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Chatbots

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Philip Schönholzer

Über mich

  • Wohne in Luzern
  • Kommunikation und Informatik
  • Requirements Engineering & Interaction Design
  • Mitgründer der Apptiva AG
  • Entwickeln Chatbots seit 2016

Beispiele von Chatbots

Worin unterscheiden sich diese Chatbots?


Was ist ein Bot?

  • Ein Programm, das selbstständig eine Aufgabe ausführt.
  • lernfähig ist
  • intelligent ist (?)
  • Wenn eine Konversation stattfindet, spricht man von Chatbots.

Warum Chatbots einsetzen?

  • Smartphone ist das meistgenutzte Medium
  • Messaging ist die wichtigste App auf dem Smartphone
  • Chatbots sind dort wo die Nutzer sind

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Eigenschaften

Kategorisieren, ohne zu werten

  • Gibt sich als Mensch / Bot aus
  • Sachlich / Witzig
  • ...

::right::

Bewertungskriterien

Was macht einen guten Chatbot aus?

  • Zielerreichung
  • Einfachheit
  • ...

Einsatzmöglichkeiten von Chatbots

Wofür setzten man Chatbots heute ein

  • Produktivität (NEU)
    • Erstellung von Inhalten
    • Code schreiben
  • Lernen (NEU)
    • Wissen erarbeiten
    • Recherchieren
  • Kundendienst
  • E-Commerce
  • Marketing

Kanäle von Chatbots

Auf was für Kanälen können Chatbots kommunizieren?

  • Web
  • WhatsApp
  • Facebook Messenger
  • Skype
  • Skype for Business
  • Slack
  • Telegram
  • Weitere exotische Messenger-Dienste

Vorteile von Chatbots

Was haben Chatbots für Vorteile gegenüber anderen interaktiven Medien

  • Bots sind sehr einfach zu bedienen
  • Können die Konversation aktiv wieder aufnehmen
  • Antworten nicht nur, sondern führen Aktionen aus
  • Persönlichste Form der Interaktion mit einer Maschine
  • Bots haben Persönlichkeit
  • Lernen, was die Besucher wollen
  • Der Entwicklungsaufwand hält sich in Grenzen

Funktionsumfang von Chatbots

  • Natürliche Sprachverarbeitung
  • Antworten generieren
  • Dialogmanagement
  • Umsysteme integrieren
    • Bessere Antworten generieren wie z.B. Status einer Bestellung abfragen
    • Ausführen von Aktionen wie Produktbestellungen, Buchungen oder Terminvereinbarungen
  • Benachrichtigungen versenden

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Gesprächstypen (Interaktionsstile) von Chatbots (1/2)

Strukturierte / eingeschränkte Chatbots

:: left ::

  • Beschränken die möglichen Antworten auf einen vordefinierten Satz von Optionen
  • Optionen als Liste von Multiple-Choice-Fragen
  • Benutzer wählen eine der vorgegebenen Optionen aus
  • Antworten basieren auf den gewählten Optionen und erfordern kein NLP
  • Verwendet Logik (z.B. Workflows) zur Definition des Prozesses

:: right ::


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Gesprächstypen (Interaktionsstile) von Chatbots (2/2)

Offener / hybrider Chatbot

:: left::

  • Erlaubt die Eingabe von Freitext
  • Versucht den Text zu interpretieren
  • Generiert Antworten aufgrund der Interpretation
  • Die Leitung des Gesprächs grösstenteils bei den Nutzern
  • Nutzt NLP/NLU (Natural Language Processing/Understanding)

:: right ::


NLP/NLU

NLP (Natural Language Processing/Understanding) kann durch verschiedene Ansätze oder Kombinationen von Ansätzen erreicht werden. Derzeit sind folgende Ansätze verbreitet:

Absichtserkennung

Freitext -> Absicht zuweisen (z.B. "Will ne Pizza" -> Absicht: Pizza bestellen)

Optional Entitäten erkennen

Freitext -> Zusätzlich Entitäten extrahieren (z.B. "Will ne Proscuto" -> "Will ne {Entität: Pizza Prosciutto}")

Wissensabruf-unterstützte Generierung (RAG)

Freitext -> Daten aus einer externen Quelle verwenden, um Antworten mit einem Large language model (LLM) zu generieren.


Wissensabruf-unterstützte Generierung (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein Ansatz in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), der zwei Techniken kombiniert: Information Retrieval (Abruf von Informationen) und Textgenerierung. Der Hauptvorteil von RAG liegt darin, dass es Modelle, wie z.B. GPT, dabei unterstützt, präzisere und aktuellere Antworten zu generieren, indem es auf externe Wissensquellen zugreift, anstatt sich nur auf vortrainierte Daten zu verlassen.

Quelle: AWS

Techniken kombinieren

Quelle: Bubble Chat


Gegenüberstellung der Technologien / Ansätze

Workflow Absichtserkennung LLM / RAG
Gesprächstypen Strukturiert Offen Offen
Leitung des Gesprächs Chatbot Benutzer Benutzer
Beste Eignung - Bestellprozess
- Lead-Generierung
- FAQ
- Verkauf
- FAQ
- Lernen
- Erhöhung Produktivität
"Korrektheit" Fehlerlos Kann Absicht
falsch interpretieren
Kann halluzinieren
Pflege Manuell, bei Änderung Regelmässig trainieren Dokumente aktuell halten

Technologien für Absichts- und Entitäten-Erkennung

  • Dialogflow (Google)
  • Watson (IBM)
  • LUIS (Microsoft)
  • Wit.ai (Facebook)
  • Lex (Amazon)
  • Rasa (Open Source)

Aktuelle LLMs

  • GPT-4 (OpenAI)
  • Claude 2 (Anthropic)
  • Cohere
  • LaMDA (Google Bard)
  • PaLM (Google Generative)
  • Llama2 (Meta)

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"Schlüsselfertige" Chatbot Lösungen für ein Produkt oder eine Webseite

:: left::

Strukturierte Chatbots

  • Landbot
  • aiaibot

::right ::

Offene Chatbots

  • Bubble Chat
  • Moin.ai
  • Tars

Bau einen offene Chatbot

Ihr benötigt einen Google Account

dialogflow.cloud.google.com

  • Definiert das Ziel eures Chatbots bevor ihr mit dem Bauen beginnt
  • FAQ Chatbots sind am einfachsten in dieser kurzen Zeit zu bauen (Konversationen sind am schwierigsten)
  • Baut den Chatbot (15min)
  • Fragen, Austausch
  • Einige Gruppe stellen ihren Chatbot vor

Bau einen strukturierten Chatbot

www.landbot.io

  • Definiere das Ziel deines Chatbots bevor du mit dem Bau beginnst.
  • Nutzt mindestens die Funktion zum Versenden von E-Mails.
  • Baut den Chatbot (15min)
  • Fragen, Austausch
  • Einige Gruppen präsentieren ihren Chatbot

Zusammenfassung

  • Chatbots gehören zu den einfachsten UIs
  • Chatbots können in vielen Kanälen aktiv sein
  • Chatbots führen Gespräche und lösen Aktionen aus
  • Es gibt strukturierte und offene Chatbots
  • Je nach Anforderung die richtige Technologie einsetzen
  • Intelligente" Chatbots nutzen NLP (Natural Language Processing)

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Fragen?