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Welcome Intent / Welcome Message

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Bei der Welcome Message handelt es sich um die allererste Nachricht, die ein Chatbot sendet, sobald der Nutzer mit dem Chatbot konfrontiert wird. Sie dient dazu, die Nutzer eines Chatbots abzuholen, Informationen zu liefern und zu erklären, wie die nächsten gemeinsamen Schritte aussehen können.

Die erste Nachricht steht unter dem Motto: “Create a shared understanding!”.

Dabei werden zwei verschiedene Arten unterschieden: Entweder sendet der Chatbot eine Nachricht proaktiv an den potenziellen Nutzer oder der Nutzer initiiert selbst die Kommunikation mit dem Chatbot, indem er diesen anschreibt.

Relevanz der Welcome Message

Der erste Eindruck zählt. Das gilt auch bei Chatbots. Deshalb ist es so wichtig sich viele Gedanken zu machen, wie man diese Nachricht aufbaut. Man sollte dem Nutzer von Beginn an ein gutes Gefühl geben, wenn er mit dem Nutzer interagiert. Die Welcome Message kann mit dem Menü einer Webseite gleichgesetzt werden. Sie bietet dem Nutzer Navigation und Orientierung.

Empfohlener Aufbau der Start Nachricht

Die Welcome Message sollte folgende Komponenten beinhalten:

  • Vorstellung des Chatbots (auch eine Erläuterung, dass es sich um einen Chatbot handelt)
  • Avatar, Logo (Hat mein Chatbot einen Charakter und ein Aussehen?)
  • Fähigkeiten des Chatbot erläutern (Welche Informationen kann der Chatbot liefern und wo liegen die Grenzen der Anwendung?)
  • Erklärung, wie mit dem Chatbot interagiert wird (Freitext oder Guided Conversation)
  • Erklärung, ob und wie ein Human Handover funktioniert

Wiederholtes Ausspielen der Welcome Message

In einigen Fällen kann es sinnvoll sein die Welcome Message erneut auszuspielen. Beispielsweise wenn neue Features implementiert werden, oder um die Nutzer an die Fähigkeiten des Chatbots zu erinnern. Natürlich kann die Welcome Message auch zeitgesteuert ausgespielt werden, sodass Nutzer nach längerer Inaktivität die Nachricht erneut erhalten um Informationen über neue Features oder Änderungen zu erhalten.

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Rasa

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Rasa ist eine Conversational AI Platform, welche mit dem Rasa Stack eine Open-Source Software zur Verfügung stellt, um Contextual AI Assistants und Chatbots zu erstellen. Neben dem kostenfreien Rasa Stack, gibt es außerdem die Rasa Platform. Diese setzt ebenso auf den Rasa Stack, bietet allerdings für Enterprise-Kunden zusätzliche Features, wie ein User-Interface mit Funktionalitäten wie die Training Data, Admin, Conversations  und Models API. Entwickelt wird Rasa vom gleichnamigen Start up mit Hauptsitz in Berlin, zudem gibt es über 300 Contributors, welche Rasa im Open-Source Sinn voran bringen. [1][2]

Aufbau des Rasa Stack

Der Rasa Stack wird in Rasa NLU und Rasa Core aufgeteilt. Diese sind so aufgebaut, dass sie vollständig unabhängig voneinander eingesetzt werden können. So besteht die Möglichkeit, nur einen Teil der Architektur auf Rasa aufzubauen und zusätzlich weitere Services mit einzubinden. Trotz dieser Tatsache sind die beiden Komponenten sehr gut aufeinander abgestimmt und sind deshalb schnell konfiguriert. Dabei übernimmt die Rasa NLU, die Aufgaben Intent Recognition und Entity Extraction, Rasa Core dagegen, das komplette Session Management, Context-Handling und Bot-Responses.[3]

Vor- und Nachteile von Rasa

Dabei muss als Erstes der Vorteil des Open-Source Gedanken angesprochen werden. Zu einem ist man dadurch nicht auf kostenpflichtige Lizenzen angewiesen, des Weiteren ist durch die Einsicht des gesamten Quellcodes eine sehr hohe use case-spezifische Konfiguration möglich. Zum Beispiel lassen sich branchenspezifische Begriffe wie “cash” und “balance”, welche im Bankenumfeld dieselbe Bedeutung haben, im Allgemeinen, aber doch unterschieden werden müssen, deutlich besser in einem Chatbots abbilden. Natürlich resultiert daraus auch, dass man sich intensiver beschäftigen muss, um eine optimale Lösung zu bekommen, wenn man es mit fertigen Lösung wie Dialogflow von Google oder LUIS von Microsoft vergleicht.
Diese bieten neben fertig konfigurierten Lösungen auch gleich das Hosting des Services an. Denn anders als diese Cloud-Lösungen läuft Rasa On Premise. Damit verfügt man zwar auch über die komplette Kontrolle der Daten, die der Chatbot generiert, allerdings muss auch ein leistungsfähiger Server zur Verfügung gestellt werden. Ein weiterer Vorteil ist die Möglichkeit Rasa vollständig Offline zu nutzen. So ist der Einsatz in Offline System, zum Beispiel IoT Geräten, umsetzbar.[4]

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Quellen

[1] https://www.gartner.com/en/documents/3879492
[2] https://rasa.com/about
[3] https://rasa.com/docs/
[4] https://rasa.com/docs/


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Wizard of Oz Experiment

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Unter der Wizard of Oz Methode wird im Bereich der Mensch-Computer-Interaktion ein Forschungsexperiment bezeichnet, bei dem Probanden mit einem Computersystem interagieren, das von den Probanden als autonom angesehen wird, das aber tatsächlich von einem unsichtbaren Menschen betrieben oder teilweise bedient wird.[1]

Chatbots und Wizard of Oz

Chatbots eignen sich enorm gut für das Wizard of Oz Experiment. Dadurch kann ein Use Case bereits vor der Implementierung auf seine "Chatbot-Tauglichkeit" untersucht werden. Mit den Erkenntnissen können dann iterativ bestehende Flows erweitert und neue Kommunikationsstränge definiert werden. Außerdem können die gesammelten Daten wie beispielsweise Utterances direkt für das Chatbot Training verwendet werden. Ein ausgereiftes Human Handover Tool ist sogar in der Lage, die getesteten Daten automatisiert in einen Chatbot umzuwandeln.

Empfohlene Vorgehensweise

  1. Verschiedene Chatbot Flows definieren
  2. Einbindung eines Live Chats oder eines leeren Chatbots der ausschließlich einen Human Handover triggert.
  3. Manuelle Beantwortung der Nutzeranfragen
  4. Ableiten von Chatbot Flows
  5. Beantwortung der Anfragen anhand der Chatbot Flows
  6. Iterative Überarbeitung und Erweiterung der Chatbot Flows
  7. Manuelle oder automatisierte Übernahme der Flows in ein Chatbot Builder

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Quellen

[1] Kelley, J. F., “An empirical methodology for writing user-friendly natural language computer applications”. Proceedings of ACM SIG-CHI ’83 Human Factors in Computing systems (Boston, 12–15 December 1983), New York, ACM, pp. 193-196


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RCS - Rich Communication Services

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Rich Communication Services (RCS) ist ein Protokoll von Mobilfunkbetreibern und wird von der GSMA, des Industrieverbandes der internationalen Mobilfunkanbieter vorangetrieben.[1]

RCS und Chatbots

RCS Business Messaging ist die Weiterentwicklung von Mobile Messaging, die die Kommunikation zwischen Menschen und Unternehmen erhöht und verbessert. Es bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihr Kunden-Engagement zu erhöhen, indem sie Business Messaging mittels Chatbots und künstlicher Intelligenz (KI) nutzen. Es ist nicht mehr notwendig, mehrere Apps herunterzuladen, sondern die Benutzer erhalten direkten Zugriff auf eine Reihe von Marken und Dienstleistungen innerhalb der Messaging-App selbst, so dass sie mit virtuellen Assistenten zusammenarbeiten können, um beispielsweise Flüge zu buchen, Kleidung zu kaufen, Restaurant Reservierungen vorzunehmen und vieles mehr.[2]

Rich Messaging Chatbot per “SMS”

Stark vereinfacht kann RCS als Nachfolger von SMS und MMS betrachtet werden. Nur eben mit Rich Messaging Inhalten wie Buttons und Videos. RCS wird von Google und Apple in die bereits vorinstallierten Android Messages[3] App und iMessage [4] App integriert. Somit verfügt jeder Android und iOS Nutzer theoretisch über einen Zugang zu RCS.

RBM und ABC

Von Android wird das System RBM (Rich Business Messaging)[5]bezeichnet. Apple nennt seinen Dienst ABC (Apple Business Chat)[6]. Für die Nutzung der Systeme muss allerdings das Übertragungsprotokoll RCS vom jeweiligen Carrier unterstützt werden.

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Quellen

[1] https://www.gsma.com/futurenetworks/rcs/
[2] https://www.gsma.com/futurenetworks/rcs/rcs-business-messaging/
[3] https://messages.google.com/web/authentication
[4] https://support.apple.com/explore/messages
[5] https://jibe.google.com/business-messaging/
[6] https://www.apple.com/ios/business-chat/