Die IBM Cloud bietet tolle Möglichkeiten, schnell und zuverlässig einen Chat Bot z.B. für den Kundensupport oder eine Webseite zu entwickeln. In unserem Beispiel beleuchten wir den Chat Bot, welchen ich für die Webseite erstellt habe. Dabei gehe ich zwar auf die Schritte ein, die für die Einrichtung eines Bots basierend auf IBM Watson notwendig sind. Viel wichtiger ist aber, die Funktion und Semantik einer Chat-Bot-Applikationen. Auch bei dem Bau von Chat Bots kann man sich im Kreise drehen oder gar verschätzen was die Komplexität betrifft. Wichtig ist das man vorher genau definiert wofür man den Bot einsetzen möchte.
Setup eines Chatbots auf der IBM Cloud
Dafür muss erstmal ein kostenloses Konto bei IBM erstellt werden. Die Freigabe dauert in der Regel bis zu 24 Stunden. Danach bekommt ihr die Zugangsdaten via E-Mail zugeschickt. Nach der Anmeldung könnt ihr eine „neue Ressource anlegen“. Dort findet ihr unter der Rubrik, künstlicher Intelligenz den „Watson Assistant“. Diesen könnt ihr dann einfach starten und in eure Anwendung oder WordPress Seite integrieren.
Man unterscheidet folgende Größen, die zur Konfiguration eines Chat-Bots genutzt werden können:
„Intents“ – s.g. Intensionen: Eine Intension drückt i.d.R. aus was ein Nutzer erwarten könnte, bzw. was ein Nutzer ausdrücken möchte. Der Bot kann mit Hilfe eines „Sets“ an Intensionen, feststellen was gemeint ist und entsprechend eine Antwort aus dieser Kategorie zurückgeben.
„Dialog“ – s.g. Dialogbereich: Bestimmte Themenbereiche werden in einem Graphen immer in s.g. Nodes definiert. Diese können, untereinander verschachtelt sein und in Beziehung miteinander stehen. Wichtig ist, dass man dabei die Pfade so exakt wie möglich definiert. Auch indem man händisch den Bot trainiert.
„Entities“ s.g. Entitäten: Entitäten sind wie Substantive oder Keywords. Durch diese kann der Assistent zielgerichtete Antworten auf Fragen geben. Zum Beispiel „Wie viele Tische sind noch frei“, oder „wo finde ich die nächste U-Bahn“. Dort sind auch die System-Entitäten hinterlegt. Diese sind bspw. Systemzeit, Währung, Sprache etc. In den meisten Fällen benötigt man diese nicht. Entitäten sind erst interessant, wenn man weiterführende Prozesse abbilden möchte.
Folgendes Video geht detaillierter auf Entitäten ein:
Mit „Intents“ und „Dialogs“ einem Chatbot das Antworten beibringen
Wie vorhin bereits erklärt, kann mit s.g. „Intents“ eine Intension eines Nutzers zum Ausdruck gebracht bzw. eingeschränkt werden. Diese Intensionen lassen sich dann auf einen Dialog „mappen“. Der Chat-Bot, erkennt nun die Semantik in einem Chat-Verlauf und kann je nach „Intent“ dann entsprechend den Inhalt als Antwort wiedergeben. Man muss dem Bot also beibringen, welche Antwortmöglichkeiten es gibt. Kein Bot kann diese derzeit selbständig erraten. Immerhin ein Zeitersparnis wenn man bedenkt, wie oft Nutzer auf eine Webseite kommen und immer das Gleiche fragen wollen, dies aber häufig nicht können. Aus diesem Grund sind Chat-Bots derzeit vor allem im Bereich des Kundensupports und Vertriebs extrem beliebt. Was die wenigsten Leute wissen. Viele Lösungen und Anbieter im Markt verwenden genau diese Cloud-Werkzeuge, wie IBM Watson, um eigene Services und Produkte anzubieten. Da gehört in der Regel nicht viel technisches Know-How dazu. Außer man geht daher und baut selbst einen Chat-Bot. Die wesentliche Aufgaben besteht somit nicht in der Erstellung eines Bots perse, sondern in Konfiguration dessen Logik und dem Aufbau des Algorithmus. Falls Sie das Thema interessiert können Sie unser Team kontaktieren. Wir beraten Sie gerne und helfen Ihnen einen passenden Usecase zu finden oder einen Chat-Bot umzusetzen.
Probiert es einfach selbst mal aus
Rechts unten auf unserer Webseite befindet sich ein Bot der so trainiert wurde das er auch Emotionen erkennt. Fragt ABIS doch einmal mal wie es ihm geht oder woher er kommt 🙂
Cover-Foto by Kindel Media from Pexels
