوران یا پرواز، سفارش پیتزا یا خرید کفش. بنابراین، واضح است که ورودیها محدود هستند و ما انتظار نداریم کاربر درباره موضوعاتی مانند سیاست، روانشناسی یا فلسفه با ربات سفارش پیتزا صحبت کند.
از سوی دیگر، رباتهای حوزه باز عمدتاً بر روی مکالمه با کاربر تمرکز دارند. آنها سعی نمیکنند هر جنبهای از آنچه کاربر میگوید را درک کنند و نیازی به بازیابی موجودیتها و قصدها ندارند. هدف آنها تنها تقلید از مکالمات واقعی است و عمدتاً برای سرگرمی یا پاسخ به سوالات عمومی طراحی شدهاند.
چگونه چتباتها را بسازیم
پس از آشنایی با اصول اولیه، وقت آن است که به ساخت چتبات بپردازید؛ اما قبل از هر چیز، باید تصمیم بگیرید که از کدام پلتفرم یا ابزاری برای این کار استفاده کنید:
اگر میخواهید به سرعت شروع کنید اما هنوز آماده کدنویسی نیستید، توصیه میشود با سازندگان چتبات غیر برنامهنویسی آغاز کنید. این ابزارها برای کاربران غیرتخصصی طراحی شدهاند و استفاده از آنها بسیار آسان است. شما به جزئیات فنی زیادی نمیپردازید و بیشتر با مفاهیم پایه کار میکنید (البته یک منحنی یادگیری وجود دارد). این ابزارها برای ساخت چتباتهای ساده ایدهآل هستند و برای اهداف تجاری پیچیده مناسب نیستند. نکته منفی این است که آنها دارای ویژگیهای پردازش زبان طبیعی (NLP) کمی هستند یا اصلاً ندارند (بنابراین برای چتباتهای پیچیده مناسب نیستند).
برخی از پلتفرمهای قابل توجه شامل Chatfuel، ManyChat، Octane AI و Massively AI هستند. برای توسعههای جدیتر، میخواهیم تفاوت بین چارچوبهای ربات و خدمات هوش مصنوعی را مشخص کنیم.
چارچوبها
چارچوبها نوعی انتزاع برای عملکرد عمومی گردش کار چتباتها به شکلی بستهبندی شده و راحت هستند. چارچوبهای چتبات مشابه سایر چارچوبهای نرمافزاری (مانند چارچوبهای برنامههای وب) عمل میکنند و ابزارها و امکاناتی را در اختیار ما قرار میدهند. این چارچوبها معمولاً برای یک زبان برنامهنویسی خاص پیادهسازی میشوند. علاوه بر این، برخی از چارچوبهای ربات همچنین دارای محیطهای توسعه میزبانی شده و تعاملی هستند که ایجاد رباتها را تسهیل میکنند.
خدمات هوش مصنوعی
خدمات هوش مصنوعی پلتفرمهای مستقل و مبتنی بر ابر هستند که معمولاً رابط کاربری گرافیکی (GUI) برای ایجاد تعاملی منطق چتبات ارائه میدهند و دارای قابلیتهای NLP مبتنی بر یادگیری ماشین هستند و ارتباط را از طریق API های RESTful امکانپذیر میسازند.
چارچوبهای برجسته ربات ها: Botkit، Microsoft Bot Framework و Rasa NLU
همانطور که اشاره کردیم، چارچوبها کتابخانههایی برای زبانهای برنامهنویسی خاص هستند. در اینجا به بررسی سه چارچوب اصلی میپردازیم: Botkit برای Node.js، Microsoft Bot Framework با Bot Builder SDK برای .NET و Rasa NLU برای Python.
Botkit
Botkit به گونهای طراحی شده است که به افراد مشغول کمک کند تا به سرعت و آسانی رباتهایی برای نیازهای خود بسازند، بدون نیاز به درک عمیق از جزئیات فنی. این ابزار یک رابط یکپارچه برای ارسال و دریافت پیامها فراهم میکند و قابلیت اتصال به پلتفرمهای مختلف پیامرسان را دارد.
این چارچوب دارای گردشهای کاری شهودی و مستندات خوبی است و مثالهای زندهای از چتباتها را ارائه میدهد. با این حال، Botkit هیچ قابلیت پردازش زبان طبیعی (NLP) ندارد، اما میتوان با اتصال به خدمات NLP این مشکل را حل کرد.
شروع به کار با Botkit بسیار آسان است. کافی است آن را با دستور “npm install --save botkit
” نصب کرده و کد خود را در یک فایل قرار دهید.
Microsoft Bot Framework
Microsoft Bot Framework یک SDK جامع و کاربرپسند است که شامل Bot Connector SDK و LUIS.ai برای درک زبان طبیعی است. این چارچوب به راحتی با پلتفرمهای مختلف مانند Messenger و Skype ادغام میشود و ابزارهای قوی برای تست و انتشار چتباتها فراهم میکند.
Rasa NLU
Rasa NLU به طور خاص برای ساخت چتباتها طراحی نشده، اما به تسهیل بخش پشتیبانی آنها کمک میکند. این ابزار قدرت پردازش NLP را در محل فراهم میکند و دارای رابط Python برای ادغام استخراجکنندههای موجودیت است. Rasa همچنین میتواند به عنوان یک سرویس در چارچوبهای دیگر اجرا شود.
مقایسه اجمالی
لطفاً جدول زیر را برای مقایسه مختصر مزایا و معایب این ابزارها مشاهده کنید:
خدمات هوش مصنوعی برجسته: Wit.ai، api.ai، LUIS.ai و IBM Watson
خدمات هوش مصنوعی، راهحلهای میزبانی شده در ابر هستند که به توسعهدهندگان در ساخت رباتهای هوشمند و پیشرفته با قابلیت درک و پاسخگویی طبیعی به نیازهای کاربران کمک میکنند. این خدمات محیطهای کاربری گرافیکی جذاب و کاربرپسند برای طراحی مدلهای پیشبینی و آموزش مدلهای مبتنی بر یادگیری ماشین ارائه میدهند.
Wit.ai
Wit.ai پلتفرمی است که به توسعهدهندگان امکان میدهد تا برنامههایی بسازند که کاربران بتوانند با آنها به صورت گفتاری یا نوشتاری تعامل کنند. این پلتفرم به شکلی ساده و شهودی رفتار ربات را از طریق اقدامات قابل ثبتنام تعریف میکند و از “داستانها” برای نمایش مکالمات ممکن استفاده میکند.
Wit.ai دارای قابلیتهای قدرتمند و پیشرفتهای برای درک و تفسیر موجودیتهای زبانی است و میتواند به راحتی با خدمات NLP دیگر ادغام شود.
Api.ai
Api.ai نیز پلتفرمی جذاب و کارآمد برای ساخت رباتهای هوشمند با پشتیبانی NLP است. این پلتفرم بیشتر بر روی مفاهیم قصدها و زمینهها متکی است و هنگامی که درخواست کاربر را دریافت میکند، آن را با دقت و ظرافت با یک قصد مرتبط مطابقت میدهد. Api.ai همچنین سیستم هوشمند پر کردن شکاف را به طور پیشفرض پیادهسازی میکند و منطق سمت سرور را با قابلیتهای وبقلابها تکمیل میکند.
Microsoft Language Understanding Intelligent Service (LUIS)
LUIS یک سیستم جدیدتر و پیشرفته در خدمات هوش مصنوعی است که به تشخیص موجودیتها و پیشبینی اقدامات مناسب متکی است.
این سیستم دارای رابط کاربری گرافیکی جذاب و کاربرپسند برای آموزش و امکان جمعآوری قصدها و زمینهها به منظور انجام زنجیرهای هماهنگ از اقدامات است. LUIS هنوز در حالت آزمایشی است و به تازگی ویژگیهای پیشرفته گفتگو را معرفی کرده است.
IBM Watson
IBM Watson یک سرویس ابری شناختی قدرتمند است که امکان انجام عملیات متنوع و پیچیدهای از جمله پردازش زبان طبیعی، تشخیص گفتار و تحلیل احساسات را فراهم میکند. این سرویس به عنوان یک ابررایانه شناختی شناخته میشود که ممکن است در مواردی پیچیده و هزینهبر باشد (حدود 2 سنت به ازای هر تماس API) و بیشتر برای موارد استفاده گسترده و تعریف شده مناسب است. این خدمات پیشرفته به توسعهدهندگان کمک میکنند تا رباتهای هوشمند و جذابی بسازند که قادر به تعامل طبیعی، هوشمندانه و مؤثر با کاربران باشند.
خلاصهای از اطلاعات کلیدی در مورد این ابزارها در جدول زیر ارائه شده است:
نتیجهگیری
چتباتها در حال شکوفایی و تحول هستند تا بیشتر به نیازهای کاربران پاسخ دهند و با سایر فناوریهای موجود بهخوبی ادغام شوند. درک عمیق از ماهیت، عملکرد و نحوه کار این رباتها به ما کمک میکند تا چتباتهای کارآمدی بسازیم که میتوانند به بهبود بازاریابی، تبلیغات و تجربه کلی مصرفکنندگان از محصولات شما کمک شایانی کنند. تنوع پلتفرمها برای ساخت چتباتها هم حیرتانگیز است و هم میتواند اندکی گیجکننده باشد، اما هر یک از این پلتفرمها برای موارد استفاده خاص طراحی شده و نقش منحصر به فردی در فرآیند توسعه رباتها ایفا میکند. با پیشرفت تکنیکهای یادگیری عمیق، انتظار داریم که هوشهای مکالمهای در آینده نزدیک از این تکنیکها بهرهبرداری کنند و گام بزرگی به سوی عبور از آزمون تورینگ بردارند.
دیدگاهتان را بنویسید