Aufbau eines benutzerdefinierten Chatbots

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.

from rasa.nlu.model import Interpreter
from rasa.nlu.training_data import TrainingData, Message
from rasa.nlu.training_data import intents, IntentExample
from rasa.nlu.featurizers import SpacyFeaturizer

# Custom training examples
custom_training_examples = [
    IntentExample("GeneralInquiry", "What are the popular attractions in the city?"),
    IntentExample("GeneralInquiry", "Tell me about the top tourist spots."),
    IntentExample("GeneralInquiry", "Which places should I visit in this city?"),
    IntentExample("GeneralInquiry", "Can you recommend any attractions?"),
    IntentExample("GeneralInquiry", "I want to explore the city, what are some must-see places?"),
    IntentExample("BusScheduleInquiry", "When is the next bus to downtown?"),
    IntentExample("BusScheduleInquiry", "What time does the bus leave for downtown?"),
    IntentExample("BusScheduleInquiry", "Can you provide the bus schedule to downtown?"),
    IntentExample("BusScheduleInquiry", "Is there a bus going to downtown soon?"),
    IntentExample("BusScheduleInquiry", "I need information on buses heading to downtown."),
    IntentExample("Ticketing", "How can I purchase a bus ticket?"),
    IntentExample("Ticketing", "Where can I buy a ticket for the bus?"),
    IntentExample("Ticketing", "What is the process of purchasing a bus ticket?"),
    IntentExample("Ticketing", "Can you guide me on how to buy a bus ticket?"),
    IntentExample("Ticketing", "I want to book a ticket for the bus.")
]

# Load the pre-trained model
model_path = "<path_to_pretrained_model>"
interpreter = Interpreter.load(model_path)

# Create a TrainingData instance with the custom training examples
training_data = TrainingData()
for example in custom_training_examples:
    message = Message.build(text=example.text, intent=example.intent)
    training_data.training_examples.append(message)

# Add word vectors to the training data
featurizer = SpacyFeaturizer()
featurizer.train(training_data)

# Fine-tune the pre-trained model with the custom training data and word vectors
interpreter.train(training_data, featurizer=featurizer)

# Perform intent classification
query = "What time does the bus leave for downtown?"
response = interpreter.parse(query)
intent = response['intent']['name']
confidence = response['intent']['confidence']

print(f"Detected Intent: {intent} (Confidence: {confidence})")

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

1. 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.
   
   
2. 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.
   
   
3. 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.