Инструменты проектирования виртуальных помощников



В статье представлен сравнительный анализ инструментов проектирования виртуальных помощников с точки зрения используемых технологий, наличие дружелюбного интерфейса, возможности выбора канала распространения; наличия дополнительных информационных материалов и справочников.

Ключевые слова: виртуальный помощник, чат-бот, искусственный интеллект, машинное обучение.

Развитие IT-инструментов для проектирования виртуальных помощников, в частности чат-ботов, имеет очень положительную тенденцию. Данное направление становятся все популярнее как среди владельцев бизнеса, которым чат-боты помогают решать ряд основных вопросов компании, касающихся консультирования, поддержания контактов и увеличения продаж, так и среди обычных пользователей, вдохновленных романами и кинематографом, дающими человечеству идею о том, что искусственный интеллект может обладать разнообразными функциональными возможностями и быть полезным человеку.

Авторами был проведен сравнительный анализ инструментов для проектирования виртуальных помощников. Перед проведением анализа был выдвинут список требований к рассматриваемым сервисам:

 наличие технологии NLU (Natural Language Understanding — понимание естественного языка);

 возможность анализа диалогов;

 наличие статистики;

 возможность создавать базы знаний в платформе;

 наличие открытого API для интеграции с другими платформами;

 наличие машинного обучения;

 понимание русского языка;

 наличие дружелюбного интерфейса;

 возможность выбора канала распространения;

 наличие бесплатной технической поддержки;

 наличие дополнительных информационных материалов, вебинаров, справочников.

Были рассмотрены наиболее популярные среди разработчиков инструменты проектирования виртуальных помощников, в том числе и нейронные сети. Нейронная сеть представляет собой не конструктор с удобным интерфейсом, а математическую модель в аппаратном воплощении, но несмотря на это она предоставляет возможность проводить глубокое машинное обучение и является конкурентоспособным инструментом.

В таблице 1 приведена краткая информация по следующим параметрам рассматриваемых сервисов:

 наименование;

 тип лицензии;

 преимущества;

 недостатки;

 информационные источники;

 каналы распространения.

Таблица 1

Обзор инструментов проектирования виртуальных помощников

Наименование, страна разработки	Тип лицен-зии	Преимущества	Недостатки	Информа-ционные источники	Каналы распрост-ранения
Aimylogic (Россия)	Условно бесплат-ная (от 990 рублей в месяц)	Сбор и анализ диалога, машинное обучение, технология NLU, база знаний, статистика, дружелюбный интерфейс, голосовое ассистирование, взаимодействие с другими сервисами, шаблоны	Платные функции, нельзя подгружать словари	Техническая поддержка, вебинары от компании, справочники	ВКонтакте, Facebook, Telegram, Алиса, Google Assistant, виджет на сайт
Dialogflow (США)	Условно бесплат-ная (стоимость зависит от задач проекта)	Аналитика диалогов, машинное обучение, поддерживает 20 языков, взаимодействие с другими сервисами, чат-бот имеет собственную память, шаблоны	Платные функции, ценовая политика, поддержка на английском языке, минимальное количество полезной информации на русском языке	Техническая поддержка, справочники на английском языке	Google Assistant, Amazon Alexa, Facebook Messenger, Telegram, Viber, Twitter
ManyChat (США)	Бесплатный пробный период, далее от 10$ в месяц	Чат-бот сообщает разработчику об ошибках, разработчики сервиса могут самостоятельно создать чат-бота за оплату, аналитика и статистика	Чат-бот не знает русского языка, в бесплатной версии ограничен функционал, подходит только для Facebook Messenger	Бесплатный видеокурс на английском языке, техническая поддержка	Facebook Messenger
Bot Framework (США)	Оплата только за необходимые функции	Шаблоны, чат-бот может распознавать фотографии и лица людей, давать советы, определять настроение пользователя, переводить текст	Техническая поддержка от 29$, знание C#, Node.JS, подходит для коммерческих решений, привязан к продуктам Microsoft	Техническая поддержка, учебник	Facebook Messenger, Skype, Telegram, Slack, Microsoft Teams
Amazon Lex (США)	Платная (от 2,38$ в месяц)	Можно интегрировать с «умным домом», технология NLU, статистика и анализ диалогов, шаблоны, дружелюбный интерфейс, техническая поддержка на русском языке, возможно создать голосового помощника	Обязательная интеграция с AWS, ограниченное число каналов	Бесплатные вебинары, учебник, техническая поддержка	Facebook, Slack, Kik
ChatFuel (США)	Условно бесплатная, платная от 15$	Простая настройка, разработчик может вмешаться в диалог, шаблоны, платная помощь при разработке при необходимости, возможность встроить в диалог карту, картинку, видео, анализ диалогов, статистика	Бесплатный тариф включает только 100 пользователей, качественная техническая поддержка доступна только в тарифе «Premium» jn 300$, подходит только для Facebook	Платная техническая поддержка от 300$	Facebook
Нейрон-ные сети	Бесплатная	Глубокое машинное обучение, решение глобальных проблем, возможность обучить практически всем навыкам	Необходимость в виртуальном окружении, наличие серверов и специализированного ПО, знания языков программирования, ориентирован на крупные проекты	Справочники, учебники, статьи в Сети Интернет	Любой канал

Для создания небольших по функционалу чат-ботов, которые будут заданным образом реагировать на фразы пользователя, специальных навыков программирования в большинстве случаев не требуется (Aimylogic, ManyChat, ChatFuel). Но для разработки более интеллектуального продукта нужны навыки программирования в С#, Python, PHP, навыки работы с Node.JS, знания из высшей математики (Aimylogic, Bot Framework, Amazon Lex, нейронные сети).

Опираясь на выдвинутые требования и проведенный анализ был сделан вывод, что наиболее удобным инструментом для создания виртуального помощника по подбору необходимого пользователю контента является Aimylogic (Российская компания «Just AI»). Данный конструктор содержит модуль NLU, который позволяет чат-боту понимать смысл речи пользователя, не используя программирование во время создания проекта. Имеется возможность создать чат-бота на русском и английском языках, а так же подключить его к разным каналам: ВКонтакте и Facebook (социальные сети), Telegram мессенджер, Алиса.Яндекс и Google Assistant (виртуальные помощники) и чат-виджет для сайта. С помощью данной платформы можно создавать базы знаний, которые помогут чат-боту понимать суть вопроса и смысл реплики от пользователей, следовательно, таким образом открываются возможности вводить машинное обучение.

Основная функциональная рабочая область — вкладка «Сценарий», в которой содержится алгоритм проведения диалога между пользователем и чат-ботом. Для реализации алгоритма существует функциональные «Блоки»:

 «Ответ бота» содержит возможность внести реплику и изображение, которые будет присылать чат-бот пользователю при общении. Этот блок является основной функциональной частью, позволяющий виртуальному помощнику общаться с человеком;

 «Ввод пользователя». Данный блок содержит в себе несколько функциональных возможностей для пользователя: ввести текст, число, номер телефона или написать командную фразу.

Эти блоки позволяют строить осмысленное общение с ботом и предоставляют возможность боту запоминать необходимую информацию не путая данные. Преимуществом такого подхода выступает то, что пользователь не знает о том, что введенная им информация имеет разный тип данных для чат-бота. Пользователь видит диалог с ботом, как обычное общение с человеком, следовательно, у него повышается уровень доверия к виртуальному помощнику.

 «Действия» — функциональный блок для более продвинутых пользователей, но имеющих минимальные навыки программирования и знания в области веб-приложений. С его помощью создаются логические условия, передаются данные по HTTP-запросу и осуществляются переходы между экранами сценария.

Конструктор Aimylogic подходит как для коммерческих, так для не коммерческих проектов, обладает интуитивно понятным интерфейсом и практически безграничными возможностями для проектирования. Минусом платформы является расширенный платный тариф и ограниченное количество пользователей в месяц.

Заключение

Проведенное исследование демонстрирует, что в зависимости от тематики, направленности, масштаба, цели проекта и навыков разработчика можно подобрать наиболее подходящий сервис, способный решать поставленные задачи.