Alles begann mit einem Traum
Stellen Sie sich vor, dass KI-Assistenten uns in Zukunft verstehen und mit uns dieselbe Sprache sprechen werden. Stellen Sie sich vor, sie werden uns lernen und lehren. Stellen Sie sich vor, sie werden unsere wahren Freunde. Sie werden tun, was wir wollen ...
Heute sind wir bereit, die erste Version eines solchen Assistenten zu teilen. DeepPavlov DREAM ist ein KI-Assistent, der auf einem Social Bot basiert, der vom Laborteam erstellt wurde, um an der Alexa Prize Socialbot Grand Challenge 3 von Amazon teilzunehmen . Der Bot ist derzeit auf unserer Demo-Site und im Telegram Messenger verfügbarund ist bereit zu kommunizieren, aber nur auf Englisch. DREAM kombiniert ungefähr 40 verschiedene Kommunikationsfähigkeiten, um einen offenen Dialog zu einer Vielzahl von Themen zu ermöglichen. Der Helfer basiert auf modernen NLP-Modellen und -Komponenten, darunter 14 Annotatoren, 4 Post-Annotatoren und die Integration von Wissensgraphen aus WikiData. Und ja, vergessen Sie nicht, mit DREAM zu kommunizieren!
PS: Teilen Sie uns Ihr Feedback mit, wie Sie es verbessern können (und ja, es ist noch in einem frühen Stadium , seien Sie also nicht zu streng).
DREAM basiert auf DeepPavlov Agent , einem Open-Source-Dialog-Orchestrator. Dieser Orchestrator unterstützt das Dialogmanagement für verschiedene Arten von Fähigkeiten. In unserem Medium-Blog haben wir ein einfaches Beispiel vorbereitet , mit dem eine einfache DP Agent-Konfiguration mit nur einer benutzerdefinierten Fähigkeit und integrierten Fähigkeiten- und Antwortselektoren implementiert werden kann. Lesen Sie es, um zu erfahren, wie Sie mithilfe der DeepPavlov-Technologie KI-Assistenten erstellen.
Wenn Sie jedoch tiefer in die Details der DREAM-Bot-Architektur eintauchen möchten, lesen Sie den technischen Bericht des DREAM-Teams für die Alexa Prize Socialbot Grand Challenge 3.
Warum DeepPavlov DREAM verwenden?
Um einen Bot für eine bestimmte Aufgabe zu entwickeln, müssen Sie NLU (Natural Language Understanding) einrichten und Dialoge verwalten. Auf den ersten Blick scheint alles einfach und unkompliziert zu sein, aber bald werden der NLU viele Funktionen hinzugefügt, die die gesamte Vielfalt sowohl der Aussagen des Benutzers als auch der zur Lösung der Probleme der Benutzer erforderlichen Szenarien abdecken können. Immer mehr Skripte / Aktionen / Modelle werden integriert, um die Funktionalität und den Wert des Produkts zu erweitern. Mehr Skripte erfordern mehr Funktionen und das Ganze wird zu einem fortgeschrittenen KI-Helfer. Dieser Helfer kann eine bestimmte funktionale Reife erreichen, erreicht jedoch normalerweise eine Komplexitätsgrenze, wenn Abhängigkeiten zwischen Komponenten die Fähigkeit des Helfers zur Umgestaltung und Weiterentwicklung stark einschränken.Dieses Problem ist besonders akut bei geschäftskritischen Anwendungen mit mehreren Domänen, da bereits kleine Änderungen am System zu einem völlig unvorhersehbaren Verhalten führen können.
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DeepPavlov behebt dieses Problem durch die Einführung einer modularen Architektur für Konversationsagenten. Im DP Agent- Framework sind die Funktionen für verschiedene Aufgaben in separaten Konversationsfähigkeiten mit klaren Schnittstellen zusammengefasst. Diese zusätzliche Abstraktionsebene ermöglicht das Hinzufügen neuer Fähigkeiten, ohne vorhandene Systemkomponenten zu beeinträchtigen. Der Dialog wird sowohl auf der Ebene der individuellen Fähigkeiten als auch auf der Ebene des gesamten Dialogs gesteuert. Das MVP für eine neue Aufgabe kann isoliert getestet werden, bevor es in den AI-Assistenten integriert wird.
Viele Fähigkeiten wie Chatten, Einstellen eines Alarms oder Führen eines Kalenders usw. sind jedoch für die meisten Anwendungsfälle gleich und werden bereits aktiv verfolgt. Warum dann das Rad neu erfinden? Aber DP AgentMit dieser Option können Sie ein Verteilungskit eines interaktiven Agenten erstellen, das eine Reihe grundlegender Grundkenntnisse enthält. Das heißt, es bietet standardmäßig sofort grundlegende Funktionen und kann dann durch Verbinden spezieller Fähigkeiten erweitert werden.
Die offene Architektur des DP-Agenten ist besonders effektiv für die Erstellung und Pflege komplexer Konversationslösungen. Die Integration von Fähigkeiten in Form von Microservices macht den Assistenten hoch skalierbar. Die Entwicklung und Unterstützung von Fähigkeiten kann effektiv von einer Gruppe von Enthusiasten, einem gesamten Produktteam oder Subunternehmern durchgeführt werden.
TRAUMIst der erste multifunktionale und experimentelle KI-Assistent, der mit dem interaktiven Produktstapel von DeepPavlov erstellt wurde. In den kommenden Monaten werden wir mit dem Hochladen des Quellcodes für DREAM-Kenntnisse, -Dienste und -Tools beginnen. Wir werden auch weiterhin in unserem Blog darüber sprechen, wie mit DREAM komplexere KI-Assistenten erstellt werden können.
Die DeepPavlov DREAM-Roadmap enthält die Veröffentlichung von Beispielen für Konfigurationen, Tools zum Entwerfen von Assistenten mit mehreren Fähigkeiten und zum Verwalten von Abhängigkeiten. Wir planen, in den nächsten Updates ein umfassendes Angebotsverständnis, reibungsloses Ausfüllen von Formularen, Kontextverfolgung, Benutzerlernen und viele weitere Szenarien zu unterstützen. Sie können die Roadmap im Blog lesen .
Wie kann ich zur Entwicklung der KI beitragen?
KI ist die Grenze des technologischen Fortschritts, und Open Source ist eine der Hauptantriebskräfte. Heute freuen wir uns, Ihnen von unserem DeepPavlov Contributor-Programm zu erzählen. Dies ist eine fantastische Gelegenheit, mit DeepPavlov unser unglaubliches Abenteuer in Richtung unseres großen Traums zu erleben - KI-Assistenten zu schaffen, die uns verstehen, lehren, von uns lernen und uns helfen können, besser zu werden.
Wir haben bereits einige inspirierende Geschichten aus unserer DP Bibliothek Mitwirkenden und wir laden Sie mehr über das Programm erfahren Sie hier .
Wir werden weiterhin Updates in unserem DP-Blog veröffentlichen. Wenn Sie umgehend Neuigkeiten von uns erhalten möchten, abonnieren Sie unseren Newsletter .
Und schlussendlich
- DeepPavlov DREAM Socialbot (web, Telegram) ( !).
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- , GitHub: DeepPavlov DeepPavlov Agent.