In Python geschriebene Chatbots sind in den vergangenen Jahren in der Technologie- und Geschäftswelt immer beliebter geworden. Diese intelligenten Bots sind so gut darin, menschliche Sprache zu imitieren und mit Menschen zu interagieren, dass sie von Unternehmen in vielen Branchen eingesetzt werden.
Von E-Commerce-Unternehmen bis zu Organisationen im Gesundheitswesen nutzen alle diese praktische Technologie, um wirtschaftliche Vorteile zu erzielen. In dieser Lektion lernen wir etwas über Chatbots in der Programmiersprache Python und wie man einen Chatbot in Python entwickelt.
Was ist ein Chatbot?
Ein Chatbot ist eine Konversationsanwendung, die menschliche Kundendienstmitarbeiter durch künstliche Intelligenz (KI) und andere Automatisierungstechnologien ersetzt oder ergänzt und mit Endnutzern per Chat kommunizieren kann.
Ein Chatbot, auch Chatterbot genannt, ist ein Werkzeug der künstlichen Intelligenz (KI), das in alle wichtigen Messaging-Dienste integriert und genutzt werden kann.
Ein Chatbot wird auch als „Talkbot“, „Bot“, „IM-Bot“, „interaktiver Agent“ oder „künstliche Konversationseinheit“ bezeichnet.
Ein Chatbot gilt als eine der besten Anwendungen der natürlichen Sprachverarbeitung.
Mehr: Was sind Chatbots?
Verwenden alle Chatbots KI?
Nicht alle Chatbots verwenden KI. Einige sind regelbasiert und führen hochgradig organisierte Gespräche als Reaktion auf Benutzereingaben. Sie können nur Anfragen und Kommentare erkennen, die mit den vom Chatbot-Programmierer ausgewählten Schlüsselwörtern übereinstimmen. Im Gegensatz dazu reagiert ein mit künstlicher Intelligenz ausgestatteter Chatbot mit Hilfe von maschinellem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung auf menschliche Eingaben, auch wenn diese von einem vorprogrammierten Skript abweichen.
Arten von Chatbots
Wir können Chatbots in zwei Haupttypen einteilen:
Regelbasierte Chatbots und selbstlernende Chatbots.
- Regelbasierte Chatbots: Beim regelbasierten Ansatz wird ein Chatbot so trainiert, dass er Fragen auf der Grundlage einer Liste vordefinierter Regeln beantwortet, auf die er hauptsächlich trainiert wurde. Diese vordefinierten Regeln können sehr einfach oder sehr komplex sein. Diese regelbasierten Chatbots sind in der Lage, einfache Anfragen zu beantworten, nicht aber kompliziertere Anfragen oder Abfragen.
- Selbstlernende Chatbots: Selbstlernende Chatbots sind Chatbots, die selbstständig lernen können. Sie nutzen fortschrittliche Technologien wie künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML), um sich anhand von Verhaltensmustern und Beispielen selbst zu trainieren. Diese Chatbots sind in der Regel viel intelligenter als regelbasierte Chatbots. Selbstlernende Chatbots lassen sich in zwei Kategorien einteilen: Abrufbasierte Chatbots und generative Chatbots.
Die selbstlernenden Chatsbots können zudem in zwei Kategorien eingeteilt werden:
- On-Demand Chatbots: Ein On-Demand Chatbot arbeitet mit vordefinierten Eingabemustern und gibt Antworten vor. Sobald die Frage oder das Muster eingegeben wird, verwendet der Chatbot einen heuristischen Ansatz, um die passende Antwort zu liefern. Das abfragebasierte Modell wird häufig verwendet, um zielgerichtete Chatbots zu entwerfen und zu entwickeln, die maßgeschneiderte Funktionen wie den Fluss und den Tonfall des Bots verwenden, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
- Generative Chatbots: Im Gegensatz zu On-Demand-Chatbots basieren generative Chatbots nicht auf vordefinierten Antworten, sondern verwenden neuronale Seq2seq-Netzwerke. Diese basieren auf dem Konzept der maschinellen Übersetzung, bei der Quellcode von einer Sprache in eine andere übersetzt wird. Bei der seq2seq-Methode wird die Eingabe in eine Ausgabe umgewandelt.
Was war der erste Chatbot?
Der Begriff „Chatbot“ tauchte erstmals 1992 auf. Als erster Chatbot gilt jedoch ELIZA, ein Softwareprogramm, das in den 1960er Jahren von dem MIT-Wissenschaftler Joseph Weizenbaum entwickelt wurde. ELIZA erkannte wichtige Wörter und antwortete mit offenen Fragen oder Kommentaren. Damals sollte ELIZA als eine Art Therapeut eingesetzt werden, der sich die Probleme der Menschen anhört und so antwortet, dass sie glauben, das Programm verstehe sie und fühle mit ihnen.
Chatbots der heutigen Generation
Heute gibt es intelligente Chatbots, die von künstlicher Intelligenz angetrieben werden und natürliche Sprachverarbeitung (NLP) nutzen, um menschliche Befehle (Text und Sprache) zu lesen und aus Erfahrungen zu lernen. Chatbots sind für Unternehmen und Marken mit einer aktiven Online-Präsenz (Websites und Social-Networking-Plattformen) zu einem Standardwerkzeug für den Kundenkontakt geworden.
Chatbots, die Python verwenden, um mit Kunden zu kommunizieren, gelten als nützliche Werkzeuge. Man denke nur an Cortana von Microsoft, Alexa von Amazon und Siri von Apple. Diese Chatbots sind fantastisch, oder? Es macht viel Spaß zu lernen, wie man einen Chatbot in Python entwickelt.
Der Python-Chatbot wird im Wesentlichen so entwickelt, dass er die Daten, die wir ihm zur Verfügung stellen, aufnimmt und sie dann mit komplizierten Algorithmen der künstlichen Intelligenz analysiert. Anschließend gibt er uns entweder eine schriftliche oder eine gesprochene Antwort. Diese Bots sind in der Lage, eine Vielzahl von Fragen zu beantworten, da sie aus ihren Erfahrungen und ihrem Verhalten lernen können.
Obwohl in Python geschriebene Chatbots die IT-Szene bereits dominieren, prognostiziert Gartner, dass Chatbots bis 2020 fast 85 % der Interaktionen zwischen Kunden und Marken steuern werden.
Angesichts der wachsenden Beliebtheit und Verwendung von Chatbots in der Wirtschaft können wir unseren Marktwert steigern, indem wir lernen, wie man einen Chatbot in Python, einer der weltweit am häufigsten verwendeten Programmiersprachen, erstellt.
Warum Chatbots für ein Unternehmen oder eine Website wichtig sind
Hier sind die Hauptgründe, warum immer mehr Unternehmen den Chatbot-Ansatz nutzen und wie er eine Win-Win-Formel für die Kundengewinnung und -bindung darstellt.
- Schnelle Lösung einer Beschwerde oder eines Problems.
- Verbesserung des Unternehmens-Brandings und dadurch hohe Kundenzufriedenheit.
- Beantwortung von Fragen und Antworten für Kunden.
- Reservierung in einem Hotel oder Restaurant.
- 24×7 menschliche Arbeitskraft einsparen.
- Steigern Sie den Umsatz Ihres Unternehmens, indem Sie Ideen und Inspirationen liefern.
- Finden Sie Details über Ihr Unternehmen wie Öffnungszeiten, Telefonnummer und Adresse.
- Automatisieren Sie den Verkaufs- und Leadgenerierungsprozess.
- Reduzieren Sie die Wartezeit von Kundenbetreuern bei der Beantwortung von Telefonanrufen.
Vorteile der Nutzung von Chatbots
- 24×7 Verfügbarkeit.
- Sofortige Beantwortung von Fragen.
- Unterstützung mehrerer Sprachen, um das Geschäft zu verbessern.
- Einfache und benutzerfreundliche Oberfläche, um mehr Kunden zu erreichen.
- Kostengünstig und benutzerfreundlich.
- Vermeiden Sie die Kommunikation mit Call-Agenten und reduzieren Sie zeitaufwendige Aufgaben.
- Kundenverhalten verstehen
- Steigern Sie Ihren Umsatz, indem Sie Gutscheincodes oder Geschenke anbieten.
Chatbot-Technologie – Wie funktionieren Chatbots?
Die Hauptaufgabe eines Chatbots besteht darin, den Zweck der Anfrage des Benutzers zu analysieren und zu erkennen, um die relevanten Elemente zu extrahieren. Nach Abschluss der Analyse wird die passende Antwort an den/die Nutzer/in gesendet.
Mustererkennung
Bots verwenden Mustervergleiche, um Texte zu klassifizieren und dem Kunden eine passende Antwort zu geben. AIML (Artificial Intelligence Markup Language) ist eine standardisierte, strukturierte Darstellung dieser Muster. Ein Bot kann in einem ähnlichen Muster die richtige Antwort finden. Bots reagieren auf alles, was mit den verknüpften Mustern zu tun hat.
Natürliches Sprachverstehen
Natural Language Understanding (NLU) bezieht sich auf die Fähigkeit eines Chatbots, menschliche Sprache zu verstehen. Es ist der Prozess der Umwandlung von Sprache in strukturierte Daten, die von einer Maschine verstanden werden können. NLU basiert auf drei verschiedenen Konzepten. Diese sind: Entitäten, Kontext und Erwartungen.