Чат-бот с искусственным интеллектом на Python

Привет всем, друзья! ✌ Сегодня рассмотрим такую тему как онлайн-курсы чат-ботов, которые можно пройти абсолютно без нервов. Ну и будет бесплатный материал для изучения этой сферы.

Оставайтесь с нами и тогда вы сможете что-то поменять в вашей сфере.

Кому подойдёт интенсив

• Новичкам в программированииИспытаете «в бою» самый универсальный язык, сможете решить, интересно ли вам заниматься разработкой, и начнёте путь в профессию с практики.
• Начинающим Python-разработчикамПолучите ответы на давно волнующие вопросы и вместе с опытным наставником создадите готовый проект для портфолио.

Интенсив завершен, но вы можете посмотреть его в записи

Заявка не отправлена!
Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

За 3 вечера вы познакомитесь с технологиями машинного обучения и создадите чат-бота, который отвечает на вопросы как человек. А в конце интенсива всех участников ждут призы.

За 3 вечера вы познакомитесь с технологиями машинного обучения и создадите чат-бота, который разговаривает по-человечески. А в конце интенсива всех участников ждут призы.

• Новичкам в программированииИспытаете «в бою» самый универсальный язык, сможете решить, интересно ли вам заниматься разработкой, и начнёте путь в профессию с практики.
• Начинающим Python-разработчикамПолучите ответы на давно волнующие вопросы и вместе с опытным наставником создадите готовый проект для портфолио.
• Тем, кто хочет в Data ScienceПройдёте основы Python и сделаете первые шаги в профессии: подготовите данные и обучите первую модель. Поймёте, с чего начать и как развиваться в сфере.

«Как самостоятельно сделать чат-бота?» — Aimylogic

Без выдачи сертификата!

Курс подробно рассказывает, как создавать чат-ботов с искусственным интеллектом и автоматизировать коммуникации в чатах WhatsApp, Telegram, VK и еще 16 каналах. Программа включает пять уроков:

• Как подобрать конструктор или площадку
• Как написать сценарий и продумать каждый шаг клиента
• Какие каналы для размещения выбирать и что учитывать
• Как привлечь пользователей в чат-бота
• Как доработать бота и как понять, что он успешен

Перед тобой большой сборник уроков от экспертов Aimylogic. Здесь мы собрали полезную информацию для тех, кто решил самостоятельно сделать чат-бота.

Для начала мы опишем, кто такой (или точнее, что такое) чат-бот, а затем подробно расскажем о всех шагах на пути к идеальному чат-боту. Ты в любой момент можешь перейти на следующий урок или вернуться к предыдущему. Для твоего удобства мы собрали краткую выжимку о самом важном внизу каждого урока, в блоке «Короче».

Чат-бот — это виртуальный онлайн-консультант в чате, который принимает обращения клиентов и отвечает им. Он может работать на сайте, в мессенджерах, в соцсетях.Боты берут на себя рутинные диалоги, освобождая время операторов для более интересных, сложных и творческих задач. Кроме того, чат-боты работают 24/7, без выходных и праздников (и даже в новогоднюю ночь!)

Чем выше спрос на разговорные интерфейсы, тем больше решений на рынке для разработки ботов. Но не всегда понятно, какое выбрать — речь даже не про конкретный продукт или вендора, а про сам инструмент. Например, можно купить уже готового бота, заказать разработку, сделать все своими силами в конструкторе, с помощью фреймворка или диалоговой платформы. Мы подготовили подробнейший гайд по основным способам создания бота.

Сразу предупредим. Обзор инструментов мы построили от простого к сложному — вряд ли разработчиков, продвинутых в области разговорных интерфейсов, ждут откровения в главе про конструкторы ботов (зато будет полезно почитать про фреймворки). В материале собраны способы для всех: новичков в разговорном ИИ, предпринимателей и хобби-девелоперов, инди-разработчиков и тех, кто решает серьезные девелоперские задачи для бизнеса. Вот краткое описание каждого способа:

• Готовые боты и шаблоны. Самый быстрый способ внедрить виртуального помощника в свой проект. Подходит для небольших и узконаправленных задач и не рассчитан на кастомизацию.
• Конструкторы ботов. Легкий способ создать бота в визуальном интерфейсе по собственному сценарию и адаптировать его под требования проекта. Все это — без знаний кода. Подходит для предпринимателей, малого и среднего бизнеса.
• Диалоговые платформы. Более сложный способ, который позволяет создавать масштабные решения с продвинутой логикой — в том числе enterprise-компаниям. Требует навыков программирования и дополнительных ресурсов, например, инфраструктуры для хостинга и масштабирования.
• Open-source фреймворки. Бесплатный инструмент для разработчиков, позволяющий описывать логику сценариев, не ограничиваясь архитектурой диалоговых платформ и других решений.

Время на прочтение

Рассмотрим API на примере создания тривиального бота:

Регистрация

Пишем ему /start и получаем список всех его команд.
Первая и главная — /newbot — отправляем ему и бот просит придумать имя нашему новому боту. Единственное ограничение на имя — оно должно оканчиваться на «bot». В случае успеха BotFather возвращает токен бота и ссылку для быстрого добавления бота в контакты, иначе придется поломать голову над именем.

Для начала работы этого уже достаточно. Особо педантичные могут уже здесь присвоить боту аватар, описание и приветственное сообщение.

Программирование

Создавать бота буду на Python3, однако благодаря адекватности этого языка алгоритмы легко переносятся на любой другой.

Telegram позволяет не делать выгрузку сообщений вручную, а поставить webHook, и тогда они сами будут присылать каждое сообщение. Для Python, чтобы не заморачиваться с cgi и потоками, удобно использовать какой-нибудь реактор, поэтому я для реализации выбрал tornado.web. (для GAE удобно использовать связку Python2+Flask)

Здесь мы при запуске бота устанавливаем вебхук на наш адрес и отлавливаем сигнал выхода, чтобы вернуть поведение с ручной выгрузкой событий.

Приложение торнадо для обработки запросов принимает класс tornado.web.RequestHandler, в котором и будет логика бота.

Здесь CMD — словарь доступных команд, а send_reply — функция отправки ответа, которая на вход принимает уже сформированный объект Message.

Собственно, её код довольно прост:

def send_reply(response):
if ‘text’ in response:
api.post(URL + «sendMessage», data=response)

Теперь, когда вся логика бота описана можно начать придумывать ему команды.

Команды

Перво-наперво, необходимо соблюсти соглашение Telegram и научить бота двум командам: /start и /help:

Команда /start без параметров предназначена для вывода информации о боте, а с параметрами — для идентификации. Полезно её использовать для действий, требующих авторизации.

После этого можно добавить какую-нибудь свою команду, например, /base64:

command1 — Description
command2 — Another description
I:
whoisyourdaddy — Information about author
base64 — Base64 decode
BotFather: Success! Command list updated. /help

C таким описанием, если пользователь наберет /, Telegram услужливо покажет список всех доступных команд.

Свобода

Как можно было заметить, Telegram присылает сообщение целиком, а не разбитое, и ограничение на то, что команды начинаются со слеша — только для удобства мобильных пользователей. Благодаря этому можно научить бота немного говорить по-человечески.

• All messages that start with a slash ‘/’ (see Commands above)
• Replies to the bot’s own messages
• Service messages (people added or removed from the group, etc.)

Для начала в Handler добавляем обработчик:

А потом в список команд добавляем псевдо-речь:

Здесь эмпирическая константа 75 относительно неплохо отражает вероятность того, что пользователь всё-таки хотел сказать. А format_map — удобна для одинакового описания строк как требующих подстановки, так и без нее. Теперь бот будет отвечать на приветствия и иногда даже обращаться по имени.

Не текст.

Боты, как и любой нормальный пользователь Telegram, могут не только писать сообщения, но и делиться картинками, музыкой, стикерами.

Для примера расширим словарь RESPONSES:

Видно, что теперь структура Message уже не содержит текст, поэтому необходимо модифицировать send_reply:

def send_reply(response):
if ‘sticker’ in response:
api.post(URL + «sendSticker», data=response)
elif ‘text’ in response:
api.post(URL + «sendMessage», data=response)

И все, теперь бот будет время от времени присылать стикер вместо времени:

Возможности

Благодаря удобству API и быстрому старту боты Telegram могут стать хорошей платформой для автоматизации своих действий, настройки уведомлений, создания викторин и task-based соревнований (CTF, DozoR и прочие).

Вспоминая статью про умный дом, могу сказать, что теперь извращений меньше, а работа прозрачнее.

Ограничения

К сожалению, на данный момент существует ограничение на использование webHook — он работает только по https и только с валидным сертификатом, что, например для меня пока критично за счет отсутствия поддержки сертифицирующими центрами динамических днс.

P.S. По пункту 7 нашел удобное решение — размещение бота не у себя, а на heroku, благо все имена вида *.herokuapp.com защищены их собственным сертификатом.

UPD: Telegram улучшили Бот Апи, из-за чего, теперь не обязательно иметь отдельную функцию для отправки сообщений при установленном вебхуке, а в ответ на POST запрос можно отвечать тем же сформированным JSON с ответным сообщением, где одно из полей устанавливается как ч ‘method’: ‘sendMessage’ (или любой другой метод, используемый ботом).

«😦Онлайн-курсы создания чат-ботов» — Международная школа профессий

С выдачей сертификата!

Стоимость на 2023 год: 6 800 р.

Научитесь создавать чат-ботов без программирования и внедрять мессенджер-маркетинг

• Чат-бот в воронке продаж⦁ Поиск примеров рассылок⦁ Анализ плюсов и минусов рассылок
• Анализ целевой аудитории⦁ Выбор учебного проекта⦁ Анализ и создание портрета ЦА для своего проекта⦁ Написание текста для сообщения бота
• Сценарий и дизайн бота⦁ Регистрация в сервисе Both Help⦁ Создание баннера для подписной страницы⦁ Разработка теста для чат-бота
• Аналитика⦁ Найти каналы для привлечения аудитории в чат-бота

Преподаватель оценит результат выполнения заданий и подробно разберет их с вами

«Чат-бот с искусственным интеллектом на Python» — Skillbox

Интенсив посвящен созданию чат-ботов на Python. Авторы обучают, как:

• Строить архитектуру чат-ботов и виртуальных ассистентов
• Создавать несложные программы на Python
• Работать с наборами данных
• Тренировать модели машинного обучения
• Оценивать качество моделей
• Подключать готовое Python-приложение к Telegram

«Курсы по разработке чат-ботов» — Leadteh

На платформе доступна серия коротких видеолекций по разработке чат-ботов. В программе:

• Тестирование через чат-бота
• Как создать чат-бота в WhatsApp
• Как создать чат-бота в Telegram
• Как создать чат-бота в Viber
• Интеграция чат-бота и Google таблиц и др.

Вы научитесь

• Понимать архитектуру чат-ботов и виртуальных ассистентов
• Писать простые программы на Python
• Работать с наборами данных
• Тренировать модели машинного обучения
• Оценивать качество моделей
• Подключать готовое Python-приложение к Telegram

«😟Мессенджер-маркетинг от Intellect Dialog» — Skillbox

Стоимость на 2023 год: 2 400 р. в месяц

Вы научитесь разрабатывать стратегию мессенджер-маркетинга, создавать чат-боты для привлечения лидов и удерживать клиентов в мессенджерах. Разберёте кейсы реальных компаний и сможете внедрить лучшие решения в свои проекты.

Чему вы научитесь

• Разрабатывать стратегию коммуникации в мессенджерах
• Проектировать чат-ботов и автоворонки
• Генерировать лиды с помощью чат-ботов
• Создавать линейных и нелинейных чат-ботов
• Подключать и настраивать WhatsApp Business App API
• Создавать рассылки
• Интегрировать мессенджеры с CRM AMO и «Битрикс24»
• Анализировать эффективность чат-ботов с помощью метрик

«Create Your First Chatbot with Rasa and Python» — Сoursera

2-часовой интенсив идет на английском языке и посвящен тому, как создавать ботов на базе Rasa и Python.

В этом 2-часовом курсе, основанном на проекте, вы научитесь создавать чат-ботов с помощью Rasa и Python. Rasa — это фреймворк для разработки чатботов промышленного уровня с поддержкой ИИ. Он невероятно мощный и используется разработчиками по всему миру для создания чат-ботов и контекстных помощников.

В этом проекте мы разберем некоторые наиболее важные базовые аспекты фреймворка Rasa и разработки чатботов. После завершения этого проекта вы сможете самостоятельно создавать простые чат-боты с искусственным интеллектом.

«ManyChat. Полный гайд по настройке и использованию. Обзор возможностей чат-бота маничат. » — ManyChat

Полный гайд по настройке и использованию платформы доступен в формате видеолекций. В программе:

• Основы бота, его возможности
• Создание рассылки
• Последовательность сообщений
• Инструменты росты
• Выгрузка данных пользователя
• Обзор воронок и других функций

Готовые боты

Что это такое

Это уже готовые решения для конкретных сфер или задач. Такие боты умеют проводить опросы, модерировать чаты, оформлять заказы, записывать на консультацию или выдавать пользователям нужную информацию по запросу. Это продукт, который нацелен на решение задач в определенном бизнес-сегменте — так, готовых ботов можно найти для ресторанного бизнеса, рекрутмента, интернет-магазинов и других областей.

Готовые боты, как правило, достаточно простые (в том числе кнопочные) и реализуют какую-то несложную логику, без разветвленного сценария. Часто их можно обнаружить в сервисах по созданию ботов в виде готовых шаблонов. Одни направлены, например, только на Telegram, а другие могут подключаться к нескольким мессенджерам сразу.

В чем преимущества

Так как боты уже готовы, то и последующей работы с ними немного. Достаточно отредактировать некоторые шаги и контент, чтобы конкретизировать данные для своего проекта, добавить ссылки, подключить каналы — и все уже работает. Получается быстро и легко.

Эти решения не требуют проработки сценария — их создатели уже учли ключевые моменты, касающиеся контента и логики конкретного кейса и задачи. С готовыми ботами можно не думать об организации инфраструктуры — серверов, поддержки интеграций, хостинга моделей NLU — все хранится на стороне поставщиков решений.

А еще с ними удобно быстро тестировать гипотезы. Например, если у заказчика салон красоты, а помощник записывает к парикмахеру, — это хороший способ проверить, помогает ли бот снять нагрузку с администраторов и ускоряет ли процесс записи в салон.

В чем минусы

Узкая специализация. Бывает непросто найти решение для своей задачи, а если такое находится — в будущем этого сценария или подключенных каналов может быть недостаточно. Например, если бизнес и количество услуг будут расти.

Простые боты. Не во всех случаях хватает функциональности кнопочного бота без ИИ.

Сложная или невозможная кастомизация. Если в сценарии нужны изменения, часто это требует большого количества доработок или невозможно вовсе — владелец решения может не давать доступ к исходному коду.

Фреймворки

Фреймворки — самый популярный способ создания виртуальных ассистентов среди разработчиков. Это набор инструментов с открытым исходным кодом и высокой степенью контроля над разработкой, который интегрируется с NLU для создания сложного сценария в рамках собственного разговорного решения и решения разных NLP-задач. Conversational AI фреймворки доступны для разных языков программирования. Так, например, Deep Pavlov — это фреймворк для Python, JAICF — для Kotlin, а Jovo — для TypeScript.

Чем отличаются от платформ

Фреймворки имеют открытый исходный код, то есть они бесплатны для коммерческого использования. Если в базовой версии отсутствуют нужные функции, интеграции или каналы, их можно добавить за дополнительную плату или разработать самостоятельно.

Фреймворки ограничиваются только возможностями языка программирования, для которого они создаются. Это позволяет гибко работать с классами и форматами ввода и вывода данных, изменять код под цели проекта и кастомизировать ответы автоматически, в зависимости от класса.

Код, написанный с помощью фреймворка, необходимо разместить в среде выполнения самостоятельно. Для этого можно использовать свои собственные сервера в облаке или контуре или воспользоваться платформой, которая возьмет на себя все задачи по хостингу, масштабированию и балансировке. То же касается NLU-моделей. Если сценарий виртуального ассистента использует в своей работе понимание естественного языка, такие NLU-модели также необходимо размещать в среде выполнения и, соответственно, масштабировать и балансировать нагрузку.

Не всегда фреймворки предоставляют готовые модули интеграции с текстовыми и телефонными каналами. Если нужного канала нет, его необходимо разработать самостоятельно или воспользоваться платформой. Например, если код проекта написан с использованием фреймворка JAICF, этот проект можно разместить в платформе JAICP, которая предоставляет интеграцию с необходимыми каналами.

Что можно создать с помощью фреймворка

С помощью фреймворков можно реализовать любой функционал бота. Единственное о чем стоить помнить — это то, что функционал ограничен языком программирования.

Кому интересно решение

Использование фреймворка имеет смысл тогда, когда по какой-то причине уже сформированы другие практики и сервисы внутри компании, которые решают задачи, которые не решала бы платформа.

Например, у компаний могут быть свои собственные модели для понимания естественного языка, которые компания хочет переиспользовать в новом conversational AI проекте. Так, если у компании уже есть аналоги сервисов, которые предоставляет платформа, то имеет смысл разработать сценарий с помощью фреймворка, а не обращаться к платформе.

Какие общие преимущества у фреймворков

• Базовые конструкции бота уже описаны вендором — модель диалога, правила перехода между стейтами, интеграции с NLU и т.д. Разработчику остается только описать логику самого бота.
• Разработчик может сколько угодно расширять модель диалога или создавать новые конструкции и подключать любые доступные библиотеки для интеграции с внешними системами.
• Отладка бота выполняется как отладка обычной программы с возможностями локальной разработки, установкой точек прерывания, вывода содержимого контекста и т.д.

На что обращать внимание при выборе фреймворка

При выборе фреймворка важны все детали: какие компоненты нужно подключить и какие требования предъявляются к производительности готового проекта. Убедитесь, что вы выбрали фреймворк от компании, которая имеет собственное ядро NLU, потому что это самый сложный и важный компонент во фреймворках для разговорного AI.

Обязательно загляните на Github, чтобы узнать дату последнего обновления и убедиться, что фреймворк имеет постоянную поддержку и активное сообщество. Так вы можете быть абсолютно уверены, что найдете готовое решение и получите быструю помощь, если возникнет какая-либо проблема.

Перед началом работы определите, какая команда будет работать над проектом. Например, если в штате разработчики на Python или JavaScript, то целесообразно искать удобное для них решение.

Rasa Open Source

Платформа машинного обучения с открытым исходным кодом для создания, улучшения и развертывания контекстных помощников по каналам и языкам на основе среды ML. Rasa построена на Python и имеет встроенный NLU, поэтому вы можете использовать эту платформу как сквозное решение или как сервер NLU.

Фреймворк с открытым исходным кодом, построенный на Python. На его базе можно создавать навыки чат-ботов с NLU, поддержкой множественных состояний диалога и контекста. Deep Pavlov имеет отличный набор готовых deep learning NLU-моделей для русского языка. На данный момент платформа не имеет поддержки каналов, но может использоваться  для создания практически любых разговорных решений и чат-ботов, хотя и требует большой настройки и дополнительной работы.

Фреймворк Jovo построен на TypeScript. Он позволяет создавать голосовые навыки, которые работают на разных устройствах и платформах, включая Alexa от Amazon, Google Ассистента, мобильные телефоны, Raspberry Pi и др.

BotPress — это разговорная AI-платформа с открытым исходным кодом, построенная на TypeScript. Позволяет создавать проекты, автоматизирующие коммуникации и рабочие процессы в компаниях. В BotPress есть такие удобные функции, как расширенные разрешения и безопасное хранение личных данных. Однако фреймворк не имеет ряда полезных фич, таких как количество администраторов, роли, мультилингвальность, виджеты с белыми метками и интерфейс и т. д. В основном нацелен на разработку ботов, а не голосовых решений.

JAICF от Just AI

JAICF — это первый в мире фреймворк для разработки разговорных решений на Kotlin. Фреймворк на базе Kotlin идеально подойдет, если вы планируете создать приложение с регулярной потребностью в обновлениях и оптимизации. Kotlin следует концепции контекстного программирования, поэтому наилучшим образом подходит для создания разговорных решений, где контекст диалога является главной идеей и ценностью.

JAICF не реализует сам механизм NLU. Вместо этого JAICF использует сторонние библиотеки и сервисы, реализующие эту функциональность и предоставляющие готовые к использованию модули NLU для ваших проектов. Таким образом, вы можете выбрать подходящую реализацию NLU, которая удовлетворяет вашим требованиям (например, языковая поддержка, цена и т. д.), и использовать ее в своем проекте на основе JAICF.

Модульное тестирование позволяет минимизировать количество ошибок с помощью автоматизированного тестирования сценариев диалога. JAICF использует фреймворки привычного unit-тестирования и возможности Kotlin для удобного и лаконичного DSL.

Подводим итоги

Рынок инструментов для создания ботов в России и в мире сформировался. Появились продукты, которые упрощают вход в разговорный ИИ для всех сегментов пользователей: для малого бизнеса есть готовые решения и конструкторы, для среднего бизнеса —конструкторы и платформы, для крупного бизнеса — платформы и фреймворки.

Продукты, доступные на рынке сейчас, уже закрывают весь цикл создания и внедрения ботов: есть инструменты прототипирования, разработки, обучения и дообучения ботов, их внедрения и масштабирования.

Conversational AI продукты демократизируют доступ ко всем медиумам, в которых боты могут существовать — даже самый маленький бизнес уже сейчас может сделать свой собственный навык для Алисы, создать простой умный IVR для обработки входящих звонков, настроить чат-бота в ВК, который автоматизирует сбор заявок, и запустить исходящую телефонию для напоминания о деталях сделки.

Что из этого подходит вам больше — выбор за вами. Но вы точно сможете найти что-то для себя.

«Building AI Powered Chatbots Without Programming» — Сoursera

Этот курс научит вас создавать полезные чат-боты без необходимости написания кода.

Используя возможности обработки естественного языка IBM Watson, вы узнаете, как планировать, реализовывать, тестировать и внедрять чат-боты, которые будут радовать ваших пользователей, а не расстраивать их.

Выполняя наше обещание не требовать никакого кода, вы узнаете, как визуально создавать чат-боты с помощью Watson Assistant (ранее Watson Conversation) и как развернуть их на собственном сайте с помощью удобного плагина WordPress. У вас нет сайта? Не беспокойтесь, вам его предоставят.

Чат-боты — это горячая тема в нашей индустрии, и в скором времени они достигнут больших успехов. Каждый день появляются новые вакансии, требующие этого специфического навыка, консультанты требуют премиальных ставок, а интерес к чат-ботам быстро растет.

• Понимать архитектуру чат-ботов и виртуальных ассистентов
• Писать простые программы на Python
• Работать с наборами данных
• Тренировать модели машинного обучения
• Оценивать качество моделей

«Создание чат-бота с нуля 2. 0» – YouTube

Видеолекции имеют следующие темы:

• регистрация в Flow Xo;
• бот для Телеграма;
• бот для Фейсбука;
• виджеты чат-ботов;
• управление сценариями;
• отправление сообщения, картинки и поста в чат-боте;
• возможности переменных;
• настройка фильтров;
• поиск и исправление ошибок;
• веб-аналитика;
• активация диалогов;
• история переписки.

«Пишем простого чат-бота на Java» — GeekBrains

Мастер-класс позволит участникам написать простого бота на Java. Программу ведет инженер-программист крупного холдинга.

Также на платформе выложены мастер-класс по разработке чат-бота для Telegram на языке программирования C# и вебинар о том, как написать бота для интернет-магазина в Telegram на языке Python.

Готовые решения в Solution Store

Just AI создали маркетплейс готовых решений, где можно найти бота для узких задач и сфер: ЖКХ и ритейла, e-commerce, финтеха и других. Сейчас в маркетплейсе 20 решений от Just AI и сторонних разработчиков, их список постоянно пополняется. Плюсы солюшенов в том, что для каждого такого решения готовы словари синонимов, основные интенты, логика сценария, интеграции с технологиями, отчетами аналитики и каналами. Остается только адаптировать содержание веток сценария, развернуть, интегрировать и запустить решение.

Разработчики могут придумывать и создавать свои отраслевые решения, размещать их в маркетплейсе и зарабатывать, кастомизируя сценарии под клиентов.

Конструкторы ботов

Это наборы готовых инструментов «из коробки», которые позволяют создавать и настраивать ботов без технических навыков и разработчиков — любой пользователь может прийти в конструктор и разработать в нем виртуального помощника своими руками. Конструкторы бывают low-code и no-code.

Для создания сценария используются визуальные блоки, из которых пользователь, как из кубиков, составляет логику работы своего разговорного решения. В блоках указываются действия бота и ожидаемые действия пользователей, например, намерения пользователей (интенты), и все это соединяется между собой в нужной последовательности. Когда сценарий и логика готовы, бота можно подключить к соцсетям и мессенджерам, интегрировать с CRM и внешними системами, обучать нужным действиям: например, переводить диалог на оператора при определенном событии.

Чем отличаются от готовых ботов

Если в готовых ботах уже прописан сценарий для конкретного кейса, конечная функциональность помощника ограничена, а его кастомизация либо невозможна, либо бессмысленна, в конструкторе пользователь сам создает нужный ему сценарий и редактирует логику диалога бота.

Что можно создать в конструкторе

• Различных чат-ботов: от FAQ-бота до бота для лидогенерации
• Несложных ботов для обзвонов и IVR (входящей телефонии)
• Навыки для голосовых ассистентов, например, Алисы от Яндекса или Маруси от VK

Какие общие преимущества у конструкторов

Конструкторы хороши тем, что это решение «из коробки» — не нужно самостоятельно прописывать интеграции и думать о хостинге (все хранится в окружениях поставщика решения), реализации логики. Об этом уже позаботились разработчики сервисов. И важно, что сценарий продумывается и прописывается самостоятельно: можно учесть все необходимые моменты для проведения успешных диалогов с пользователями.

У конструкторов низкий порог входа в разработку, для работы с ними не надо уметь программировать. Что касается скорости создания бота, здесь все очень индивидуально и зависит от сценария и набора нужных функций. У одного пользователя — чат-бот с 3 вопросами, а у кого-то логика для телефонии из 100 с лишним блоков. Но это все равно быстрее, чем разрабатывать бота с нуля, используя платформу или фреймворки.

Типы ботов. Ограничивается ли конструктор одним направлением или позволяет создать и голосовых помощников, и чат-ботов.

No-code/low-code. Настраивается ли все через визуальные блоки или есть возможность прокачивать бота с помощью кода: добавления условий и переменных, обращения к внешним серверам, прописыванием стейтов.

Количество каналов. Чем больше доступных каналов, тем лучше. Если вы планируете подключить бота к разным мессенджерам, лучше выбирать конструктор, где каналы доступны уже сейчас.

Наличие NLU-сервиса. Что можно создать в конструкторе — только кнопочного бота или умного помощника, понимающего живую речь собеседника.

Инструменты и фичи. Можно ли в конструкторе научить бота полезным действиям, кроме общения с пользователями: например, напоминать о предстоящей записи, переводить диалог на оператора по запросу.

Интеграции. Позволяет ли конструктор работать с внешними системами и сервисами, готовые ли эти интеграции или их нужно прописывать самостоятельно.

Аналитика. Предоставляет ли работу с метриками, позволяет ли анализировать диалоги бота с пользователями и их вопросы, собирает ли данные в отчеты.

База знаний и поддержка. Понятные ли инструкции для работы с сервисом, есть ли техническая поддержка и на каких условиях.

Aimylogic от Just AI

У Just AI есть универсальный конструктор. Пользователи Aimylogic могут не только размещать своих ботов в множестве каналов, но и развиваться сразу в нескольких направлениях: создавать сложные сценарии для чат-бота, запускать массовые обзвоны с помощью сервиса, автоматизировать входящую телефонию и даже создавать навыки для голосовых ассистентов.

30 готовых интеграций и каналов. Популярные чаты и мессенджеры, CRM и инструменты аналитики, сервисы для рассылок — эти интеграции уже входят в конструктор, достаточно настроить и подключить их с помощью готовых инструкций. Список доступных интеграций постоянно пополняется. Также есть возможность самостоятельно прописать интеграцию, которой нет в сервисе.

Разные типы ботов. Любой пользователь может создать в Aimylogic чат-бота, голосового помощника входящей телефонии, бота для обзвонов или навыки для умных колонок.

Инструменты. С помощью конструктора можно проапгрейдить бота: научить его отправлять изображения и видео, звонить и писать по расписанию, запускать рассылки, запрашивать оплату в Telegram и многое другое.

Искусственный интеллект. В конструктор встроен NLU, который позволяет обучать бота новым смыслам и фразам и разгрузить операторов: в 80% случаев виртуальный помощник сможет самостоятельно решить вопросы пользователей.

Не требует знаний кода. В Aimylogic приходят много пользователей, которые никогда не сталкивались с разработкой. Это low-code продукт: если хочется сделать бота мощнее, возможность разобраться в коде есть даже у новичка. Сама работа в визуальном интерфейсе интуитивно понятна.

Удобное и прозрачное ценообразование. Клиенты Aimylogic платят не за использование конструктора, а за количество потраченных минут и объем трафика —пользователей, общающихся с ботом. Это значит, что если нужно доработать сценарий или подключить дополнительный канал, сервис не возьмет никаких доплат. Конструктор также предлагает бесплатные тарифы, в которых можно запустить бота на небольшую аудиторию.

Статистика и аналитика. Конструктор позволяет оценить, сколько пользователей бросили диалог с ботом и сколько конверсий они совершили, какие фразы не смог распознать бот и как часто он привлекал оператора для решения вопросов. Это очень ценные данные: они помогают понять, где нужно доработать решение и как сделать бота полезнее. Результаты доступны в статистике и отчетах. А чтобы оценивать метрики детальнее, можно подключить Google Analytics или CRM-систему.

Прокачанная логика с помощью Javascript. Поддержка HTTP-запросов и вебхуков, математические операции и подсчеты во время диалога — все это возможно с помощью JS-выражений, которые прописываются прямо в сценарии.

Языки. Кроме русского боты, созданные в Aimylogic, могут общаться на английском, казахском, португальском и испанском языках.

Комьюнити и поддержка. Если возникают вопросы по работе с продуктом, ответы на них можно найти в документации, у бесплатной технической поддержки или в телеграм-сообществе разработчиков Aimylogic.

Диалоговые платформы

Набор всех сервисов и решений для прототипирования, разработки, тестирования, развертывания, контроля качества и последующей поддержки диалогового решения, всего его жизненного цикла — в одном окне. По сути, это центр, главный связующий элемент всей архитектуры бота. Платформы рассчитаны на пользователей, у которых есть навыки разработки или соответствующая команда.

Кроме перечисленных функций, платформы отвечают за интеграцию с внешними системами и каналами, хранение логов диалогов и управление всеми компонентами решения.

Чем отличаются от конструкторов

В конструкторах логика сценария ограничена возможностями конструктора и тем, как бот обрабатывает фразу пользователя.

Платформы же имеют более высокий контроль над всеми компонентами, позволяют обходить нестандартные ситуации и усложнять логику сценария: добавлять подсценарии и возвращаться к этапам текущего стейта диалога, например, если бот ожидает от пользователя информацию об адресе доставки, и при этом в ответе пользователя не будет указана улица, бот переспросит название улицы.

Это возможно благодаря тому, что, в отличие от конструкторов, платформа не ограничивается визуальным интерфейсом, а предоставляет возможность разрабатывать сценарии в том числе на общих языках программирования.

Если коротко, то широкие возможности платформ открывают доступ к настройке сложных технических интеграций, созданию и управления множеством веток сценариев, масштабированию проектов под разные потребности бизнеса и пользовательские нагрузки, развертыванию разговорных решений enterprise-уровня. При этом в платформах есть уже готовые инструменты, которые экономят достаточно времени на их разработке.

Еще одним важным отличием платформ от конструкторов является модульность. Модульность — это возможность подключать внешние сервисы для улучшения работы бота, например свой собственный NLU-сервис. Часто у компаний есть свои собственные решения обработки естественного языка, которые лучше всего работают для их клиентов. Например, банки точно знают, как их клиенты называют их продукты и формулируют свои проблемы. Платформы позволяют использовать эти решения в сценарии.

Модульность также позволяет подключать любые собственные сервисы по API: собственную телефонию, собственный ASR и TTS, любую CRM-систему, любые текстовые каналы и собственную BI-систему.

Что можно создать в платформах

В платформе можно разработать бота почти любого уровня сложности. 3 самых распространенных решения:

• Чат-боты техподдержки, которые понимают естественную речь, дают ответы из  базы знаний и переводят на оператора при необходимости.
• Голосовые ассистенты и навыки для них с разветвленной логикой и чит-чатом.
• Виртуальные операторы для входящих и исходящих звонков, которые правильно реагируют на перебивания, вносят изменения в CRM-систему и перезванивают по запросу.

Платформы являются лучшим решением для тех, кому нужны боты в телефонном канале для обзвонов или IVR. Несмотря на то, что для создания телефонного бота можно использовать конструкторы и open-source фреймворки, платформы удобны тем, что инфраструктура работы с телефонией уже реализована.

В чем отличия и на что обращать внимание при выборе

Простота освоения и разработки. Особенно для тех, кто не занимается разговорным ИИ профессионально, в первую очередь имеет значение простота достижения первоначального результата, без необходимости изучать всю документацию перед работой с платформой. Да и в целом — чем проще процесс разработки, тем быстрее можно запустить проект. При выборе платформы важно учитывать, насколько удобно разрабатывать и поддерживать решение. Есть ли возможность использовать общие языки программирования и проводить тестирование, создавать управляемое и масштабируемое решение.

Возможности NLU.  В некоторых платформах NLU позволяет использовать только простейшие паттерны, в других — глубоко обучать сложные модели. Если не хватает возможностей встроенного сервиса, здорово, если в платформе есть API для подключения других NLU к своему проекту.

Языки программирования. Язык программирования, применяемый в платформе, также является важным критерием выбора. Так, в зависимости от вендора, сценарии можно разрабатывать на одном или нескольких общих языках программирования (Java, Javascript, Python, Kotlin) или только с помощью DSL. Вне зависимости от доступного языка очень ценно, когда внутри есть хорошие SDK и грамотные абстракции.

Установка в контур. Не все платформы предоставляют возможность размещения разговорного решения в контуре клиента. А это может быть необходимо, если клиенту нужно соблюдать требования по безопасности — например, банку, страховой компании или медицинской организации.

Документация и поддержка. Перед тем, как выбрать платформу, полезно изучить ее вспомогательные ресурсы — понятность документации и доступность технической поддержки. Гораздо легче выполнять свои задачи, когда документация — не просто справочная со сложными описаниями, а большой раздел, где простым языком объясняются и внутренние термины, и разные кейсы разработки.

JAICP от Just AI

Платформа со встроенным NLU-сервисом для разработки мощных ИИ-ботов: чат-ботов, виртуальных операторов, голосовых ассистентов и навыков для них. Пользователи JAICP — крупный бизнес и разработчики, создающие сложные разговорные решения.

Все сервисы — внутри платформы. JAICP позволяет управлять всем жизненным циклом сценария в одном окне: от написания логики бота и разработки интентов до его тестирования и анализа эффективности. Инструменты и сервисы объединяются в единую экосистему, что позволяет бесшовно подключать и использовать их.

От чат-ботов до обзвонов. JAICP позволяет создавать разговорные решения любой сложности: умных чат-ботов, обзвоны и входящую телефонию, которые поддерживают до нескольких тысяч звонков одновременно, собственных голосовых ассистентов,  голосовые игры, навыки для умных колонок и голосовых ассистентов (например, Алисы).

Все для создания и развертывания сложного сценария. Логика сценария описывается с помощью JAICP DSL и вставок JavaScript, с которыми бот может обращаться к внешним системам, обрабатывать и синхронизировать данные, проводить вычисления и оставаться в контексте диалога.

Инструменты JAICP позволяют проводить расширенные автотесты, контролировать все изменения в коде и управлять ими с помощью Git, работать над решением большой командой одновременно. Если нужно больше возможностей — например, подключать произвольные библиотеки на Java, писать код на Kotlin с автодополнением в IDEA, — можно объединить инфраструктуру JAICP с бесплатным фреймворком JAICF.

Фичи и инструменты для телефонии. В JAICP уже реализована полезная функциональность для создания продвинутых виртуальных телефонных операторов:

• настраиваемая логика совершения вызова: по расписанию и API-триггеру;
• готовая логика перезвона: если пользователь просит перезвонить, бот самостоятельно перезвонит, когда абоненту будет удобно;
• подключаемый шум колл-центра, чтобы вызовы звучали естественнее для собеседника;
• программируемая логика реакции на перебивания и активное слушание: бот замолчит и выслушает или продолжить произносить фразу;
• гибридный синтез для озвучки пользовательских переменных в сценарии. Так, виртуальный оператор звучит точно так же, как предзаписанная озвучка диктором, когда произносит переменные, которые были неизвестны на момент совершения вызова;
• аналитика эффективности телефонных кампаний и A/B-эксперименты.

Собственный NLU. JAICP интегрирован с собственным NLU-ядром CAILA, которое позволяет ботам понимать естественную речь. Управление логами диалогов дает как дообучать NLU прямо из интерфейса JAICP,так и загружать обучающие выборки, чтобы на старте проекта обучить NLU лучше распознавать намерения ваших клиентов.

Готовые интеграции. Для публикации бота уже подключены 30 каналов: от мессенджеров и соцсетей до CRM-систем. Это удобно: не нужно настраивать интеграции с нуля. Но если нужно, подключаться к внешним сервисам можно по API.

Производительная инфраструктура в JAICP или в контуре. Несколько конфигураций оборудования для соответствия схеме нагрузки. Адаптивность к высоким нагрузкам ~400 rps и 10M MAU. Горизонтальное масштабирование и балансировка нагрузки и 152-ФЗ.

Документация, обучение и поддержка. Технические писатели команды JAICP регулярно пополняют документацию статьями, кейсами разработки и новыми релизами. По будням на связи — техническая поддержка, которая помогает разобраться с любыми вопросами по работе с платформой. В Telegram — комьюнити пользователей, где каждый делится своим опытом. А чтобы старт работы в JAICP был совсем легким, команда создала обучающий видеокурс с уроками, доступный каждому пользователю.

Оглавление

Наш материал получился большим — используйте меню, чтобы быстро переходить к нужным пунктам.

Программа

• Знакомимся с Python и архитектурой умного чат-ботаЧто такое NLU и как компьютер понимает естественную речь.Архитектура «умных» чат-ботов.Начало работы с Python, знакомство с Anaconda.Типы и структуры данных Python. Циклы и функции.
• Что такое NLU и как компьютер понимает естественную речь.
• Архитектура «умных» чат-ботов.
• Начало работы с Python, знакомство с Anaconda.
• Типы и структуры данных Python. Циклы и функции.
• Учим бота на Python понимать текстПодготовка дата-сета.Алгоритмы сравнения текстов. Векторизация.Обучение машинной модели.Измерение качества классификатора и интеграция в чат-бота.
• Подготовка дата-сета.
• Алгоритмы сравнения текстов. Векторизация.
• Обучение машинной модели.
• Измерение качества классификатора и интеграция в чат-бота.
• Запуск и подключение Python-приложения.
• Выбор лучших работ.
• Награждение победителей.

«Создание бота для Telegram на PHP» — Youtube

Лектор рассказывает, как создать бота для конкретного мессенджера, а также как его использовать для бизнеса.

• статистика и аналитика;
• сбор клиентской базы;
• многомерное меню;
• мультиязычность;
• настройка обратной связи и умного диалога;
• установка бота;
• настройка приема платежей;
• работа с медиафайлами;
• шаблонные сообщения на PHP.

Получить доступ к
записи бесплатного интенсива

Ваша заявка успешно отправлена

• Знакомимся с Python и архитектурой умного чат-ботаЧто такое NLU и как компьютер понимает естественную речь.Архитектура «умных» чат-ботов.Начало работы с Python.Типы и структуры данных Python. Циклы и функции.
• Что такое NLU и как компьютер понимает естественную речь.
• Архитектура «умных» чат-ботов.
• Начало работы с Python.
• Типы и структуры данных Python. Циклы и функции.
• Учим бота на Python понимать текстПодготовка дата-сета.Алгоритмы сравнения текстов.Векторизация.Обучение машинной модели.Измерение качества классификатора и интеграция в чат-бота.
• Подготовка дата-сета.
• Алгоритмы сравнения текстов.
• Векторизация.
• Обучение машинной модели.
• Измерение качества классификатора и интеграция в чат-бота.
• Запуск и подключение Python-приложения.

Освойте Python и получите востребованную профессию. Более 9 000 вакансий доступно для дата-сайентистов и разработчиков со знанием этого языка программирования.

• от 70 000 ₽
  1–3 года опыта
• до 210 000 ₽
  3–5 лет опыта
• до 300 000 ₽
  6–8 лет опыта

Сейчас ищут на

«Технология BotVsem, по которой даже новички выходят на 100. 000 в месяц » — BotVsem Academy

Бесплатный экспресс-курсКурс обучает созданию чат-ботов любой сложности на своей платформе.

Узнаете про то как:

• Перейти в IT и зарабатывать удалённо на разработке чат-ботов.
• Без продаж, Без ведения рекламы.
• Без технических навыков и без программирования.

На выходе у вас будет полноценный практический опыт разработчика чат-ботов и первая оплата за выполненный заказ.

Продвижение в мессенджерах

Освоите новое направление маркетинга и внедрите его в свои проекты. Изучите техническую часть создания чат-ботов и рассылок, научитесь интегрировать мессенджер-маркетинг с CRМ-системой. Изучите дополнительный инструмент продвижения, научитесь работать с рассылками, чат-ботами и автоворонками в мессенджерах. Расширите навыки и повысите свою значимость на рынке.

Чему вы научитесь на курсе

• Подбирать площадку для создания чатбота под конкретный бизнес или проект, анализировать ЦА и конкурентов
• Создавать рассылки и чатботы в пяти мессенджерах — навыки программирования для этого не потребуются
• Отслеживать эффективность — интегрировать чатбота с отделом продаж и CRM, заниматься его грамотным продвижением
• Писать тексты для рассылок и чатботов на уровне копирайтера
• Проводить A/B-тесты — работать с аналитикой и тестировать различные сценарии
• Определять KPI и пути достижения целей, составлять стратегию мессенджер-маркетинга

«Создание чат-бота для Telegram» — Tproger

Видеокурс по созданию чат-бота для мессенджера Telegram длится более часа. Автор детально объясняет, как создать архитектуру бота, дает примеры построения логики и решения конкретных кейсов. В качестве языка программирования в курсе используют PHP.

Отзывы участников интенсива

• Спасибо за великолепный интенсив по машинному обучению чат-ботов. Три дня пролетели как полтора часа! Доступное изложение материала, увлекательнейшая форма подачи, содержательный контент и абсолютно применимый результат! Благодаря интенсиву я разобрался в ключевых особенностях создания чат-ботов с искусственным интеллектом, а улучшение модели — уже дело практики. С нетерпением жду новых вызовов и решений, которые подарит нам Skillbox! Что будет завтра — компьютерное зрение или NLP? С радостью поучаствую и в том, и в другом.
• Хочу поблагодарить Skillbox за возможность поучаствовать в таком проекте. Я новичок в программировании, и мне было очень интересно узнать, какие возможности есть в этой области. На интенсиве мне больше всего понравилось то, что мы работали над проектом всей группой: писали свою часть кода, общались в чате и помогали друг другу, а в итоге — все вместе тестировали готовое приложение. Это было здорово. По-моему, Skillbox — крутой университет. У них много курсов, отличные спикеры, а преподаватели, которые проверяют ДЗ, всегда помогут, если что-то непонятно.
• Посещение интенсива повлияло на дальнейший выбор профессии. Не думал, что писать ботов на питоне так просто. Раньше возился только со скриптами. Буду и дальше следить за графиком ваших интенсивов по программированию и принимать участие. Спасибо!

• Роман Черёмухин
  Спасибо за великолепный интенсив, который провёл Skillbox по использованию машинного обучения для создания чат-ботов. Три дня пролетели как полтора часа! Доступное изложение материала, увлекательнейшая форма подачи, содержательный контент и абсолютно применимый результат! Благодаря интенсиву я разобрался в ключевых особенностях создания чат-ботов с искусственным интеллектом, а улучшение модели теперь уже будет неразрывно связано с практикой. С нетерпением жду новых вызовов и решений, которые подарит нам Skillbox! Что будет завтра — компьютерное зрение, NLP. С радостью поучаствую.
• Дмитрий Голеусов
  Хотелось бы поблагодарить Skillbox за возможность поучаствовать в таком проекте, я новичок в программировании и было очень интересно узнать, какие вещи можно делать с помощью программирования. Спикером интенсива был Никита Левашов, на мой взгляд, очень крутой специалист, с ним я уже сталкивался на других интенсивах, по мере возможности он всегда отвечает на все, даже на самые глупые вопросы! На интенсиве мне больше всего понравилось то, что мы работали над проектом всей группой, добавляли свои части кода, общались в чате и помогали друг другу, по итогу все вместе тестировали готовое приложение, это было здорово.По-моему, Skillbox — крутой университет, у них много курсов, отличные спикеры и преподаватели, которые проверяют ДЗ, всегда помогут, если что-то непонятно.

«Бесплатный тренинг по созданию чат-ботов в SendPulse» — SendPulse

Курс состоит из шести уроков:

• Подключение мессенджеров
• Обзор интерфейса платформы
• Создание чат-ботов в конструкторе
• Рассылки в мессенджерах
• Создание виджетов подписки для сайта
• Статистика и масштабирование ботов