왓슨 챗봇 예제

IBM/왓슨 뱅킹 챗봇에서 새로운 릴리스에 대한 알림을 원하십니까? 주제를 소개와 함께 우수한 일, 앤드류. 더 많은 것을 배우고 싶은 분들을 위해 무료 코스를 제안해 주시면 되나요? https://cognitiveclass.ai/courses/how-to-build-a-chatbot/ 이전 코딩 경험이 없다고 가정합니다. IBM Cloud의 기본 튜토리얼은 구성 측면을 많이 다루고 잘 구성되므로 챗봇을 구성하는 것을 따르십시오. 지금, 당신은 당신의 자신의 챗봇을 개발하기 위해 모든 카드를 보유하고. 여기서 우리는 왓슨 AI와 통신하는 기본 응용 프로그램을 구축 할 것입니다. 그것은 단계 자습서에 의해 단계입니다. 전제 조건으로 당신은 npm (버전 3.9.1 적어도, 개인적으로 나는 5.6.0을 사용)이 필요합니다. 이전에 만든 앱을 실행한 후 반환된 배열에 반환된 결과에 100% 신뢰도의 의도 “turn_on”이 포함됨에 따라 새로 만든 의도가 Watson에서 구현된 것을 확인할 수 있습니다. 이것은 다시 채팅 봇이 예측 모델을 사용하여 작동하고 있음을 보여줍니다. 참고: 인터페이스와 관계없이 챗봇 AI에 대한 액세스 권한을 부여하는 많은 옵션이 있으며, AI의 복잡성은 점점 더 복잡합니다. 완전한 프레임 워크를 제안 봇 프레스로, 모바일 몽키 또는 메신저에 대한 채팅 연료. 이 문서에서는 다른 해결 방법도 제시합니다. 챗봇이 일반적으로 관련된 용어가 언급될 때, 복잡한 기술, 높은 개발 비용, 미래 및 이 기술을 비즈니스에 사용할 수 없는 것처럼 보이게 하는 다른 용어는 분명히 언급됩니다.

일상 생활에서, 우리는 매일 이러한 AI를 실험, 예를 들어, 알렉사 또는 Siri 가 가장 일반적인 되 고. 그러나 페이스북과 슬랙스의 챗봇은 AI가 우리와 대화하거나 우리의 삶을 조직하고 있습니다. 이 문서에서는 챗봇이 실제 또는 미래의 비즈니스에 대한 솔루션 또는 도움말이 될 수 있는 방법을 이해하기 위해 모든 요소를 제공하려고 노력했습니다. 또한 이러한 기술을 구현할 수 있도록 솔루션(Node.js 응용 프로그램사용)을 단계적으로 제시합니다. 이 코드 패턴에서는 Node.js 및 Watson 도우미를 사용하여 챗봇을 만듭니다. 어시스턴트 흐름은 자연어 이해를 사용하여 엔터티를 식별하고 톤 분석기를 사용하여 고객의 감정을 감지함으로써 향상됩니다. FAQ의 경우 검색 서비스에 대한 호출은 통로 검색을 사용하여 문서 컬렉션에서 답변을 가져옵니다. Protip: 일반적으로 샘플 질문을 발명해서는 안되며, 이상적으로는 시스템의 실제 사용자 (로그, 모의 인터페이스 등)의 예제를 얻어야합니다. 교육 데이터는 런타임에 수신할 데이터를 대표해야 합니다. 이 예제의 마지막 단계는 사용자 발언에 적절한 응답을 제공하는 것입니다. 지난 몇 단계에서는 의도 및 엔터티 검색만 확인했습니다.

좀 더 유용한 응답을 작성해 보겠습니다. 바라건대, 이 짧은 예는 다음에 어디로 가야 할지에 대한 창의력을 촉발시킵니다! 다음은 Watson 대화 서비스를 사용하는 응용 프로그램의 몇 가지 추가 예입니다. 아래 스크린 샷은 IBM 왓슨 Github 페이지에서, 흥미롭게도 IBM도 게임 이 모바일, PC, 웹 또는 콘솔 IBM 왓슨 서비스에서 혜택을 누릴 수 있다는 것을 의미 unity3d sdk를 제공합니다. 반면에 Watson이 전혀 이해할 수 없는 것을 입력하면 아래 메시지가 표시됩니다. 0단계: IBM 클라우드 계정 만들기 및 왓슨 대화 타일 참고: Lite 계획에서 작동하도록 대화 상자가 축소되었습니다. 이전 기능을 모두 찾고 있는 경우 수동으로 데이터/대화/작업 영역/full_banking.json을 가져올 수 있습니다. 3의 지침을 따르십시오. Watson Assistant 기술을 가져와서 가져오고, 자동으로 업로드된 Lite 버전을 삭제하고, 앱을 다시 시작합니다.

응용 프로그램은 하나만 사용할 수있는 경우 이름으로 기술을 인식합니다. 의도가 동사(사용자가 수행하려는 작업)를 나타내는 경우 엔터티는 명사(해당 작업의 개체 또는 컨텍스트)를 나타냅니다. 예를 들어 일기 예보를 받으려는 의도가 있는 경우 응용 프로그램에서 정확한 예측을 반환하기 전에 관련 위치 및 날짜 엔터티가 필요합니다. IBM은 웹 사이트에 몇 가지 흥미로운 오픈 소스 프로젝트를 제공하며, 그 중 많은 프로젝트가 Watson API에서 서비스를 구현합니다.

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