Введение в DialogFlow: режим тренировки

Введение в DialogFlow: режим тренировки
14.03.2020 Алексей Малыгин

Ранее мы создали правила для чат-бота и научили его реагировать на некоторые фразы пользователя. Теперь познакомимся с режимом тренировки.

Как повысить интеллект чат-бота? Конечно же во время тренировки на живых пользователя и реальных диалогах. Для этого нам понадобится раздел “Training” в DialogFlow. 

Вы уже пробовали беседовать с вашим чат-ботом, значит у него накопилось некоторое количество диалогов. Он все записывает и ведет историю переписки. На этих диалогах мы можем тренировать бота и улучшать качество распознавания слов, окончаний, падежей и различных оборотов речи. 

Если вы пока не тестировали своего бота, самое время сделать это прямо сейчас. Откройте Telegram, найдите своего бота и попробуйте написать ему разные фразы. 

Теперь вернитесь в DialogFlow и зайдите в раздел “Training”.

Режим тренировки чат-бота в DialogFlow

Вы увидите диалоги между пользователями и ботом. Диалоги сгруппированы и в качестве названия диалога выступает первая фраза, которая поступила чат-боту от пользователя. Нажмите по какому-нибудь заголовку и откройте содержимое диалога.

Диалог с пользователем в DialogFlow

Данные представлены в формате сопоставления. “User says” – фраза пользователя. “Intent” – правило (намерение), которое выбрал чат-бот. За правильный выбор, чат-бота нужно “похвалить”, нажав на галочку справа. Если чат-бот не смог выбрать правило, он берет ответ из “Default Fallback Intent”. Иногда это справедливо, но иногда – нет. В моем примере бот не смог разобраться с фразой “Иерусалим это где”, хотя у него есть для правильного ответа все что нужно. В таком случае, нужно вручную выбрать другое правило, нажав на “Default Fallback Intent”.

Если ни один вариант из существующих правил не подходит, создайте его, нажав на кнопку “Create new”.

Если бот ничего не выбрал, создаем новое правило

Таким образом вам нужно пройтись по всем участкам диалога, исправить ошибки чат-бота и напротив каждой фразы должна присутствовать зеленая галочка. 

Не забудьте подтвердить все изменения, синей кнопкой “Approve” вверху, иначе все ваши усилия окажутся напрасны.

Если в процессе тренировки вы создавали новые правила, то их нужно заполнить. Перейдите в раздел “Intents”, найдите одно из новых правил и откройте его.

В разделе “Training phrases” вы увидите фразу, на которое было создано правило во время тренировки. Добавьте другие созвучные фразы и не забудьте про “Responses”. Все это вы уже умеете. Если что-то забыли, откройте статью Разговорный чат-бот в DialogFlow: правила реагирования и освежите знания.

Так в чем же смысл тренировки? Выглядит все просто и даже как-то примитивно, но только на первый взгляд. На самом деле, тренировка бота – это невероятно мощный инструмент. 

Представьте ситуацию… 

Бот общается с большим количеством пользователей в публичном чате и активно пополняет обучающую базу в разделе “Training”. Все люди разные, формулируют слова по-разному, часто с ошибками, в неправильных падежах, без окончаний и так далее. Благодаря тренировке, бот сможет прекрасно понимать даже самые корявые обороты речи и выдавать правильные ответы. 

Это вам не ключевые фразы из ManyChat :)

Действуйте!

Часть №4: Dialogflow сущности и параметры
Подписаться
Уведомить о
guest
3 комментариев
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии
trackback

[…] Ранее мы создали несколько правил, познакомились с режимом тренировки и чат-бот научился давать более-менее внятную реакцию […]

trackback

[…] #1, Часть #2, Часть #3, Часть […]

trackback

[…] Часть №2: Dialogflow и режим тренировки […]

3
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
()
x