¿Recuerdas cuando los chatbots eran solo una novedad forzada que contaba algunas bromas y te daba el pronóstico del tiempo? La Cuarta Revolución Industrial ha dejado esos días en el polvo; ahora tenemos chatbots que se adaptan a las conversaciones sobre la marcha, ajustando su tono y respuestas en consecuencia.
Pero estos chatbots avanzados no existen sin bibliotecas de comprensión del lenguaje natural (NLU) altamente sofisticadas. Dentro de estas bibliotecas se definen los límites y posibilidades de cada modelo de lenguaje; las capacidades de su chatbot se extienden hasta las bibliotecas NLU que utiliza.
Dado que solo una de estas bibliotecas es suficiente para impulsar un chatbot sofisticado, surge la pregunta: ¿qué pasaría si tuviera que combinar varias? Tenemos noticias emocionantes: la combinación de más de una biblioteca NLU podría ser nuestro boleto para chatbots más fuertes, más inteligentes y más eficientes.
Hablemos de eso.
Las bibliotecas de comprensión del lenguaje natural (NLU) son colecciones de código que ayudan a los chatbots a interpretar el lenguaje humano. Una biblioteca NLU generalmente consta de varios componentes, como la tokenización, el etiquetado de partes del discurso, el reconocimiento de entidades y la clasificación de intenciones. Estos componentes trabajan juntos para analizar la entrada del usuario y determinar la intención del usuario y las entidades mencionadas en la entrada.
Las bibliotecas NLU vienen en diferentes formas y están disponibles en muchos lenguajes de programación. Algunos ejemplos de bibliotecas NLU populares incluyen Lex, Dialogflow, Rasa y Wit.ai.
Las capacidades de cada biblioteca varían; algunos son mejores para extraer entidades que otros, por ejemplo. Dicho esto, la mayoría de las bibliotecas pueden identificar los elementos principales de una oración: los sustantivos (entidades), los verbos (intenciones) y las frases que pueden indicar sentimientos o emociones. Estos componentes se vuelven cruciales al construir la inteligencia de un chatbot.
Para aquellos que no tienen una comprensión básica de cómo funciona un chatbot, es frustrante y casi misterioso cuando una consulta en particular arroja resultados defectuosos o insatisfactorios. En realidad, lo que están alcanzando es el techo de las capacidades de la biblioteca NLU.
Por ejemplo, algunas bibliotecas no pueden reconocer el contexto conversacional. Puede preguntarle a un chatbot: «¿Cuál es la temperatura exterior?», A lo que responderá con lo que parece ser una respuesta precisa. Pero si sigue esa consulta con una nueva como «¿Qué pasa en España?», Es posible que el chatbot no reconozca que, de hecho, está respondiendo al mismo tema.
En otros casos, algunas bibliotecas no pueden diferenciar entre dos intentos similares; devolverán una respuesta para una intención incluso cuando otra sea más apropiada. Esto se debe a que las bibliotecas NLU se basan en modelos de aprendizaje automático supervisado; su precisión y eficiencia dependen en gran medida de cuán completos sean sus conjuntos de datos de entrenamiento. Mediante el uso de varias bibliotecas, puede comparar y evaluar el rendimiento de cada biblioteca NLU y elegir la mejor para el caso de uso específico.
Esto nos lleva de vuelta a nuestro punto principal: el uso conjunto de varias bibliotecas NLU aumenta la inteligencia de su chatbot y su valor para los usuarios. Este es el por qué:
Cada NLU tiene una cierta capacidad para comprender un idioma determinado. Al combinar varias bibliotecas, puede cubrir más terreno y asegurarse de que su chatbot interprete con precisión la entrada del usuario. Además, los datos de cada biblioteca se pueden utilizar para corregir cualquier error o paso en falso cometido en las demás, lo que garantiza la precisión en todo momento.
Mediante el uso de múltiples proveedores, puede crear un sistema impulsado por IA que utiliza una lógica de respaldo inteligente cuando se enfrenta a una consulta imprevista o un caso extremo. Esto permite un flujo de conversación mucho más fluido y una experiencia de usuario personalizada sin sacrificar la precisión o la velocidad del tiempo de respuesta. También puede ayudar a reducir la dependencia de una sola biblioteca y garantizar que el chatbot se vea menos afectado en caso de actualizaciones o interrupciones de la biblioteca.
En algunos casos, es posible que deba crear una red de bots distribuida que pueda manejar grandes volúmenes de consultas de varios usuarios a la vez. Al combinar agentes de NLU, su chatbot podrá procesar solicitudes más complejas de forma rápida y precisa, y brindar la respuesta correcta para cada usuario en tiempo real.
Conociendo el poder que pueden ofrecer múltiples bibliotecas NLU, creamos 1Chatbot, nuestra solución que reúne todas las piezas, lo que le permite combinar bibliotecas de múltiples proveedores.
Con 1Chatbot, puedes:
Con una sola biblioteca, enfrenta problemas como barreras de escalabilidad, velocidades más lentas y costos más altos. Eso es exactamente lo que resolvemos con 1Chatbot, y nos complace ayudarlo a llevar su chatbot al siguiente nivel. Si está listo para llevar sus objetivos de desarrollo de chatbot un paso más allá, 1Chatbot está aquí para ayudarlo. Le facilitamos la combinación de varias bibliotecas en una sola plataforma para que pueda obtener todos los beneficios de usar múltiples bibliotecas NLU sin tener que preocuparse por los problemas de costo o velocidad.
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