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Originaltitel:
Building an Enterprise Chatbot: Work with Protected Enterprise Data Using Open Source Frameworks
Inhalt des Buches:
Erforschen Sie die Einführung von Chatbots in Unternehmen, indem Sie sich auf die Entwicklung, den Einsatz und die kontinuierliche Verbesserung von Chatbots in einem Unternehmen konzentrieren, mit einem einzigen Anwendungsfall aus dem Banken- und Versicherungssektor. Dieses Buch beginnt mit der Identifizierung der Geschäftsprozesse in der Bank- und Versicherungsbranche. Dazu gehört die Sammlung von Daten aus Quellen wie Konversationen aus Kundendienstzentren, Online-Chats, E-Mails und anderen NLP-Quellen. Anschließend wird die Lösungsarchitektur für den Chatbot entworfen. Sobald die Architektur festgelegt ist, erklärt der Autor anhand von Beispielen das Verstehen natürlicher Sprache (NLU), die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und die Erzeugung natürlicher Sprache (NLG).
In den nächsten Abschnitten werden Sie das Backend-Framework eines typischen Chatbots von Grund auf entwerfen und implementieren. Sie werden auch einige beliebte Open-Source-Chatbot-Frameworks wie Dialogflow und LUIS kennen lernen. Die Autoren erklären dann, wie Sie verschiedene Dienste von Drittanbietern und Unternehmensdatenbanken in das benutzerdefinierte Chatbot-Framework integrieren können. Im letzten Abschnitt erfahren Sie, wie Sie das benutzerdefinierte Chatbot-Framework in der AWS-Cloud bereitstellen können.
Am Ende von "Building an Enterprise Chatbot" werden Sie in der Lage sein, einen unternehmenstauglichen Chatbot zu entwerfen und zu entwickeln, der eine Open-Source-Entwicklungsplattform nutzt, um den Endbenutzer zu bedienen.
Was Sie lernen werden
⬤ Identifizieren Sie Geschäftsprozesse, in denen Chatbots eingesetzt werden könnten.
⬤ Konzentrieren Sie sich auf die Entwicklung eines Chatbots für eine bestimmte Branche und einen bestimmten Anwendungsfall, anstatt einen allgegenwärtigen und generischen Chatbot zu entwickeln.
⬤ Entwerfen Sie die Lösungsarchitektur für einen Chatbot.
⬤ Integration von Chatbots mit internen Datenquellen unter Verwendung von APIs.
⬤ Entdecken Sie die Unterschiede zwischen natürlichem Sprachverständnis (NLU), natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) und natürlicher Sprachgenerierung (NLG).
⬤ Arbeiten Sie mit dem Einsatz und der kontinuierlichen Verbesserung durch repräsentatives Lernen.
Für wen dieses Buch gedacht istDatenwissenschaftler und Unternehmensarchitekten, die derzeit Chatbot-Lösungen in ihrem Unternehmen einsetzen möchten.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781484250334 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2019 |
| Seitenzahl: | 385 |
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