用Recast.AI创立一个聊天机器人

  • 电脑网络维修
  • 2024-11-14

聊天机器人,包含基于语音的以及其余技术的,曾经实践经常使用了有一阵子了。从让用户介入谋杀解密游戏,到协助成功房地产买卖和医疗诊断,聊天机器人曾经超过了多个畛域。

有许多平台可以让用户创立和部署机器人。Recast.AI(在被 SAP 收买之后如今是 SAP Conversational AI)是其中的后行者。

酷炫的界面、单干性以及它所提供的剖析工具,让它成为盛行的选用。

正如 Recast 官网网站说的,“它是一个创立、训练、部署和监控智能机器人的终极单干平台。”

创立一个基础的机器人

让咱们来看看如何在 Recast 创立一个基础的机器人。

所以这就是你在 Recast 平台创立的机器人。

开发一个机器人的五个阶段

用 Recast 官网博客的话说,在机器人的生命中有五个阶段。

经过用意训练机器人

你可以在仪表板上看到搜查、分叉或创立一个 用意 的选项。“‘用意’是一系列含意相反但结构不同的表白。‘用意’是你的机器人了解才干的外围。每个‘用意’代表了机器人可以了解的一种想法。”(摘自Recast.AI网站)

图 2: 机器人面板

就像先前定的,你须要一个讲笑话的机器人。所以底线是这个机器人可以了解用户在要求它讲笑话,它不应该在用户仅仅说了“Hi”的状况下回复一个笑话——这可不妙。把用户或许说的话启动分组,比如:

在继续从头开局创立用意之前,让咱们来看看搜查/分叉选项。在搜查框输入 “Joke”(图 3)。系统给出了环球的 Recast用户创立的地下的用意清单,这就是为什么说 Recast自然就是单干性质的。所以其实没有必要从头开局创立一切的用意,可以在曾经创立的基础上启动构建。这就降落了训练具备经常出现用意的机器人所需的投入。

图 3: 搜查一个用意

减少了一些表白之后,机器人会给出一些倡导,像图 7 展现的那样。选用几个将它们减少到用意中。你还可以依据机器人的高低文,标志你自己的自定义实体来检测关键词。

图 7: 倡导的表白

技艺

技艺 是一块有明白目的的对话,机器人可以据此运转并到达指标。它可以像打招呼那么繁难,也可以更复杂,比如基于用户提供的信息提供电影倡导。

技艺须要的不能只是一对问答,它须要屡次交互。比如思考一个帮你学习汇率的机器人。它一开局会问原货币,而后是指标货币,最后给出准确回应。联合技艺可以创立复杂的对话流。

上方是如何给笑话机器人创立技艺:

由于这个繁难的经常使用范例,你不须要在需求选项卡中思考任何特定的需求,但可以思考只要当某些关键字或实体产生时才须要触发照应的状况——在这种状况下你须要需求。

需求是某个技艺执执行作之前须要检索的用意或实体。需求是对话中机器人可以经常使用的关键信息。例如用户的姓名或位置。一旦一个需求成功,关系的值就会存储在机器人的内存中,供整个对话经常使用。

如今让咱们转到举措页面设置 回应 (参见图 10)。

图 10: 减少举措

点击减少 新信息组 new message group 。而后选用 发送信息 Send message 并减少一条文本信息,在这个例子中可以是任何笑话。当然,你必需不想让你的机器人每次都说一样的笑话,你可以减少多条信息,每次从中随机选用一条。

图 11: 减少文本信息

频道集成

一个成功的机器人还依赖于它的易得性。Recast 有不少的内置信息频道集成,如 Skype for Business、KikMessenger、Telegram、Line、Facebook Messenger、Slack、Alexa 等等。除此之外,Recast还提供了 SDK 用于开发自定义的频道。

此外,Recast 还提供一个可立刻便用的网页聊天(在衔接页面中)。你可以自定义色彩主题、题目、机器人头像等。它给你提供了一个可以减少到页面的脚本标签。你的界面如今就可以经常使用了(图 12)。

图 12: 设置网络聊天

网页聊天的代码是开源的,开发者可以更繁难地定制外观、规范回应类型等等。面板提供了如何将机器人部署到各种频道的逐渐环节说明。这个笑话机器人部署在 Telegram 和网页聊天上,就像图 13 展现的那样。

图 13: 网页聊天部署

图 14: Telegram 中开发的机器人

还有更多

Recast 允许多言语,创立机器人的时刻选用一个言语作为基础,但之后你有选项可以减少更多你想要的言语。

图 15: 多言语机器人

这里的例子是一个繁难的静态笑话机器人,实践经常使用中或许须要更多的和不同系统的交互。Recast 有 Web 钩子配置,用户可以衔接到不同的系统来失掉回应。同时它还有具体的 API 文档来协助经常使用平台的每个独立配置。

至于剖析,Recast 有一个监控面板,协助你了解机器人的准确度以及愈加深化地训练机器人。

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