Vállalati chatbot építése: Munka védett vállalati adatokkal nyílt forráskódú keretrendszerek használatával

Olvasói vélemények

Jelenleg nincsenek olvasói vélemények. Az értékelés 3 olvasói szavazat alapján történt.

Eredeti címe:

Building an Enterprise Chatbot: Work with Protected Enterprise Data Using Open Source Frameworks

Könyv tartalma:

Fedezze fel a chatbotok üzleti alkalmazhatóságát a chatbotok tervezésére, bevezetésére és folyamatos fejlesztésére összpontosítva, egyetlen, a banki és biztosítási ágazatból származó felhasználási példán keresztül. Ez a könyv a banki és biztosítási ágazat üzleti folyamatainak azonosításával kezdődik. Ez magában foglalja az adatgyűjtést olyan forrásokból, mint az ügyfélszolgálati központokból származó beszélgetések, online csevegések, e-mailek és egyéb NLP-források. Ezután megtervezi a chatbot megoldási architektúráját. Miután az architektúra kialakításra került, a szerző példákkal illusztrálva elmagyarázza a természetes nyelvi megértést (NLU), a természetes nyelvi feldolgozást (NLP) és a természetes nyelvi generálást (NLG).

A következő fejezetekben egy tipikus chatbot backend-keretrendszerét tervezi meg és valósítja meg a semmiből. Megismerkedsz néhány népszerű nyílt forráskódú chatbot-keretrendszerrel is, mint például a Dialogflow és a LUIS. A szerzők ezután elmagyarázzák, hogyan integrálhat különböző harmadik féltől származó szolgáltatásokat és vállalati adatbázisokat az egyéni chatbot-keretrendszerbe. Az utolsó részben pedig azt tárgyalják, hogyan lehet az egyéni chatbot-keretet az AWS felhőben telepíteni.

A Building an Enterprise Chatbot című tanfolyam végére képes lesz arra, hogy egy nyílt forráskódú fejlesztési platform segítségével megtervezzen és fejlesszen egy vállalati szintű társalgási chatbotot a végfelhasználók kiszolgálására.

Mit fogsz tanulni

⬤  Azonosítani azokat az üzleti folyamatokat, amelyekben chatbotokat lehetne használni.

⬤ Fókuszáljon egy chatbot építésére egy iparág és egy felhasználási eset számára, ahelyett, hogy egy mindenütt jelenlévő és általános chatbotot építene.

⬤ Tervezze meg a chatbot megoldási architektúráját.

⬤ Integrálja a chatbotokat belső adatforrásokkal API-k segítségével.

⬤ Felfedezi a természetes nyelvi megértés (NLU), a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) és a természetes nyelvi generálás (NLG) közötti különbségeket.

⬤ Munkálkodjon a telepítéssel és a folyamatos fejlesztéssel a reprezentációs tanuláson keresztül.

Kinek szól ez a könyvAdattudósok és vállalati építészek, akik jelenleg chatbot-megoldásokat szeretnének bevezetni a vállalkozásukba.