En un nivel crudo, estos pasos están involucrados en un sistema de diálogo.
- Un modelo profundo o ML de bot de chat se centra en encontrar la intención de la consulta (mensaje del usuario). Clasificaría las consultas en intentos. También obtenga entidades de la consulta (por ejemplo, cliente ABC, moneda USD, cantidad 120).
- Una vez que haya extraído la intención y las entidades, llamaría a las acciones asociadas con la intención. Podría estar generando un texto válido para responder, obteniendo respuesta o respuesta textual del gráfico de conocimiento, o llamando a una API, etc.
Esta es solo una forma de un sistema de diálogo.
Arquitecturas más interesantes son posibles con RNNs. Especialmente en el espacio de los chats asistidos por IA.
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Por ejemplo, hay sistemas que generan una respuesta automática utilizando su historial de chat anterior.
- Estos sistemas pueden usar un algoritmo similar a lo que quora hace para encontrar una pregunta duplicada.
- La diferencia es que identificaría consultas similares del pasado para que coincidan con la consulta del usuario actual y muestre las respuestas anteriores que el usuario (por ejemplo, agente de ventas o servicio) había enviado.
Si está interesado en aprender más sobre los sistemas de diálogo, explore también los modelos generativos. Serán un cambio de juego algún día. Por el momento, los modelos generativos siguen siendo una investigación activa. Podemos generar texto usando un RNN, pero generar una respuesta al comprender la consulta como lo hace un humano tiene un largo camino por recorrer.
