
Как выбрать NLU-движок для вашего чат-бота: Rasa vs Dialogflow
Сравниваем два популярных фреймворка для распознавания естественного языка. Анализируем их сильные и слабые стороны, чтобы помочь вам сделать правильный выбор.
Здесь мы исследуем, как проектировать и запускать ботов, которые решают задачи бизнеса и упрощают жизнь пользователей. Практические руководства, анализ технологий и реальные кейсы.
Обсудить проектРазработан бот, который анализирует запросы пользователей на естественном языке и подбирает товары из каталога, увеличивая конверсию на 15%.
Автоматизация процесса адаптации новых сотрудников. Бот предоставляет информацию, отвечает на частые вопросы и собирает обратную связь.
Внутренний бот для компании, который помогает сотрудникам оформлять отчеты по расходам, отправляя фотографии чеков и краткое описание.
Обсуждаем цели, определяем ключевые функции и проектируем логику диалогов. Результат – техническое задание и карта сценариев.
Пишем код, настраиваем NLU-модель и подключаем бота к нужным платформам (Telegram, Slack, сайт) и внешним API.
Проводим комплексное тестирование, выявляем слабые места в сценариях и обучаем AI-модель на реальных данных для повышения точности.
Переносим бота в рабочую среду, следим за его производительностью и стабильностью. Оказываем техническую поддержку и вносим улучшения.
Делимся идеями, анализируем тренды и публикуем технические руководства по созданию умных ботов.
Сравниваем два популярных фреймворка для распознавания естественного языка. Анализируем их сильные и слабые стороны, чтобы помочь вам сделать правильный выбор.
Разбираем ключевые UX-практики при создании сценариев для ботов. Как сделать общение с ботом интуитивным и эффективным, а не раздражающим.
Пошаговая инструкция по созданию простого, но полезного бота с использованием библиотеки aiogram. Код и подробные объяснения прилагаются.
Готовы автоматизировать процессы или создать умного ассистента? Заполните форму, и мы свяжемся с вами в течение рабочего дня для консультации.