Construirea unui Chatbot Inteligent cu NLP și Integrare Multi-platformă

Configurare noua (How To)

Situatie

Chatbot-urile au devenit un instrument esențial pentru:

  • Automatizarea suportului clienți

  • Creșterea engagement-ului pe website și social media

  • Colectarea feedback-ului sau recomandări personalizate

Un chatbot inteligent trebuie să înțeleagă limbajul natural (NLP), să gestioneze conversații și să se integreze ușor cu platforme diverse.

Solutie

Arhitectura generală

[User] <---> [Chatbot NLP Engine] <---> [Backend APIs / CRM / Baza de date]
\ /
---> [Platforme: Telegram, FB Messenger, Slack, Website]

Alegerea unui framework NLP

Opțiuni populare:

Framework Caracteristici
Rasa Open source, control complet, customizabil
Dialogflow Google, integrări ușoare, NLP cloud-based
HuggingFace Modele pre-antrenate (BERT, GPT), flexibilitate

Pași de implementare 

Pasul 1: Instalare Rasa

pip install rasa
rasa init

Acest pas creează un bot demo, gata pentru antrenare.

Pasul 2: Definirea intențiilor și entităților

În nlu.yml:

nlu:
- intent: greet
examples: |
- Bună
- Salut
- Salutare
- intent: inform_product
examples: |
- Aș vrea să știu mai multe despre produsul X
- Care este prețul produsului Y?

Pasul 3: Crearea poveștii conversaționale (stories.yml)

stories:
- story: greet and ask product
steps:
- intent: greet
- action: utter_greet
- intent: inform_product
- action: utter_product_info

Pasul 4: Definirea acțiunilor (responses.yml)

responses:
utter_greet:
- text: "Salut! Cu ce te pot ajuta azi?"
utter_product_info:
- text: "Produsul X costă 250 RON și are garanție 2 ani."

Pasul 5: Antrenare și testare

rasa train
rasa shell

Integrare multi-platformă

Rasa oferă conectori pentru:

  • Telegram

  • Facebook Messenger

  • Slack

  • Website (widget chat)

Exemplu integrare Telegram:

# credentials.yml
telegram:
access_token: "<TOKEN_TELEGRAM>"

Apoi pornești serverul Rasa și conectezi botul cu Telegram.

6.Extensii avansate

Funcționalitate Descriere
Slot filling Colectarea datelor utilizator pas cu pas
Form-uri Gestionarea dialogurilor complexe
Acțiuni custom Interacțiune cu baze de date, API-uri externe
Sentiment analysis Adaptarea răspunsului în funcție de ton
NLP contextual Reținerea contextului conversației pe mai multe schimburi

7. Exemple de aplicații

  • E-commerce: Recomandări produse, status comenzi

  • Suport tehnic: Diagnostice automate, ghid pas cu pas

  • Educație: Asistență pentru teme și resurse educaționale

  • HR: Răspuns automat la întrebări despre proceduri interne.

Tip solutie

Permanent

Voteaza

Up Down
(5 din 10 persoane apreciaza acest articol)
Share
Tweet
Share

Despre Autor

Leave A Comment?