So speichern und laden Sie eine RDS-Datei in R
Sie erfahren, wie Sie Objekte aus einer .rds-Datei in R speichern und laden. In diesem Blog wird auch behandelt, wie Sie Objekte aus R in LuckyTemplates importieren.
Heute werden wir über Power Virtual Agents sprechen , die Methode von Microsoft, Chatbots zu erstellen, die Sie auf Ihrer Website und in Ihren Teams bereitstellen können. Das vollständige Video dieses Tutorials können Sie unten in diesem Blog ansehen .
Das Stärkende an Power Virtual Agents ist, dass Sie damit Chatbots erstellen können, ohne maschinelles Lernen oder komplexe Mathematik und Linguistik einzusetzen, da Microsoft die Arbeit für Sie erledigt. Alles, was Sie tun müssen, ist, ihm den Inhalt und die Ressourcen zur Verfügung zu stellen, die er verdauen kann.
Inhaltsverzeichnis
So erstellen Sie Chatbots in Power Virtual Agents
Beginnen wir mit dem Öffnen der Power Virtual Agents-Seite.
Um einen neuen Chatbot zu erstellen, klicken Sie oben rechts auf das Bots- Symbol und dann auf die Schaltfläche Neuer Bot .
Benennen wir diesen Bot „ Loan Helper FAQ Bot“ , wählen Sie die englische Sprache aus der Dropdown-Liste aus und klicken Sie auf „Erstellen“ .
Ähnlich wie die Power Apps muss sie alles für die eigentliche Erstellung bereitstellen. Wenn Sie beispielsweise modellgesteuerte Apps erstellen , dauert dies eine Weile, da alle dahinter stehenden Entitäten und Konnektoren erstellt werden müssen. Es macht etwas ganz Ähnliches, wenn Sie diesen Bildschirm sehen.
Es wird immer noch im Hintergrund gebaut. Was wir also tun können, ist, mit der Erkundung zu beginnen, indem wir oben links auf die Themen klicken.
Dies teilt Power Virtual Agents mit, was zu tun ist, wenn jemand Auslösephrasen sagt , und startet dann die Antworten.
Wir haben zum Beispiel den Auslösersatz „Wann haben Sie geschlossen?“ Es gibt vier Iterationen oder Versionen dieser Auslösephrase, die jemand sagen kann.
Wenn wir auf Lektion 1 – Ein einfaches Thema klicken , sagen uns unsere Power Virtual Agents, wie der Workflow aussieht.
Wenn jemand einen dieser Auslösersätze sagt, senden wir eine Nachricht mit der Aufschrift „Ich helfe Ihnen gerne bei den Öffnungszeiten des Ladens“, gefolgt von einer weiteren Nachricht mit den Öffnungszeiten des Ladens.
Darüber hinaus gibt es komplexere Triggerphrasen, die wir erstellen können. Wenn wir beispielsweise auf „Was ist das beste Produkt für mich“ klicken, handelt es sich nicht mehr um eine einseitige, sondern um eine wechselseitige Kommunikation.
Klicken wir als Nächstes auf Lektion 4 – Ein Thema mit einer Bedingung, Variablen und einer benutzerdefinierten Entität .
Ähnlich wie im ersten Beispiel wird angezeigt, was der Chatbot sagen wird, wenn jemand eine der folgenden Auslösephrasen erwähnt.
Der Chatbot fragt: „Sehen Sie sich als Privatanwender, Gamer oder Geschäftsanwender?“ Dann muss die Person, die mit dem Chatbot chattet, eine der Optionen auswählen.
Sobald eine Option ausgewählt wurde, gibt es verschiedene Optionsbäume, die alle zusammenkommen, und irgendwann kann es sehr kompliziert werden.
Testen der Triggerphrasen in Power Virtual Agents
Testen wir einen der Auslöser, indem wir „Was ist das beste Produkt für mich?“ eingeben.
Wie wir sehen können, löst es die Antwort aus: „Sehen Sie sich selbst als Heimanwender, Gamer oder Geschäftsanwender?“ Wenn wir „Heimbenutzer“ auswählen, geht der Arbeitsablauf immer weiter.
In diesem Fall können wir einen Workflow starten, auf eine Drittanbieter-API zugreifen und eine HTTP-Anfrage stellen . Grundsätzlich können wir alles tun, was wir brauchen, aber es wird etwas kompliziert.
Lassen Sie uns angesichts dieser Punkte die Sundae-FAQ-Seite in eine Chatbox verwandeln. Auf der FAQ-Seite dieses Kreditunternehmens stellen die Leute normalerweise eine Reihe häufig gestellter Fragen. Dies ist nur ein Beispiel, aber Sie können auf jeden Fall eine andere öffentliche Website wählen, die auch eine FAQ-Seite hat.
Wenn uns jemand auf dieser Website kontaktiert, ist der Chatbot intelligent genug, um alle diese Fragen zu kennen und sie entsprechend beantworten zu können. Wenn jemand beispielsweise „Wie verdient Eisbecher Geld“ eingibt, sollte der Chatbot mit der folgenden Antwort antworten.
Beantwortung verschiedener Versionen derselben Frage
Es kann jedoch unterschiedliche Versionen davon geben, z. B. „Wie verdient man Geld“ , „Wie erhebt Sundae Gebühren “ oder „Wie erhebt Sundae Gebühren ?“
Bei all diesen Fragen handelt es sich eigentlich um dieselben Fragen. Daher brauchen wir ein System, das intelligent genug ist, alle diese FAQs zu verarbeiten. Dann müssen wir die Auslösephrasen so weit fassen, dass die Antwort immer noch dieselbe ist, wenn jemand Variationen dieser Frage sagt.
Genau das werden wir tun, indem wir auf die Power Virtual Agents zurückgreifen. Mit der Funktion „Themen vorschlagen“ können wir Power Virtual Agents anweisen, unsere ausgewählte Seite zu übernehmen und dann alle Themen auf der Sundae-FAQ-Seite zu erstellen.
Klicken Sie auf „Hinzufügen“ und dann auf die Schaltfläche „Start“ .
Diesmal gehen die Power Virtual Agents alle diese FAQs durch, indem sie die Fragen und Antworten ermitteln. Es um die verschiedenen Versionen dieser Fragen zu generieren, die jemand stellen kann. Daher kann es mehrere Minuten dauern, bis der Vorgang abgeschlossen ist.
Nachdem wir es durchgesehen haben, können wir sehen, dass wir 35 vorgeschlagene Themen haben, und alle diese Themen beziehen sich auf die FAQ-Seite.
Um die Antwort bereitzustellen, klicken Sie auf „ Zu vorhandenen Themen hinzufügen“ und dann auf „Was ist Eisbecher?“ Link, um den tatsächlichen Arbeitsablauf zu sehen.
Wenn also jemand fragt: „Was ist Eisbecher?“ Es wird diese Meldung angezeigt, die genau mit der auf der FAQ-Seite aufgeführten Meldung übereinstimmt.
Als Nächstes müssen Sie alle vorgeschlagenen Themen , die wir von der FAQ-Seite erhalten haben, in die Liste „ Vorhandene Themen“ hochladen .
Wählen Sie alle aus, indem Sie auf das Optionsfeld neben dem Namen klicken und dann auf „Zu Themen hinzufügen“ klicken .
Sobald wir fertig sind, gehen wir zu Vorhandene Themen . Mittlerweile haben wir 47 davon, was eine ganze Menge ist. Lassen Sie uns also nur auf „Wie verdient Sundae Geld?“ umschalten. als Beispiel und aktualisieren Sie die Seite.
Um dies zu demonstrieren, testen wir es, indem wir „Wie verdient Sundae Geld?“ eingeben. Wir können die Antwort sehen und wenn wir zur FAQ-Seite zurückkehren, ist die Antwort dieselbe.
Die Power Virtual Agents sind intelligent genug, um zu erkennen, was eine Frage und was eine Antwort ist, und diese an den Chat weiterzuleiten. Eine weitere coole Sache an den Power Virtual Agents ist, dass dahinter auch Analysen stecken.
Wenn jemand beispielsweise „ Nein “ für die Frage „Hat das Ihre Frage beantwortet“ auswählt, wissen Sie, dass dies wahrscheinlich keine ausreichende Antwort war, sodass Sie Ihre Antwort möglicherweise in der eigentlichen Themenaufschlüsselung ändern möchten.
Versuchen wir es mit einem anderen Beispiel, indem wir „Wie verdient man Geld?“ eingeben.
Wie wir sehen können, klärt der Chatbot, indem er verschiedene Optionen angibt, z. B. „ Wie verdient Sundae Geld?“ , Lektion 3 – Ein Thema mit einer Bedingung, Variablen und einer vorgefertigten Entität und Nichts davon .
Wenn wir „Wie verdient man Geld“ auswählen , gelangen wir wieder zur gleichen Antwort. Wenn es also Abweichungen gibt, ist es intelligent genug, zu erkennen, dass es sich um eine, zwei oder drei Fragen handeln könnte, und überprüft es dann.
Wir können etwas völlig anderes machen und weitermachen, aber andererseits bekommen wir das Gleiche, wenn zwei Fragen ziemlich ähnlich sind und es immer noch diese bestimmte Antwort auf die Frage gibt.
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Abschluss
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Sie mit den Power Virtual Agents Chatbots erstellen können, die Sie auf Ihrer Website, in Teams-Nachrichten, im Facebook-Messenger und an jedem beliebigen Ort platzieren können.
Dies geschieht mithilfe von Triggerphrasen und Antworten. Eine schnelle Möglichkeit, dies auf Ihrer Website zu integrieren, besteht natürlich darin, eine FAQ-Seite zu haben. Sie können einen ziemlich guten Chatbot bekommen, wenn Ihre FAQ-Seite sehr gut gestaltet ist.
Alles Gute,
Henry Habib
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