Construirea unui chatbot de întreprindere: Lucrați cu date protejate ale întreprinderii utilizând cadre Open Source

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 3 voturi.

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Explorați adoptarea chatboților în afaceri concentrându-vă pe proiectarea, implementarea și îmbunătățirea continuă a chatboților într-o afacere, cu un singur caz de utilizare din sectorul bancar și al asigurărilor. Această carte începe prin identificarea proceselor de afaceri din sectorul bancar și al asigurărilor. Aceasta implică colectarea de date din surse precum conversații din centrele de servicii pentru clienți, chat-uri online, e-mailuri și alte surse NLP. Veți proiecta apoi arhitectura soluției chatbot. Odată ce arhitectura este încadrată, autorul continuă să explice înțelegerea limbajului natural (NLU), prelucrarea limbajului natural (NLP) și generarea limbajului natural (NLG) cu exemple.

În următoarele secțiuni, veți proiecta și implementa de la zero cadrul backend al unui chatbot tipic. Veți explora, de asemenea, câteva cadre de chatbot open-source populare, cum ar fi Dialogflow și LUIS. Autorii explică apoi modul în care puteți integra diverse servicii terțe și baze de date de întreprindere cu cadrul chatbot personalizat. În secțiunea finală, veți discuta despre modul de implementare a cadrului chatbot personalizat pe cloud-ul AWS.

La sfârșitul cursului Construirea unui chatbot pentru întreprinderi, veți fi capabil să proiectați și să dezvoltați un chatbot conversațional pregătit pentru întreprinderi utilizând o platformă de dezvoltare open source pentru a servi utilizatorul final.

Ce veți învăța

⬤ Identificați procesele de afaceri în care chatbot-urile ar putea fi utilizate.

⬤ Concentrați-vă pe construirea unui chatbot pentru o industrie și un caz de utilizare, mai degrabă decât pe construirea unui chatbot omniprezent și generic.

⬤ Desenarea arhitecturii soluției pentru un chatbot.

⬤ Integrarea chatboturilor cu sursele interne de date utilizând API-uri.

⬤ Descoperiți diferențele dintre înțelegerea limbajului natural (NLU), prelucrarea limbajului natural (NLP) și generarea limbajului natural (NLG)

⬤ Lucrați cu implementarea și îmbunătățirea continuă prin învățarea reprezentațională.

Cui se adresează această carteOameni de știință de date și arhitecți de întreprindere care caută în prezent să implementeze soluții chatbot în afacerea lor.