Chatboty stają się coraz popularniejszym narzędziem wykorzystywanym w komunikacji między firmami a klientami. Ich zastosowanie dynamicznie rośnie w wielu branżach, takich jak e-commerce, obsługa klienta, czy marketing. Chatboty pozwalają na automatyzację wielu procesów komunikacyjnych i transakcyjnych, dzięki czemu mogą przynieść wymierne korzyści biznesowe. Jednym z najchętniej wykorzystywanych języków programowania do tworzenia tego typu aplikacji jest Python. Jest on stosunkowo prosty w nauce, a zarazem oferuje bogaty zestaw narzędzi i bibliotek, które mogą znacząco ułatwić proces budowy chatbota. W niniejszym artykule przyjrzymy się krok po kroku, jak stworzyć chatbota w Pythonie od podstaw.
Wybór frameworka do tworzenia chatbotów
BotFramework
Pierwszym krokiem jest wybór odpowiedniego frameworka, który ułatwi pracę z chatbotem w środowisku Python. Jedną z ciekawszych opcji jest BotFramework stworzony przez firmę Microsoft. Zapewnia on gotowe komponenty do integracji z wieloma popularnymi kanałami komunikacyjnymi, takimi jak Messenger, Slack czy Microsoft Teams. Oprócz tego BotFramework zawiera moduły obsługujące funkcje NLP (przetwarzanie języka naturalnego), a także edytor wizualny ułatwiający projektowanie scenariuszy dialogowych.
Rasa
Kolejnym godnym polecenia frameworkem jest Rasa. Jego mocną stroną jest rozbudowany zestaw narzędzi do budowy modeli NLU (rozumienia języka naturalnego). Rasa pozwala w łatwy sposób definiować intencje użytkownika, wyodrębniać z tekstu entity oraz tworzyć reguły odpowiedzi i prowadzenia konwersacji. Dzięki temu możliwe jest stworzenie chatbota, który będzie rozumiał złożone, swobodne wypowiedzi użytkownika.
ChatterBot
Jeszcze inną wartą rozważenia opcją jest ChatterBot - lekki framework przeznaczony specjalnie do tworzenia chatbotów. Oferuje on przyjazny interfejs umożliwiający trening chatbota na podstawie przykładowych dialogów. ChatterBot sprawdzi się więc dobrze w przypadku prostych zastosowań, gdy nie potrzebujemy zaawansowanego przetwarzania języka naturalnego.
Przygotowanie środowiska programistycznego
Instalacja Pythona
Warunkiem koniecznym do tworzenia chatbotów w Pythonie jest oczywiście zainstalowanie samego interpretera tego języka. W tym celu możemy pobrać najnowszą stabilną wersję Pythona ze strony python.org. Aktualnie jest to wersja 3.10.8. Proces instalacji jest zazwyczaj bardzo prosty i sprowadza się do postępowania zgodnie z instrukcjami kreatora instalatora.
Instalacja bibliotek
Kolejnym istotnym krokiem będzie zainstalowanie dodatkowych bibliotek i frameworków, które wykorzystamy przy tworzeniu chatbota. Są to między innymi takie narzędzia jak BotFramework, Rasa czy ChatterBot. Biblioteki możemy w łatwy sposób zainstalować za pomocą menedżera pakietów pip dostępnego w Pythonie. W tym celu w wierszu poleceń wpisujemy polecenie pip install nazwa_biblioteki. Pozwoli to pobrać i zintegrować daną bibliotekę z interpreterem.
Wybór edytora kodu
Bardzo pomocne na etapie pisania kodu chatbota będzie skonfigurowanie wygodnego edytora kodu źródłowego. Powinien on ułatwiać pracę z kodem Python poprzez takie funkcje jak podświetlanie składni, autouzupełnianie, czy uruchamianie programów w konsoli. Dobrymi opcjami są tutaj Visual Studio Code, PyCharm lub Sublime Text.
Analiza potrzeb i zbieranie danych treningowych
Określenie celów chatbota
Przed przystąpieniem do implementacji, kluczowe jest dokładne określenie celów jakie ma realizować tworzony chatbot. Pozwoli to lepiej zaprojektować jego funkcjonalności i zakres obsługiwanych tematów. Należy dobrze przemyśleć jakich informacji bot będzie udzielał użytkownikom, do czego ma im służyć i w jaki sposób będzie się z nimi komunikował.
Przygotowanie scenariuszy dialogowych
Kluczowym elementem treningu chatbota będą scenariusze dialogowe, czyli przykładowe konwersacje pomiędzy użytkownikiem a botem. Powinny one obejmować typowe pytania i wypowiedzi, na które chatbot ma być w stanie odpowiedzieć. Należy przygotować różne warianty przebiegu rozmowy oraz sposobów formułowania wypowiedzi przez użytkownika.
Zgromadzenie konwersacji treningowych
Oprócz scenariuszy dobrze jest zebrać rzeczywiste przykłady konwersacji z obszaru tematycznego, który ma obsługiwać chatbot. Można wykorzystać logi czatów z obsługi klienta, nagrania rozmów telefonicznych lub posty z forum. Takie naturalne dialogi pomogą lepiej nauczyć bota poprawnych konwersacji.
Budowa modelu konwersacyjnego chatbota
Definiowanie intentów i entity
Korzystając ze zgromadzonych danych treningowych należy zdefiniować kluczowe intencje (ang. intents), jakie ma rozpoznawać chatbot oraz entity, czyli istotne informacje do wyodrębnienia z tekstu. Intencje odpowiadają ogólnemu celowi lub tematyce wypowiedzi użytkownika. Entity to konkretne dane, np. nazwa produktu, które bot powinien umieć znaleźć w tekście.
Trenowanie modelu NLU
Kolejny krok to trenowanie modelu NLU (Natural Language Understanding), czyli komponentu odpowiedzialnego za analizę języka naturalnego. Polega ono na "uczeniu" modelu rozpoznawać zdefiniowane wcześniej intencje i entity w przykładowych konwersacjach. Do trenowania wykorzystujemy przygotowane scenariusze dialogowe i rzeczywiste dialogi.
Implementacja logiki dialogowej
Mając przygotowany model NLU można przystąpić do implementacji właściwej logiki prowadzenia konwersacji przez chatbota w kodzie Python. Na podstawie rozpoznanych intencji i entity bot będzie wybierał konkretne odpowiedzi i sterował przebiegiem rozmowy zgodnie z wcześniej zdefiniowanymi scenariuszami.
Testowanie i optymalizacja chatbota
Testy manualne
Kiedy chatbot jest już gotowy, należy dokładnie przetestować jego działanie. Polega to na przeprowadzeniu serii konwersacji z botem, udając różnych użytkowników i weryfikując czy zachowuje się zgodnie z oczekiwaniami. Sprawdzamy przede wszystkim poprawność rozpoznawania intentów i entity.
Poprawianie błędów
Nieuchronnie pojawią się pewne błędy i niedociągnięcia w wiedzy chatbota. Dzięki testom możemy je identyfikować i poprawiać. Uzupełniamy treningowe dane konwersacji o brakujące przypadki. Rozbudowujemy też logikę obsługi rozpoznanych intencji, aby eliminować nieprawidłowe odpowiedzi.
Retrenowanie modelu
Po uzupełnieniu danych treningowych i poprawkach w kodzie, należy ponownie przetrenować model NLU. Pozwoli to chatbotowi lepiej radzić sobie z analizą języka naturalnego. Można też zwiększyć liczbę epok treningowych, co pogłębi wiedzę modelu.
Wdrożenie i integracja chatbota
Wybór kanału komunikacji
Mając przetestowanego chatbota można przystąpić do jego wdrożenia. Pierwszym krokiem jest wybór kanału komunikacji, poprzez który bot będzie dostępny dla użytkowników. Mogą to być np. Messenger, WhatsApp, Telegram lub strona www. Należy wybrać medium najlepiej dopasowane do potrzeb odbiorców.
Publikacja i konfiguracja
Kolejno publikujemy naszego chatbota w wybranym kanale. Często wiąże się to z założeniem konta lub bota w danym medium. Następnie konfigurujemy integrację tak, aby bot odbierał wiadomości użytkowników i mógł na nie odpowiadać. W przypadku kanałów tekstowych wymagany jest dostęp do API.
Monitorowanie działania
Bardzo przydatne jest również wdrożenie narzędzi do monitorowania działania chatbota na żywo. Pozwalają one śledzić statystyki konwersacji, wykrywać problemy oraz zbierać dane do dalszego ulepszania bota. Bot Analytics to przykład rozwiązania monitorującego kwestie techniczne. Można też analizować feedback od użytkowników.
Jak widać, stworzenie chatbota w Pythonie od podstaw to złożony proces, wymagający pracy na wielu płaszczyznach - od analizy wymagań, przez projektowanie rozmów, po testowanie i iteracyjne ulepszanie. Mając jednak dostęp do odpowiednich narzędzi i wiedzy, możliwe jest zbudowanie bota potrafiącego sprostać wyzwaniu konwersacji z ludźmi. To fascynujące zagadnienie łączące programowanie ze zrozumieniem języka i interakcji międzyludzkich.
