Мл бот: гайд для старта на платформе / Хабр

Как создать VK-бот Дед Мороз для розыгрышей — пошаговый гайд — trafficcardinal на vc.ru

166 просмотров

Новый год — время подарков. Но если вы арбитражник — это время еще и для того, чтобы собирать сливки. Новогодний VK-бот для розыгрышей Дед Мороз совмещает в себе и то и другое, а заодно соберет информацию о пользователях, чтобы ваши рекламные кампании в 2023-м были еще эффективнее.

*Спойлер: исходный код бота для розыгрышей находится в конце статьи.

Возможно вам будет интересно:

Какие задачи решает VK-бот Дед Мороз

Бот Дед Мороз решает сразу несколько задач, а именно собирает информацию о:

• Возрастной группе пользователя.
• Половой принадлежности пользователя.
• Используемом пользователем устройстве.
• Друзьях пользователя.
• Пабликах пользователя.

Также бот:

• Прогревает аудиторию с помощью розыгрыша.
• Перенаправляет на лендинг со свипстейками.

В целом все то, что касается парсинга информации, может быть опционально дополнено при необходимости любым соответствующим методом VK API. Также бот Дед Мороз может быть использован в качестве базы под любой бот с розыгрышами. И, разумеется, вести он может на абсолютно любой лендинг — хоть по нутре, хоть по гембле. Не обязательно зацикливаться исключительно на свипах. Но т. к. на носу Новый год — то и антураж бота будет праздничным.

Принцип работы бота для розыгрышей

В основе бота лежит сразу несколько алгоритмов, заточенных под разные технические цели. Но в целом все они выполняют три основные маркетинговые задачи, а именно: прогрев аудитории, перенаправление на следующий этап воронки и сбор инфы для анализа. Технически же все реализовано следующим образом:

• Бот «прослушивает» свои личные сообщения через Longpoll и реагирует на новые события в режиме онлайн.
• При появлении сообщения от ранее не писавшего боту юзера он «запоминает его ID» и создает отдельный файл с информацией о пользователе.
• Параллельно с этим бот проверяет, является ли пользователь его другом. Если нет — предлагает «подружиться», чтобы обойти настройки приватности и собрать больше информации.
• После того как пользователь добавит бота в друзья, бот «запомнит» его пол, устройство, возраст, друзей и паблики (опционально расширяется любой информацией, которую можно спарсить из профиля VK).
• Параллельно бот предложит пользователю поучаствовать в розыгрыше новогоднего приза (приз выбирается персонализированно — с учетом личных данных пользователя).
• После участия в розыгрыше бот предложит юзеру перейти на лендинг для получения приза и пометит профиль как уже участвовавший.
• Дальнейшие попытки поучаствовать в розыгрыше приведут к выводу сообщения о том, что пользователь уже выиграл приз, и если он хочет больше конкурсов, то нужно перейти на лендинг.
• Вся собранная информация будет сохранена в отдельном файле.

Что касается базовых принципов работы ботов VK — их мы уже рассматривали в этом материале, поэтому еще раз останавливаться не будем.

Пошаговая инструкция, как создать бота Деда Мороза для розыгрышей VK

Сперва необходимо получить токен, который будет использоваться для доступа к странице. Учтите, что получение доступа к токену сторонними лицами даст им полный контроль над страницей. В случае если вместо страничного бота вы предпочитаете проводить розыгрыши от имени группы, то нужно получить токен для сообществ.

Скрипты бота будут написаны на python. Сервером выступит сервис pythonanywhere. База данных для хранения собранной информации — обычные txt-файлы.

Итак:

• Входим в личный кабинет pythonanywhere.
• Производим запуск Bash-консоли. Дожидаемся загрузки и настройки сервера.

Сервер загружается

Сервер загружается

Железо готово к работе

• Производим апдейт для взаимодействия с API VK следующей командой:

pip3. 9 install vk_api

Сервер патчится для работы с API VK

• Открываем блокнот или другой текстовый редактор. Вводим в него код бота:

import vk_api

import requests

import json

from vk_api.longpoll import VkLongPoll, VkEventType

token=»ТОКЕН СЮДА»

bh = vk_api.VkApi(token = token)

give = bh.get_api()

longpoll = VkLongPoll(bh)

def blasthack(id, text):

bh.method(‘messages.send’, {‘user_id’ : id, ‘message’ : text, ‘random_id’: 0})

for event in longpoll.listen():

if event.type == VkEventType.MESSAGE_NEW:

if event.to_me:

id = event.user_id

message = event.text.lower()

k=id

s = message

response=0

user_id = str(id)

user_info = 0

msg=»0″

t=0

file = open(‘log.txt’)

for num_line, line in enumerate(file):

if user_id in line:

t=1

break

if(t == 0):

file = open(‘log. txt’, ‘a’)

file.write(user_id + ‘\n’)

file.close()

my_file = open(‘users/’+user_id+’.txt’, ‘w’)

my_file.write(«status: 0» + ‘\n’)

my_file.close()

try:

response = requests.get(‘https://api.vk.com/method/users.get’, params={

‘access_token’:token,

‘user_ids’:id,

‘fields’:’is_friend’,

‘v’:5.103,

}).json()[‘response’]

aList = json.dumps(response)

x=0

x = aList.split(«,»)

cbt=0

cbt=x[1]

if s == str(‘давай дружить’) and str(cbt) == str(‘ «is_friend»: 0’):

requests.get(‘https://api.vk.com/method/friends.add’, params={

‘access_token’:token,

‘user_id’:id,

‘v’:5.103,

})

elif str(cbt) == str(‘ «is_friend»: 0’):

blasthack(id, «Чтобы получить подарки нужно дружить с дедом морозом.»)

blasthack(id, ‘Для добавления в друзья подпишись на деду мороза и поосле этого напиши ему «Давай дружить»‘)

elif str(cbt) == str(‘ «is_friend»: 1’) and s != «хочу подарок»:

blasthack(id, ‘Напиши «Хочу подарок», чтобы принять участие в розыгрыше от Деда мороза ‘)

response2 = requests. get(‘https://api.vk.com/method/users.get’, params={

‘access_token’:token,

‘user_ids’:id,

‘fields’:’counters,last_seen,connections,bdate’,

‘v’:5.103,

}).json()[‘response’]

response3 = requests.get(‘https://api.vk.com/method/friends.get’, params={

‘access_token’:token,

‘user_id’:id,

‘v’:5.103,

}).json()[‘response’]

user_info = str(response3)

response4 = requests.get(‘https://api.vk.com/method/users.get’, params={

‘access_token’:token,

‘user_id’:id,

‘fields’:’counters’,

‘v’:5.103,

}).json()[‘response’]

aList = json.dumps(response4)

x = aList.split(«,»)

cbt=x[6]

cbt = cbt.replace(‘ «groups»: ‘, »)

cbt=int(cbt)

get_offset=cbt//1000

max_offset = get_offset

if max_offset == 0:

max_offset=1

offset = 0

while offset < max_offset:

response5 = requests.get(‘https://api.vk.com/method/groups.get’, params={

‘access_token’:token,

‘v’:5. 103,

‘user_id’:id,

‘count’:’1000′,

‘offset’:offset,

}).json()[‘response’]

offset += 1

user_info2 = str(response5)

response6 = requests.get(‘https://api.vk.com/method/users.get’, params={

‘access_token’:token,

‘user_id’:id,

‘fields’:’last_seen,sex,bdate’,

‘v’:5.103,

}).json()[‘response’]

a2List = json.dumps(response6)

x2 = a2List.split(«,»)

cbt2=x2[3]

cbt3=x2[1]

cbt4=x2[2]

user_info3=str(cbt2)

if ‘bdate’ in str(cbt3):

cbt2=x2[4]

user_info3=str(cbt2)

user_info4=str(cbt3)

user_info5=str(cbt4)

else:

user_info4=0

user_info5=str(cbt3)

user_info = user_info.replace(«{‘count’: «, «»)

user_info = user_info.replace(«, ‘items’: [«, » «)

user_info = user_info.replace(‘]}’, »)

user_info = user_info[2: ]

user_info2 = user_info2.replace(«{‘count’: «, «»)

user_info2 = user_info2.replace(«, ‘items’: [«, » «)

user_info2 = user_info2. replace(‘]}’, »)

user_info2 = user_info2[2: ]

user_info3 = user_info3.replace(‘ «sex»: ‘, »)

if user_info4 == 0:

user_info4x=25

else:

user_info4 = user_info4.replace(‘ «bdate»: «‘, »)

user_info4 = user_info4.replace(‘»‘, »)

user_info4x=user_info4[-4:]

user_info4x=2022-int(user_info4x)

user_info5 = user_info5.replace(‘ «last_seen»: {«platform»: ‘, »)

if ‘1’ in user_info3 and user_info4x<15:

pd=1

elif ‘1’ in user_info3 and user_info4x>=15 and user_info4x<=30:

pd=2

elif ‘1’ in user_info3 and user_info4x>30:

pd=3

if ‘2’ in user_info3 and user_info4x<15:

pd=4

elif ‘2’ in user_info3 and user_info4x>=15 and user_info4x<=30:

pd=5

elif ‘2’ in user_info3 and user_info4x>30:

pd=6

f = open(‘users/’+user_id+’.txt’, ‘r’)

fd = f.readlines()

if «status: 2» in fd[0]:

write = «status: 2» + ‘\n’ + str(pd) + ‘\n’ + str(user_info) + ‘\n’+ str(user_info2) + ‘\n’ + str(user_info3) + ‘\n’ + str(user_info4) + ‘\n’ + str(user_info5) + ‘\n’

elif «status: 0» in fd[0] or «status: 0» in fd[0]:

write = «status: 1» + ‘\n’ + str(pd) + ‘\n’ + str(user_info) + ‘\n’+ str(user_info2) + ‘\n’ + str(user_info3) + ‘\n’ + str(user_info4) + ‘\n’ + str(user_info5) + ‘\n’

f. close()

my_file1 = open(‘users/’+user_id+’.txt’, ‘w’)

my_file1.write(write)

my_file1.close()

elif s == str(‘хочу подарок’) and str(cbt) == str(‘ «is_friend»: 1’):

f = open(‘users/’+user_id+’.txt’, ‘r’)

fd = f.readlines()

if «status: 2» in fd[0]:

blasthack(id, «Вы уже участвовали в розыгрыше! Еще больше подарков по ссылке google.com»)

elif «status: 1» in fd[0]:

write = «status: 2» + ‘\n’ + str(pd) + ‘\n’ + str(user_info) + ‘\n’+ str(user_info2) + ‘\n’ + str(user_info3) + ‘\n’ + str(user_info4) + ‘\n’ + str(user_info5) + ‘\n’

my_file1 = open(‘users/’+user_id+’.txt’, ‘w’)

my_file1.write(write)

my_file1.close()

if «1» in fd [1]:

blasthack(id, «Подарок для девочек до 15 лет: google.com»)

elif «2» in fd [1]:

blasthack(id, «Подарок для девушек 15-30 лет: google.com»)

elif «3» in fd [1]:

blasthack(id, «Подарок для женщин 30+ лет: google.com»)

elif «4» in fd [1]:

blasthack(id, «Подарок для мальчиков 15 лет: google. com»)

elif «5» in fd [1]:

blasthack(id, «Подарок для парней 15-30 лет: google.com»)

elif «6» in fd [1]:

blasthack(id, «Подарок для мужчирн 30+ лет: google.com»)

f.close()

cbt=0

except: response != «error»

• Ищем в коде фрагмент “ТОКЕН СЮДА” и заменяем на ваш токен.
• Сохраняем код бота в файл bot.py.
• Загружаем скрипт на сервер.
  

• Создаем файл log.txt.
  

• Создаем папку users.
  

• Инициируем запуск бота bot.py.
  

• Тестируем, все ли работает как нужно.

Слева-направо: бот не друг, инициация дружбы, подача заявки

Слева-направо: бот отреагировал на команду «Давай дружить», история переписки, реакция на команду «Хочу подарок» до и после розыгрыша

Пара важных моментов

Обратите внимание, что используемые ботом фразы специально приведены в «буквальный вид» с целью демонстрации работы алгоритма бота. При реальном использовании их рекомендуется заменить. Например, таким образом:

Также можно добавить обращение к пользователю по имени — это повысит траст

Отдельно обратите внимание на структуру файла, в которой сохраняется информация о пользователе:

При добавлении парсинга дополнительной информации с помощью методов, которые не использованы в коде, структура может измениться. Присваивание приза реализовано через учет пола и возраста. Всего у данного бота предусмотрено 6(+2) вариантов приза:

• Женщинам в диапазона 0-15, 15-30, и 30+ лет.
• Мужчинам в диапазона 0-15, 15-30, и 30+ лет.
• И по два доп. варианта для каждого пола, если возраст скрыт (по умолчанию бот будет считать, что такому юзеру 25).

Присваивание типа приза заносится в переменную pd и также записывается в файл пользователя. Для большего вовлечения может быть использован рандомайзер и лимитированное количество попыток — но обе эти фичи сами по себе являются темой для отдельной статьи.

Исходный код бота Дед Мороз

Ссылка на скачивание исходного кода

Подводя итоги

Несмотря на то, что бот оказался громоздким и не самым эффективным с точки зрения алгоритмизации — он полностью решает поставленные задачи. Более того, «топорная» структура бота позволяет сравнительно легко апдейтить его нужными функциями, если вы не являетесь программистом. Надеемся, он поможет вам собрать максимум трафика во время новогодней суеты.

Полная версия статьи 👉

🔥 Еще больше материалов от профи для арбитражников, маркетологов и всех, кто работает с трафиком — https://trafficcardinal.com

Также подписывайтесь на Телеграм медиа Traffic Cardinal — https://t.me/trafficcardinal

«ВКонтакте» запустила в мессенджере чат-боты для бизнеса

Продолжение сюжета от

Новости СМИ2

Новости 13:37 13 апреля 2023

Новости 13:37 13 апреля 2023

Анастасия Марьина

Руководитель новостного отдела RB. ru

Анастасия Марьина

«ВКонтакте» запустила в «VK Мессенджере» чат-боты, которые адаптированы под потребности разных сфер бизнеса, говорится в сообщении соцсети.

Анастасия Марьина

С помощью чат-ботов компании в сферах страхования, ритейла, туризма и других могут авторизовывать клиентов, отправлять транзакционные уведомления, оказывать персональную поддержку. Набор сценариев может меняться в зависимости от нужд. 

Соцсеть также усовершенствовала API для чат-ботов. Обновление позволило компаниям интегрировать в свои чат-боты уведомления с кнопками действий.

Пользователь, открыв уведомление от бота, может в один клик оформить заявку, узнать статус заказа или сделать любое другое предложенное действие, без траты времени на поиск нужной команды.

 

Обновленная платформа чат-ботов доступна пользователям как в мобильных приложениях «ВКонтакте» и «VK Мессенджер», так и в веб-версии соцсети. Официальные чат-боты компаний будут помечаться специальным интерфейсным баннером. 

В январе VK запустила пилотный проект по отправке бесплатных уведомлений клиентам российских банков через «VK Мессенджер». К нему присоединились «Альфа-банк» и ПСБ.

Фото на обложке: VK

Подписывайтесь на наш Telegram-канал, чтобы быть в курсе последних новостей и событий!

• Чат-боты
• Бизнес
• Мессенджеры
• Социальные сети
• ВКонтакте

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Материалы по теме

1. 1 Чем речевые технологии и модели Big Data полезны для клиентского сервиса? Кейс
2. 2 Искусственный интеллект vs SEO: кто кого?
3. 3 Эксперимент: могут ли ChatGPT, Gerwin и «Балабоба» заменить копирайтеров
4. 4 Кому в России с ChatGPT хорошо
5. 5 7 трендов мобильной разработки в 2023 году

ВОЗМОЖНОСТИ

08 мая 2023

CUNY Public Health Accelerator

08 мая 2023

AG 4 Future Food Accelerator

10 мая 2023

«Покажи Москву!»

Все ВОЗМОЖНОСТИ

Списки и рейтинги

Самые интересные нейросети: топ-14 сервисов для раскрашивания изображений, генерации текста и не только

Списки и рейтинги

11 приложений для поиска секс-партнера

Списки и рейтинги

24 вопроса, которые лучше задать вместо типичного «Чем вы занимаетесь?»

Истории

Подборка: 10 самых популярных ИИ-генераторов изображений

Аналитика

Нейросеть ChatGPT: новый бесплатный чат-бот с искусственным интеллектом

Выберите правильную платформу и приложения

Как человек, который занимается машинным обучением, вас, вероятно, просили создать чат-бота для бизнеса, или вы уже сталкивались с проектом чат-бота.

Когда я начал свой путь в машинном обучении, подруга попросила меня создать чат-бота для ее бизнеса. После множества неудачных попыток кто-то посоветовал мне проверить платформы машинного обучения с помощью сервисов для создания чат-ботов. Это было не что иное, как блаженство оттуда.

В наши дни предприятия хотят масштабировать операции, а чат-боты не привязаны ко времени и физическому местоположению, поэтому они являются хорошим инструментом для обеспечения масштабирования. Не только предприятия — в настоящее время я работаю над проектом чат-бота для государственного учреждения.

Но давайте ненадолго вернемся к основам — что вообще такое чат-бот?

В этой статье мы сосредоточимся в основном на чат-ботах с машинным обучением.

Что такое чат-бот с машинным обучением?

Чат-бот (разговорный ИИ) — это автоматизированная программа, которая имитирует человеческий разговор с помощью текстовых сообщений, голосовых чатов или того и другого. Он учится делать это на основе большого количества входных данных и обработки естественного языка (NLP) .

Ради семантики чат-боты и диалоговые помощники будут использоваться в этой статье взаимозаменяемо, они означают одно и то же.

Зачем тебе чат-бот?

РОДСТВЕННЫЕ СТАТЬИ

Как ИИ и машинное обучение могут решать бизнес-задачи в туризме — чат-боты, системы рекомендаций и анализ настроений
Как структурировать и управлять проектами обработки естественного языка (NLP)

Зачем вашей организации нужен чат-бот?

В опросе Oracle 80% предприятий ответили, что используют чат-ботов, а 48% уже используют технологии автоматизации. Согласно отчету Grand View Research, к 2025 году мировой рынок чат-ботов достигнет 1,23 миллиарда долларов, а совокупный годовой темп роста составит 24,3%. Для чего используются чат-боты?

1. Операции масштабирования

Чат-боты отлично подходят для масштабирования операций, поскольку они не имеют ограничений, связанных с человеческим фактором. Мир может быть разделен часовыми поясами, но чат-боты могут общаться с клиентами в любом месте и в любое время. С точки зрения производительности, при достаточной вычислительной мощности чат-боты могут одновременно обслуживать большую клиентскую базу.

2. Автоматизация задач

Чат-боты очень эффективно автоматизируют определенные задачи. Как только они запрограммированы на выполнение конкретной задачи, они с легкостью справляются с ней. Например, некоторые вопросы клиентов задаются неоднократно и имеют одни и те же конкретные ответы. В этом случае использование чат-бота для автоматизации ответов на эти конкретные вопросы было бы простым и полезным.

3. Вовлечение пользователей

Главная задача не в том, чтобы привлечь пользователей на веб-сайт или в приложение, а в том, чтобы удержать их на сайте или в приложении. Приветствия чат-бота могут помешать пользователям покинуть ваш сайт, привлекая их. Короткие приглашения в чат позволяют активно взаимодействовать с пользователями.

4. Интеграция с социальными сетями

Чат-боты могут быть интегрированы с платформами социальных сетей, такими как Facebook, Telegram, WeChat, где бы вы ни общались. Их также можно интегрировать с веб-сайтами и мобильными приложениями. Интеграция чат-бота помогает пользователям получать быстрые ответы на свои вопросы и круглосуточную поддержку, что может привести к увеличению продаж.

5. Генерация данных

При взаимодействии с пользователями чат-боты могут сохранять данные, которые можно анализировать и использовать для улучшения качества обслуживания клиентов.

6. Способность говорить на нескольких языках

Помимо возможности вести содержательные разговоры, чат-боты могут понимать запросы пользователей на других языках, а не только на английском. Благодаря достижениям в области обработки естественного языка (NLP) и нейронного машинного перевода (NMT) чат-боты могут давать мгновенные ответы на языке пользователя.

7. Общайтесь с более молодыми клиентами

Статистика показывает, что миллениалы предпочитают общаться с брендами через социальные сети и чат, а не по телефону. Они разбираются в технологиях и обладают большой покупательной способностью. Хорошо удовлетворять их потребности и иметь надежный чат-бот.

Отрасли, в которых могут помочь чат-боты

1. Служба поддержки клиентов

Если вашей компании необходимо глобальное масштабирование, вы должны иметь возможность отвечать клиентам круглосуточно на разных языках. Чат-боты делают это эффективно.

2. Электронная торговля

Поскольку количество интернет-магазинов растет с каждым днем, бренды электронной коммерции сталкиваются с проблемой создания большой клиентской базы, завоевания доверия клиентов и их удержания. Для успешного выполнения этих задач брендам необходима круглосуточная поддержка клиентов, помощь с онлайн-покупками, управление платежами, а также информирование клиентов о последних скидках, создание доверия и социальная вовлеченность.

Людям может быть обременительно делать все это, но поскольку чат-боты лишены человеческой усталости, они могут делать это и многое другое.

3. Здравоохранение

Исследования показали, что практикующие врачи тратят одну шестую своего рабочего времени на административные задачи. Чат-боты в здравоохранении меняют правила игры для медицинских работников. Это снижает рабочую нагрузку за счет постепенного сокращения посещений больниц, ненужных лекарств и времени консультаций, особенно сейчас, когда отрасль здравоохранения действительно испытывает стресс.

Для пациентов это позволило сократить время на дорогу до кабинета врача, обеспечить легкий доступ к врачу одним нажатием кнопки и многое другое. Кроме того, чат-боты способствуют экономии средств при оказании медицинской помощи. По оценкам экспертов, к 2022 году экономия средств от использования чат-ботов в сфере здравоохранения во всем мире достигнет 3,6 млрд долларов США. 

4. Путешествия и туризм

С помощью чат-ботов туристические агентства могут помочь клиентам забронировать авиабилеты, оплатить эти рейсы и порекомендовать интересные места для отдыха и туризма, экономя время консультантов для решения более важных вопросов.

5. Банковское дело и финансы

Банковское дело и финансы продолжают развиваться вместе с технологическими тенденциями, и чат-боты в отрасли неизбежны. С помощью чат-ботов компании могут принимать решения на основе данных — повышать продажи и маркетинг, выявлять тенденции и организовывать запуск продуктов на основе данных, полученных от ботов.

Некоторые банки предоставляют чат-ботов, чтобы помочь клиентам совершать транзакции, подавать жалобы и отвечать на вопросы. Соблюдение нормативных требований и безопасность являются основными препятствиями для внедрения новых технологий в финансовом пространстве, но с помощью чат-ботов вы можете создавать протоколы безопасности, такие как двухфакторная аутентификация, интеграция токенов, брандмауэры, круглосуточный мониторинг, зашифрованные серверные части для защиты пользовательских данных. и более.

6. Предприятия общественного питания и продуктовые магазины

Официанты иногда ошибаются в заказах еды. Но большинство продовольственных брендов и продуктовых магазинов обслуживают своих клиентов онлайн, особенно в этот пост-ковидный период, поэтому практически невозможно полагаться на человеческое агентство для обслуживания этих клиентов. Использование чат-ботов здесь стало необходимым. Они эффективно собирают заказы клиентов и доставляют их. Кроме того, анализируя запросы клиентов, бренды продуктов питания могут лучше ориентироваться на своем рынке. Поскольку чат-боты работают круглосуточно и без выходных, они постоянно доступны и быстро реагируют на запросы клиентов.

Почти в каждой отрасли можно использовать чат-бота для связи и автоматизации. Как правило, чат-боты добавляют столь необходимую гибкость и масштабируемость, которые необходимы организациям для эффективной работы на глобальной арене.

Итак, мы хотим создать чат-бота с машинным обучением. Во-первых, нам нужна платформа чат-бота .

Что такое платформа для чат-ботов?

Платформа чат-ботов — это служба, с помощью которой разработчики, специалисты по данным и инженеры по машинному обучению могут создавать и поддерживать чат-ботов. Они предлагают функции машинного обучения, такие как NLP. Они также позволяют интегрировать вашего чат-бота в платформы социальных сетей, такие как Facebook Messenger.

Я расскажу о различных платформах чат-ботов и добавлю ссылки в каждый раздел, где вы сможете узнать больше о любой платформе, которая вам интересна.

Dialogflow

Dialogflow на базе Google Cloud упрощает процесс создания и разработки чат-ботов NLP, принимающих голосовые и текстовые данные. Легко интегрируется с платформами социальных сетей.

Разработка чат-бота происходит через консоль Dialogflow, и им легко пользоваться. Перед разработкой в ​​консоли вам необходимо понять ключевую терминологию, используемую в Dialogflow — агенты, намерения, сущности и т. д.

Например, Intent — это задача (обычно разговор), определенная разработчиком. Он может быть вызван пользователем. Он используется разработчиком для определения возможных вопросов пользователя0 и правильных ответов от чат-бота.

Консоль Dialogflow | Источник: снимок экрана

Объект — это свойство в Dialogflow, используемое для ответа на запросы или запросы пользователей. Обычно это ключевое слово в запросе — имя, дата, местоположение. Они определены внутри консоли, поэтому, когда пользователь говорит или вводит запрос, Dialogflow ищет объект, и значение объекта может использоваться в запросе.

Dialogflow имеет набор предопределенных системных сущностей, которые вы можете использовать при построении намерения. Если этого недостаточно, вы также можете определить свои собственные объекты для использования в своих целях.

Двигаемся дальше, Fulfillment обеспечивает более динамичный отклик, когда вы используете дополнительные параметры интеграции в Dialogflow. Выполнения включены для намерений, и когда они включены, Dialogflow затем отвечает на это намерение, вызывая службу, которую вы определяете. Например, если пользователь хочет забронировать рейс на четверг с учетом выполнения, чат-бот будет просматривать базу данных рейсов и возвращать пользователю доступное время полета на четверг.

Контекст можно настроить для намерения, установив контексты ввода и вывода, которые идентифицируются именами строк.

И так далее, чтобы понять все эти концепции, лучше обратиться к документации Dialogflow.

Одно из преимуществ Dialogflow заключается в том, что он абстрагируется от сложностей создания приложения НЛП. Кроме того, он предоставляет консоль, с помощью которой разработчики могут визуально создавать, проектировать и обучать чат-ботов с искусственным интеллектом. На консоли есть эмулятор, где вы можете протестировать и обучить агента.

Dialogflow (Источник: скриншот)

Dialogflow предоставляет две разные службы виртуальных агентов, каждая со своим типом агента, пользовательским интерфейсом, API, клиентскими библиотеками и документацией: 

• Dialogflow ES: стандартный тип агента, наиболее подходящий для сборки простой чат-бот. Цены на эту службу агента разделены на бесплатную пробную версию и базовую версию. Вы можете узнать больше об ES в документации Dialogflow ES Basics.
• Dialogflow CX: расширенная служба агента, подходящая для крупных или очень сложных агентов. Он включает в себя потоки, страницы являются строительными блоками дизайна диалогов, а обработчики состояний используются для управления путями диалогов. Новые разработчики получают бесплатный кредит в размере 600 долларов США для использования Dialogflow CX, который автоматически активируется при первой пробной версии и истекает через 12 месяцев. Чтобы узнать больше об этом типе агента, ознакомьтесь с документацией по основам Dialogflow CX.

Такие компании, как Dominos, Shelf, Vonder и SnapEngage, используют Dialogflow.

Типы служб Dialogflow (Источник: снимок экрана)

Dialogflow можно интегрировать с GCP и AutoML для повышения точности обучения и NLP.

Подробнее о Dialogflow читайте в этой статье.

Amazon Lex

Amazon Lex предназначен для создания интерфейсов чат-ботов в любом приложении с использованием голоса и текста. Amazon Lex использует автоматическое распознавание речи (ASR) для преобразования речи в текст и понимание естественного языка (NLU) для распознавания текста. Существуют расширенные функции глубокого обучения для создания приложений с очень привлекательным пользовательским интерфейсом и реалистичным диалоговым взаимодействием.

Он использует технологию глубокого обучения, лежащую в основе Amazon Alexa, и позволяет быстро и легко создавать сложных диалоговых ботов на естественном языке.

Как и Dialogflow, Lex имеет собственный набор терминов, таких как намерения, слоты, исполнения и многое другое.

• Намерение: действие или разговор, который пользователь будет выполнять при взаимодействии с чат-ботом.
Слот
• . Слот в Amazon Lex — это параметр, используемый для понимания и правильного выполнения запроса пользователя.
• Тип слота. Этот тип слота представляет собой список значений, которые Amazon Lex использует для обучения модели машинного обучения распознаванию значений для слота. Например, вы можете определить тип слота под названием «Жанры». Каждое значение в типе слота — это название жанра, «комедия», «приключения», «документальный фильм» и т. д. Вы также можете определить синонимы для значения типа слота. Например, вы можете определить синонимы «забавный» и «юмористический» для значения «комедия». Каждый тип слота имеет не более 10 000 значений и синонимов. Всего у бота может быть 50 000 значений типа слота и синонимов. Amazon Lex также предоставляет встроенные типы слотов.

Amazon Lex предоставляется бесплатно в течение первого года. С момента начала работы с Amazon Lex вы можете обрабатывать до 10 000 текстовых запросов и 5 000 голосовых запросов или интервалов речи в месяц.

Источник: цены Amazon Lex

Lex имеет встроенную поддержку для интеграции ботов с такими платформами, как Facebook, Kik, Slack и т. д. Чтобы интегрировать бота с вашим веб-сайтом или мобильным приложением, у вас есть два способа:

1. Используйте AWS SDK: AWS SDK предоставляет API для отправки запросов боту. Это требует определенного уровня знаний в области программирования.
2. Использование Kommunicate: Kommunicate — это гибридное программное обеспечение для поддержки клиентов, которое обеспечивает интеграцию без кода с Amazon Lex, а также богатый интерфейс чата.

Клиентами Amazon Lex являются TransUnion, GE Appliances, Citbot, John Creek и т. д.

Azure Bot Services — это интегрированная среда для разработки ботов. Он использует Bot Framework Composer, холст визуального редактирования с открытым исходным кодом для разработки диалоговых потоков с использованием шаблонов и инструментов для настройки диалогов для конкретных случаев использования.

Он интегрирует службы понимания естественного языка, такие как LUIS и QnA Maker, и позволяет ботам отвечать, используя адаптивную генерацию языка. Composer доступен как для настольных компьютеров, так и для веб-компонентов. Он также обеспечивает доступ к адаптивным диалогам и генерации языка.

Адаптивный диалог: это гибкая модель диалога, которая позволяет разработчикам динамически обновлять процесс сохранения в зависимости от контекста. Это значительно упрощает прерывание, отмену и выполнение семантики планирования. Узнайте больше об этом в документации по адаптивному диалогу.

Понимание языка (LU): LU — это основной компонент Composer, он позволяет разработчикам и дизайнерам диалогов тренировать понимание языка непосредственно в контексте редактирования диалога. Поскольку диалоги редактируются в Composer, разработчики могут постоянно добавлять возможности естественного языка своих ботов. Чтобы узнать больше о создании языка в Composer, ознакомьтесь с документацией по созданию языка.

Источник: документация по Azure Bot Framework

Короче говоря, Composer использует адаптивные диалоги в Language Generation (LG), чтобы упростить обработку прерываний и придать ботам характер.

Поверхность визуального дизайна в Composer устраняет необходимость в шаблонном коде и делает разработку ботов более доступной. Вам больше не нужно переключаться между интерфейсами, чтобы поддерживать модель LU — ее можно редактировать в приложении. Вы экономите время за счет меньшего количества действий по настройке среды.

Composer предоставляет все необходимое для создания сложного диалога:

• Визуальное редактирование диалогов без необходимости написания кода,
• Инструменты для создания и управления компонентами понимания языка (NLU) и QnA,
• Мощная система создания языков и шаблонов,
• Готовый исполняемый файл среды выполнения бота.

Цены:

Компании, использующие Azure Bot Service, включают Daimler, United Parcel Service Inc, Daikin Industries, Telefonica и т. д. развертывайте чат-ботов в любом приложении, устройстве или канале.

Консоль IBM (Источник: снимок экрана)

Для сборки с помощью Watson Assistant вам потребуется создать бесплатную учетную запись IBM Cloud, а затем добавить ресурс Watson Assistant в свой пакет услуг. IBM Watson Assistant предлагает различные учебные ресурсы по созданию IBM Watson Assistant.

Одной из концепций IBM Watson Assistant является использование навыков. Под умением здесь подразумеваются возможности вашего чат-бота. Внутри навыка вы можете создать диалог навыка и диалог действия. IBM Watson Assistant также имеет такие функции, как язык Spring Expression, слот, отступления или каталог контента.

У Watson Assistant есть набор инструментов виртуального разработчика для интеграции своего чат-бота со сторонними приложениями. С помощью набора инструментов сторонние приложения могут отправлять пользовательский ввод в службу Watson Assistant, которая может взаимодействовать с серверными системами поставщика.

Watson может создавать когнитивные профили для поведения и предпочтений конечных пользователей, а также инициировать беседы для предоставления рекомендаций. IBM также предоставляет разработчикам каталог уже настроенных пакетов обслуживания клиентов и отраслевых пакетов для автомобильной и гостиничной индустрии.

Разработчики также могут изменять ответы Watson Assistant, чтобы создать искусственную личность, отражающую демографические характеристики бренда. Он защищает данные и конфиденциальность, позволяя пользователям отказаться от обмена данными. Он также поддерживает несколько языков, таких как испанский, немецкий, японский, французский или корейский.

Цены. Создание чат-бота с использованием тарифного плана Lite для Watson Assistant бесплатно, но ограничение составляет 10 000 вызовов API. Затем Watson Assistant стоит 0,0025 доллара США за вызов API для стандартной версии.

Такие компании, как DB Dialog и DB Steel, BBank of Scotland, Staples, Workday, используют IBM Watson Assistant в качестве своей диалоговой платформы искусственного интеллекта.

Заключение

Чат-боты очень полезны в современной цифровой экономике. Они обеспечивают масштабируемость и гибкость для различных бизнес-операций. И их довольно просто построить и развернуть. Это отличный способ автоматизировать рабочие процессы (например, повторяющиеся задачи, такие как заказ пиццы).

Я надеюсь, что эта статья дала вам некоторые идеи о том, какую платформу использовать для создания ваших чат-ботов. Спасибо за прочтение!

Ссылки

1. https://marutech.com/7-reasons-why-business-needs-chatbot/
2. https://botscrew.com/blog/industries-benefit-chatbots/ 
3. https://www.margo-group.com/en/news/a-brief-introduction-to-chatbots-with-dialogflow/  
4. https://aws.amazon.com/lex/   
5. https://azure.microsoft.com/en-us/services/bot-services/#demo
6. https://chatbotslife.com/build-a-chatbot-with-ibm-watson-assistant-part1-3f88c8ed2f91 
7. https://chatbotsmagazine.com/3-reasons-why-you-need-a-conversational-chatbot-17db97cd53e4
8. https://www. clickz.com/what-industries-have-the-greatest-potential-for-chatbot-disruption/ 
9. http://www.businessinsider.com/chatbot-market-stats-trends-size-ecosystem-research-2017-10
10. https://www.juniperresearch.com/press/press-releases/ai-powered-chatbots-drive-dramatic-cost-savings
11. https://chatbotsjournal.com/25-chatbot-platforms-a-comparative-table-aeefc932eaff

Хороший бот, плохой бот: использование ИИ и машинного обучения для решения проблем с качеством данных

Присоединяйтесь к топ-менеджерам в Сан-Франциско 11–12 июля, чтобы узнать, как лидеры интегрируют и оптимизируют инвестиции в ИИ для достижения успеха . Узнать больше

---

Более 40% всего трафика веб-сайтов в 2021 году даже не было связано с людьми.

Это может звучать тревожно, но это не обязательно плохо; боты являются основой функционирования Интернета. Они облегчают нашу жизнь способами, которые не всегда очевидны, например, получением push-уведомлений об акциях и скидках.

Но, конечно, плохие боты есть, и они засоряют почти 28% всего трафика сайта. От спама, захвата учетных записей, очистки личной информации и вредоносного ПО — как правило, именно то, как боты развертываются людьми, отличает хорошее от плохого.

С появлением доступного генеративного ИИ, такого как ChatGPT, станет труднее различить, где заканчиваются боты и начинаются люди. Эти системы становятся лучше с точки зрения рассуждений: GPT-4 сдал экзамен на адвоката в 10% лучших участников тестирования, а боты даже победили тесты CAPTCHA.

Событие

Преобразование 2023

Зарегистрируйтесь сейчас

Во многих отношениях мы могли бы быть в авангарде критической массы ботов в Интернете, и это могло бы стать серьезной проблемой для данных потребителей.

Экзистенциальная угроза

Ежегодно компании тратят около 90 миллиардов долларов на исследования рынка, чтобы расшифровать тенденции, поведение клиентов и демографические данные.

Но даже с такой прямой связью с потребителями процент отказов от инноваций ужасен. Каталина прогнозирует, что уровень отказов потребительских товаров (CPG) составляет ужасающие 80%, в то время как Университет Торонто обнаружил, что 75% новых продуктовых продуктов терпят неудачу.

Что, если данные, на которые полагаются эти создатели, были пронизаны ответами, сгенерированными ИИ, и на самом деле не отражали мысли и чувства потребителя? Мы будем жить в мире, где предприятиям не хватает фундаментальных ресурсов для информирования, проверки и вдохновения своих лучших идей, что приводит к стремительному росту числа неудач, кризис, который они не могут себе позволить сейчас.

Боты существуют уже давно, и по большей части исследования рынка основывались на ручных процессах и интуиции для анализа, интерпретации и отсеивания таких низкокачественных респондентов.

Но в то время как люди исключительны в приведении оснований к данным, мы не в состоянии отличить ботов от людей в масштабе. Реальность для потребительских данных такова, что зарождающаяся угроза больших языковых моделей (LLM) скоро превзойдет наши ручные процессы, с помощью которых мы можем идентифицировать плохих ботов.

Плохой бот, познакомьтесь с хорошим ботом

Там, где боты могут быть проблемой, они также могут быть решением. Создавая многоуровневый подход с использованием ИИ, включая модели глубокого обучения или машинного обучения (МО), исследователи могут создавать системы для разделения низкокачественных данных и полагаться на хороших ботов для их обработки.

Эта технология идеальна для обнаружения тонких закономерностей, которые люди могут легко пропустить или не понять. И при правильном управлении эти процессы могут передавать алгоритмы машинного обучения для постоянной оценки и очистки данных, чтобы гарантировать, что качество соответствует требованиям ИИ.

Вот как: 

Создайте меру качества

Вместо того, чтобы полагаться исключительно на ручное вмешательство, команды могут обеспечить качество, создав систему оценки, с помощью которой они определяют распространенную тактику ботов. Построение меры качества требует субъективности. Исследователи могут установить барьеры для ответов на различные факторы. Например: 

• Вероятность спама: Состоят ли ответы из вставленного или вырезанного содержимого?
• Тарабарщина: Человеческий ответ будет содержать названия торговых марок, имена собственные или орфографические ошибки, но обычно ведет к убедительному ответу.
• Пропуск вопросов на припоминание: хотя ИИ может достаточно точно предсказать следующее слово в последовательности, он не может воспроизвести личные воспоминания.

Эти проверки данных могут быть субъективными — в этом суть. Сейчас как никогда нам нужно скептически относиться к данным и создавать системы для стандартизации качества. Применяя балльную систему к этим характеристикам, исследователи могут составить общую оценку и исключить некачественные данные, прежде чем они перейдут к следующему уровню проверки.

Посмотрите на качество данных

С появлением человекоподобного ИИ боты могут проскользнуть сквозь трещины только благодаря показателям качества. Вот почему крайне важно накладывать эти сигналы на данные вокруг самого вывода. Реальным людям нужно время, чтобы прочитать, перечитать и проанализировать, прежде чем ответить; плохие деятели часто этого не делают, поэтому важно смотреть на уровень ответа, чтобы понять тенденции плохих деятелей.

Такие факторы, как время до ответа, повторение и проницательность, могут выйти за пределы поверхностного уровня, чтобы глубоко проанализировать характер ответов. Если ответы приходят слишком быстро или почти идентичные ответы задокументированы в одном (или нескольких) опросах, это может быть явным признаком низкого качества данных. Наконец, выходя за рамки бессмысленных ответов и определяя факторы, влияющие на содержательный ответ, — критически рассматривая длину ответа и строку или количество прилагательных, — можно отсеять ответы самого низкого качества.

Не ограничиваясь очевидными данными, мы можем установить тенденции и построить непротиворечивую модель на основе высококачественных данных.

Заставьте ИИ сделать вашу уборку за вас

Обеспечение высокого качества данных — это не процесс «установил и забыл»; для этого требуется постоянно модерировать и принимать как хорошие, так и плохие данные, чтобы достичь движущейся цели — качества данных. Люди играют неотъемлемую роль в этом маховике, где они настраивают систему, а затем сидят над данными, чтобы выявлять шаблоны, влияющие на стандарт, а затем возвращают эти функции обратно в модель, включая отклоненные элементы.

Ваши существующие данные также не застрахованы. Существующие данные не должны быть высечены на камне, а должны соответствовать тем же строгим стандартам, что и новые данные. Регулярно очищая нормативные базы данных и исторические эталонные показатели, вы можете убедиться, что каждый новый фрагмент данных сопоставляется с высококачественной точкой сравнения, открывая возможность более гибкого и уверенного принятия решений в масштабе.

Когда эти оценки будут получены, эту методологию можно масштабировать по регионам для выявления рынков с высоким риском, где может потребоваться ручное вмешательство.

Борьба с гнусным ИИ с помощью хорошего ИИ

Индустрия маркетинговых исследований находится на перепутье; качество данных ухудшается, и вскоре боты будут составлять еще большую долю интернет-трафика. Это ненадолго, и исследователи должны действовать быстро.

Но решение состоит в том, чтобы бороться с гнусным ИИ с помощью хорошего ИИ. Это позволит раскрутиться добродетельному маховику; система становится умнее по мере того, как модели получают больше данных. Результатом является постоянное улучшение качества данных. Что еще более важно, это означает, что компании могут быть уверены в своих исследованиях рынка, чтобы принимать гораздо более эффективные стратегические решения.

Джек Миллершип — руководитель службы обработки данных по телефону Zappi .

DataDecisionMakers

Добро пожаловать в сообщество VentureBeat!

DataDecisionMakers — это место, где эксперты, в том числе технические специалисты, работающие с данными, могут делиться знаниями и инновациями, связанными с данными.