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Im nächsten Teil der Serie Voicebots verlassen wir die Theroie und widmen uns einem echten Projekt. Wir zeigen, wie man einen Voicebot mit Google Dialogflow realisiert und wir implementieren gemeinsam ein grundlegendes Projekt. Zudem sehen wir uns an, wie wir eine Telefonnummer generieren können, um mit dem Bot zu sprechen. Außerdem stellen wir ein Projekt vor, das wir für unsere Website gebaut haben: SOGI, ein Voicebot, der sich selbst verkauft.
Um einen Voicebot zu entwickeln, müssen wir verstehen, wie Conversational AI Plattformen wie Dialogflow funktionieren. Wenn Sie sich noch gut an die vorangegangenen Beiträge erinnern, liegt unser Schwerpunkt auf der Entwicklung von Closed-Domain-Anwendungen, bei denen der Benutzer einem bestimmten regelbasierten Gesprächspfad folgen soll. In diesem Fall wollen wir keine generativen Modelle wie ChatGPT, die eine Antwort auf der Grundlage einer Eingabe erzeugen. Wir wollen den Antwortbereich mit einer begrenzten Anzahl von Ausgaben einschränken, damit wir einen besser kontrollierbaren und vorhersehbaren Bot haben. Dies ist das perfekte Szenario für die Textklassifizierung oder, wie es in der Welt der Conversational AI genannt wird, für die Intent-Klassifizierung. Und Dialogflow erledigt all dies für uns. In diesem Video sehen Sie, wie Sie Schritt für Schritt ein grundlegendes Voice Bot-Projekt erstellen:
Der letzte Schritt ist die Integration mit einer Telefonnummer zum Testen. Gehen Sie zur Registerkarte Integrationen und erstellen Sie ein Dialog Phone Gateway. Rufen wir die generierte Nummer an:
Großartig, unser Basisprojekt funktioniert. In einem Produktionsszenario müssten Sie natürlich die Dialogflow-API verwenden, um Ihren Voice Bot mit einer robusteren Kommunikationsplattform wie SogedesX zu integrieren.
Fassen wir noch einmal zusammen: Wir haben gesehen, wie man ein einfaches Dialog Flow Voice-Bot Projekt implementiert und wir haben die wichtigsten Themen von Conversational AI Plattformen wie Intents, Entities und Trainingsphrasen behandelt. Wenn Sie komplexere Fälle erstellen möchten, variiert dies von Plattform zu Plattform, aber im Allgemeinen ist die Idee recht einfach: Sie müssen den erwarteten Gesprächsverlauf erstellen. In Dialogflow müssen Sie Kontexte und Folge-Intentionen verwenden, oder in RASA definieren Sie Stories mit dem erwarteten Gesprächsverlauf. In der Dialogflow-Dokumentation in der Beschreibung können Sie nachlesen, wie Sie komplexere Fälle wie Mega-Agenten und mehrsprachige Agenten erstellen können.
Denken Sie auch daran, dass es sich bei intentless Bots um leistungsstarke Werkzeuge handelt, die mit der neuen Ära der Innovation durch generative KI-Modelle wie ChatGPT auf den Markt gekommen sind. Je nach Anwendungsfall kann es sein, dass Sie nicht mehrere Intentionen definieren müssen, um ein Gespräch zu leiten, wie es bei Q&A-Bots der Fall ist. In diesem Szenario könnten Sie mit Hilfe von Large Language Models (LLMs) und der Integration von Wissensdatenbanken (unter Verwendung von Langchain) zuverlässige und konsistente Antworten auf der Grundlage Ihrer unternehmensspezifischen Daten liefern, ohne dass die Definition von Absichten erforderlich ist. Wenn Sie andererseits sehr definierte Konversationspfade benötigen, wie z.B. Benutzerauthentifizierung, könnten regelbasierte Plattformen, wie in diesem Tutorial beschrieben, interessanter sein. Hier bei Sogedes glauben wir an die Kombination dieser Ansätze, um das Beste aus beiden Welten abzudecken.
Sogi - Voicebot, der sich selbst verkauft
Außerdem hatte ich versprochen, dass ich Ihnen den Sogi Voice Bot vorstellen würde, der sich selbst verkauft. Dies ist in der Tat ein komplexerer Fall und wie Sie hier sehen können, gibt es viel mehr Absichten und Entitäten als das Projekt, das wir implementiert haben. Und vor allem gibt es viel mehr Trainingsphrasen, was die Qualität des Bots erheblich steigert.
SOGI steht unter der Telefonnummer +49 621 92109137 rund um die Uhr zur Verfügung. Für alle, die ihn nicht selbst testen wollen, haben wir hier eine kleine Vorführung des Bots:
Wir haben den Voice Bot auch mit anderen Diensten integriert, z. B. mit Open Weather, um die Temperatur in der Stadt abzufragen, und mit dem SOGEDES Sentiment Analysis Model, um die Gefühle des Nutzers während des Gesprächs zu erkennen. Diese Art der Integration mit APIs kann über die Registerkarte Fullfilment oder über unser Produkt SogedesX erfolgen. Und das ist ein Thema für den nächsten Blog, in dem ich Ihnen die vollständige Automatisierung zeigen werde, die wir für Sogi durchgeführt haben, einschließlich API-Integration, Umleitung von Anrufen an Menschen, Versand von SMS und Analytics-Dashboard.
Und wenn Sie nicht die Zeit oder die Ressourcen haben, Ihr eigenes Voice Bot Projekt zu entwickeln, bieten wir hier bei SOGEDES das gesamte Paket als Service für Sie an, so dass Sie sich um nichts kümmern müssen. Wir helfen Ihnen, den besten Anwendungsfall zu entwerfen, wir kümmern uns um die technische Umsetzung und wir sorgen dafür, dass Ihre Kunden damit zufrieden sind. Teilen Sie uns Ihren Anwendungsfall mit, wir werden ihn uns gerne ansehen.
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