NestNetwork
NeSTudio
Вопросно-ответная система с настраиваемым выводом и поддержанием максимального человекоподобия ответных реакций
Проблема
- Сегодня людям не нравится общаться с ботами из-за их ограниченного восприятия и неясных формулировок. Вместо простого получения ответов пользователи вынуждены следовать жестко заданному сценарию и часто не получают от бота той информации, которая им действительно нужна.
Проблема
- Сегодня людям не нравится общаться с ботами из-за их ограниченного восприятия и неясных формулировок. Вместо простого получения ответов пользователи вынуждены следовать жестко заданному сценарию и часто не получают от бота той информации, которая им действительно нужна.
Актуальность
Актуальность
Компании все чаще используют ботов в своих системах, чтобы предоставлять быстрые и точные ответы на запросы клиентов. Большинство ботов работают линейно. При таком подходе для создания качественного и интересного сценария требуется огромное количество времени и детального описания каждого возможного варианта.
В целях решения проблемы удержания пользователя и экономии времени лингвистов-разработчиков нами был разработан 3D контекст, который позволяет цифровому ассистенту отвечать на вопросы пользователя, независимо от того, на каком уровне диалога он находится.
В целях решения проблемы удержания пользователя и экономии времени лингвистов-разработчиков нами был разработан 3D контекст, который позволяет цифровому ассистенту отвечать на вопросы пользователя, независимо от того, на каком уровне диалога он находится.
Компании все чаще внедряют QA в свои системы, чтобы предоставлять быстрые и точные ответы на вопросы клиентов. Однако, большинство ботов работают линейно. Для создания качественного и интересного сценария бота требуется огромное количество времени и ручного описания каждого возможного варианта. В целях удержания пользователя в диалоге и экономии времени лингвистов-сценаристов был разработан 3D контекст, который позволяет боту отвечать на вопросы пользователя, независимо от того, на какой стадии диалога он находится.
Цель
Цель
- Создание вопросно-ответной системы, поддерживающей гибкий контекст. Под контекстом мы понимаем возможность отвечать на вопрос пользователя независимо от того, в какой точке диалога он находится.
- Создание вопросно-ответной системы, поддерживающей гибкий контекст. Под контекстом мы понимаем возможность отвечать на вопрос пользователя независимо от того, в какой точке диалога он находится.
Задачи
- АнализИзучить и выделить необходимую структуру данных. Настроить архитектуру микросервисов, выбрать модели нейросетей для работы с естественным языком.
- РазработкаСобрать качественный датасет для вопросно-ответной системы. Обучить модели и разработать необходимые микросервисы.
- ТестированиеПротестировать качество системы на пользователях. Собрать метрики. Выявить и исправить ошибки.
Гипотезы
Гипотезы
Привет! Ты тур-бот?
Хочу отдохнуть в Москве
Как можно арендовать авто за границей?
Хочу отдохнуть в Москве
Привет! Ты тур-бот?
Как можно арендовать авто за границей?
- Это был отличный пример классического бота-ассистента по туризму, который не смог ответить на желаемый вопрос пользователя. Однако, если добавить несколько микросервисов, способных отвечать на вопросы с учетом контекста (QA), создавать тексты по запросу (FREDT5) и перефразировать текст для большей естественности (Paraphrase), то мы получим человекоподобного цифрового помощника.
- Это был отличный пример классического бота-ассистента по туризму, который не смог ответить на желаемый вопрос пользователя. Однако, если добавить несколько микросервисов, способных отвечать на вопросы с учетом контекста (QA), создавать тексты по запросу (FREDT5) и перефразировать текст для большей естественности (Paraphrase), то мы получим человекоподобного цифрового помощника.
Как можно арендовать авто за границей?
Как можно арендовать авто за границей?
Почему туризм?
Туризм - обширная область. Здесь есть ряд рутинных задач (например, первичная консультация, напоминание о предстоящей поездке и др.), которые менеджеры по туризму с радостью передали бы боту. Поэтому мы и решили взять в качестве примера бота тур-агента. Выбранное демо продемонстрирует все преимущества нашей вопросно-ответной системы.
Результаты
Результаты
- Нашей общей мотивацией было разработать собственного цифрового помощника. В результате же мы создали систему, на которой каждый человек и любой бизнес может сделать своего цифрового ассистента. Если соединить все части нашей системы в одну, то мы получаем целую ферму, на которой выращиваются гибкие человекоподобные боты.
- Нашей общей мотивацией было разработать собственного цифрового помощника. В результате же мы создали систему, на которой каждый человек и любой бизнес может сделать своего цифрового ассистента. Если соединить все части нашей системы в одну, то мы получаем целую ферму, на которой выращиваются гибкие человекоподобные боты.
Наш датасет NESTQUAD
ДЕМО нашей
вопросно-ответной системы
вопросно-ответной системы
Используемые МОДЕЛИ
GEN-FRED-T5
QA-NEST-BERT
QA-ROBERTA
PARAPHRASER-T5
Что будет дальше?
Что будет дальше?
1
UX
Проработка пользовательского UX
2
Dialog management
Расширение окна размера контекста
3
Architecture
Разработка архитектурного решения для высоконагруженных приложений
4
DL
Тестирование алгоритма построенного по аналогии с машинами Больцмана и Гельмгольца
Команда
Команда
Проект создания вопросно-ответной системы на основе гибкого контекста и гипер-реализма возник исходя из клиентских отзывов. Сегодня всем необходим не просто чат-бот, а полноценный цифровой помощник, способный фокусироваться на цели, но вместе с тем не теряющий гибкости в свободном диалоге. Наша команда с энтузиазмом взялась за решение этой задачи, и за короткий период мы спроектировали архитектуру, выстроили сценарий взаимодействия для демо-бота, разработали элегантный стек нейросетевых архитектур под собранные пользовательские данные и запустили наш продукт. Уже сегодня проглядывается огромный горизонт развития проекта, который от идеи о цифровом помощнике перерос в целую "Ферму цифровых помощников", где будущие клиенты смогут выращивать и развивать своих "Jarvis".
В ходе работы над проектом, я смог самореализоваться в выбранной среде, протестировать новые алгоритмы, а также предложить собственные решения для актуальных проблем. Я получил незабываемый опыт, который в дальнейшем поможет мне. Пускай работа не всегда была гладкой, результатом и перспективами проекта я доволен
Приветик) Работа в проекте была для меня невероятным опытом, который оставил много положительных впечатлений. Стимулирующая атмосфера, интересные задачи и сотрудничество с отличной командой сделали проект потрясающим. И это только начало!
Работа в проекте была вдохновляющей и увлекательной. Я получила возможность реализовать свои идеи, сотрудничать с талантливыми ребятами и преодолевать сложности, что позволило мне лично и профессионально вырасти. Опыт, полученный в проекте, чрезвычайно ценный.
Работа в проекте принесла мне удовольствие. У нас был динамичный рабочий процесс и интересные вызовы, которые постоянно позволяли мне развиваться. Команда была восхитительной - мы с ребятами взаимодействовали и воплощали новаторские подходы, что привело к достижению отличных результатов.
Работа в команде оказалась очень интересным опытом. Круто, когда все задачи распределены, и каждый член команды видит свой вклад, который имеет огромное значение для всей нашей команды. Моя роль мне понравилась, и я надеюсь, что впереди нас ждут еще более увлекательные приключения.
Стремимся к будущему
#nest #community #ai
Следите за «Большими вызовами» в соцсетях
Образовательный центр «Сириус»
Университет «Сириус»
© Фонд «Талант и успех»
Для вопросов и обращений:
konkurs@sochisirius.ru
konkurs@sochisirius.ru
Конкурс «Большие вызовы»