6 November 2024
Verbesserung der Chatbot-Einblicke durch Verringerung der Dimensionalität
Verbesserung der Chatbot-Einblicke durch Verringerung der Dimensionalität
Aufgabe
Eines der Hauptprobleme beim Einsatz eines Chatbots ist die Möglichkeit, dass dieser Antworten gibt, die für die spezifische Frage bzw. den Kontext des Nutzers nicht unmittelbar relevant sind. Dies kann daran liegen, dass der Chatbot die Absicht des Nutzers nur bedingt richtig interpretieren kann, insbesondere wenn eine Frage komplex oder mehrdeutig ist. Dementsprechend erhalten Nutzer möglicherweise nur sehr allgemeine oder gar am Thema vorbeigehende Antworten, die ihren Bedürfnissen nicht wirklich entsprechen. Außerdem können Chatbots Schwierigkeiten haben, mit Folgefragen oder subtileren Diskussionen fertigzuwerden, was dann zu einer unzusammenhängenden und potenziell frustrierenden Unterhaltung führt. Diese mangelnde Abstimmung zwischen den Erwartungen des Nutzers und den Antworten des Chatbots kann die Gesamteffektivität der Interaktion schmälern.
Lösung
Basierend auf diesen Challenges hat BI4ALL ein generatives KI-Framework entwickelt, das eine Visualisierungskomponente enthält, welche Dimensionalitätsreduktionstechniken einsetzt, um einige dieser Probleme zu lösen. Konkret werden Frage- und Antwortvektoren sowie Vektoren, die aus Dokumentenabschnitten (Chunks) gebildet werden, mit einer Dimensionalitätsreduktionstechnik verarbeitet, um sie auf nur drei Dimensionen zu reduzieren. Durch eine solche Verringerung können diese Vektoren als Punkte in einer 3D-Visualisierung dargestellt werden. Um die Nutzerfreundlichkeit noch zu verbessern, können Filter auf die 3D-Visualisierung eingesetzt werden, die es dem Nutzer ermöglichen, die Visualisierung auf bestimmte für ihn interessante Punkte zu beschränken, was eine bessere Wahrnehmung und Analyse bietet.
Vorteile
Diese Technik bietet gleich mehrere Vorteile: Sie hilft Programmierern bei der Analyse des Nutzerfeedbacks zu den Antworten, um potenzielle Fehler zu erkennen, Chatbot-Halluzinationen aufzudecken sowie visuell zu bestätigen, dass die relevanten Dokumente korrekt indexiert sind. Zudem hilft es den Nutzern zu überprüfen, ob der Inhalt der Antwort mit den Informationen im entsprechenden Chunk übereinstimmt.
Durch die Visualisierung der Daten auf diese Weise soll der Rahmen klarere Einblicke in die Beziehungen zwischen Chunks, Antworten und Fragen bieten und so die Fähigkeit des Chatbots verbessern, relevantere und kontextangepasste Antworten zu geben. Letzten Endes trägt die Visualisierungskomponente zu einer natürlicheren und detaillierteren Untersuchung der Daten bei, wodurch das Gesamterlebnis der Interaktion und die Genauigkeit der Antworten des Chatbots verbessert werden.
Statistik
50%
schnellere
Identifizierung von Dokumenten und damit verbundenen Fragen
80%
schnellere
Bestätigung der indexierten Dokumente
Weitere praktische Anwendungen
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Unterstützung beim Informationsmanagement
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Unterstützung bei der Entscheidungsfindung
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Identifizierung der am häufigsten gesuchten/gefragten Themen
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Bewertung der Leistung der virtuellen Assistenten
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Identifizierung von Fragen außerhalb des Unternehmenrahmens
Beispiel
Ziehen wir als Beispiel eine große Firma heran, die einen virtuellen Assistenten einsetzt, um die Fragen der Mitarbeitenden zu Personalpolitik und IT-Support zu beantworten. Durch die Anwendung dieser Technik der Dimensionalitätsreduzierung kann das Unternehmen visualisieren, wie gut die Dokumente und Antworten den verschiedenen Fragetypen entsprechen. So könnte die Firma etwa feststellen, dass der Assistent zwar Fragen zum IT-Support effektiv beantwortet, sich aber mit Fragen zur Personalpolitik noch schwertut. Eine Visualisierung würde diese Lücken aufdecken und es dem Team ermöglichen, die Trainingsdaten des virtuellen Assistenten zu verfeinern und so seine Gesamtleistung zu verbessern. Im Ergebnis erhalten die Mitarbeitenden dann präzisere und nützlichere Antworten, was ihr Erlebnis mit und ihr Vertrauen in den virtuellen Assistenten steigert.