O Platformie Omni-Chatbot
Platforma Omni-Chatbot
Narzędzie oparte o sztuczną inteligencję
Proces ten opiera się na wykrywaniu zdefiniowanych znaczeń oraz kontekstów. Dzięki takiemu podejściu użytkownik może dowolnie sformułować swoją wypowiedź zawsze otrzymując właściwą reakcję Platformy.
Dlaczego Omni-Chatbot?
Tworząc Platformę Omni-Chatbot, zbudowaliśmy rozwiązanie, które za pomocą raz utworzonej bazy wiedzy potrafi działać w różnych kanałach komunikacyjnych i dostarczać pełen obraz interakcji z klientami w jednym miejscu. Takie podejście jest znacznie tańsze w instalacji (jedna instalacja oprogramowania, raz wykonane prace integracyjne), wdrożeniu (raz konfigurowana baza wiedzy, jedno szkolenie dla administratorów) oraz utrzymaniu (jedna baza wiedzy w jednym miejscu, jedno narzędzie analityczne zbierające dane z różnych kanałów).
Zaawansowane narzędzie NLU
OCP rozumie wypowiedzi użytkowników poprzez wykrywanie intencji wraz z uwzględnieniem kontekstu oraz informacji zgromadzonych w trakcie rozmowy lub płynących z zewnętrznych systemów. Rozmowa może mieć charakter zarówno „luźny” (pytanie-odpowiedź), jak i być częścią ustrukturyzowanego dialogu (np. proces autoryzacji). To w jaki sposób system interpretuje wypowiedzi użytkownika jest w całości sterowane za pomocą Panelu Administracyjnego, który wyposażony jest w narzędzia ułatwiające proces konfiguracji, jak wzorce intencji, ontologie, synonimy czy bazy odmiany wyrazów.
NLG dostosowane do kanału komunikacji
Odpowiedzi generowane przez OCP mogą mieć różne warianty treści w zależności od kontekstu lub pobranych informacji z zewnętrznych rozwiązań. Odpowiedź systemu może też być wygenerowana lub wariantowana w oparciu o wcześniej zgromadzone informacje. Sterowanie treścią wypowiedzi odbywa się za pomocą języka skryptowego Groovy, a specjalne znaczniki (tagi) umożliwiają sterowanie syntezą mowy.
Panel administracyjny
Część analityczna dostarcza bieżących informacji na temat działania Platformy oraz kategoryzuje wszystkie rozmowy zaś techniki machine learning ranking wykorzystywane są do wykrywania trendów i generowania alertów menedżerskich w przypadku zaistnienia sytuacji odbiegających od normy (np. nagły wzrost ilości reklamacji).