在Watson服務下的Conversation服務,可以用來打造Chatbot,串接不同前端通訊工具、裝置,和企業後端系統的橋樑,也能整合其他Watson服務來強化Chatbot的功能。

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IBM

在2016年5月,IBM以Watson人工智慧技術為基礎,釋出Watson Conversation服務測試版進軍Chatbot市場,而且1個月後就發布了正式版本,是目前少數已正式商用的Chatbot平臺。Conversation是IBM Watson中旗下的服務,在客戶端UI和企業後端系統間,扮演著轉譯客戶訊息,傳遞訊息到後端系統的角色。

使用者可以透過不同的通訊工具或裝置,可以是IM,也可以是手機,甚至是IoT裝置,來與企業Chatbot對話,對話資料透過API送到Conversation服務來。企業也可以串接到更多Watson服務來強化分析或提供回應,像是用語調分析(Tone Analyzer)了解使用者的情緒,或是用語音轉文字(Speech to Text)服務來提供語音回應等。

IBM在Watson Developer Cloud平臺上,提供開發人員許多API和工具,透過簡單的視覺化設計介面,開發人員可以不需要撰寫程式,就能打造出功能型的Chatbot。

Watson Conversation服務設計了Workspace的工作區來存放同一個Chatbot所有的參數設定和資料,必須包含意圖(Intent)、實體概念(Entity)、對話(Dialog),此外,開發人員若更新Workspace中的資料,並不需要手動訓練資料,系統將會自動更新內部的參數和資料。IBM將開發Chatbot的過程分為5個階段:第一,企業開發人員必須先申請IBM雲端平臺Bluemix帳號,建立並啟用Conversation服務,IBM提供開發者30天的免費試用期,第二,開發者要先建立Workspace來配置Conversation服務,並將同一個Chatbot的資料放置同一個Workspace中,第三,開發人員要加入意圖和客戶對話例句(User Examples),意圖可以包含多個對話例句,意圖即是客戶想完成的任務,客戶對話例句就是客戶可能表達意圖的語句,以銀行為例,意圖若是查詢信用卡點數,客戶對話例句可能是,我的信用卡點數有多少?幫我查信用卡點數等,第四,開發人員要加入Entity,每個Entity都會觸發機器人不同的回覆,第五,建立對話,開發人員要設計對話的節點關係,每個對話節點相互連接成一個對話樹(Dialog Tree)。

IBM Conversation服務2大特色

Watson Conversation服務有2項特色,第一,Watson Conversation服務採用3層式向下包含的語意結構,將每個Entity細分為多個特值(Value),每個Value又可以再細分出許多廣義的同義詞(Synonym),以行事曆機器人為例,Entity若是星期,Value則是Monday、Tuesday、Friday等,而Friday又可以衍生出許多同義詞,像是F、Fri,這樣3層式的語意結構機制可以讓機器人接收到錯字、不完整的表達或是縮寫時,也能正確地辨認詞彙。

第二則是Watson Conversation服務的對話管理,提供了開發人員視覺化介面設計對話流程,運用節點樹的概念,讓設計對話的流程更為彈性,開發人員可自由地在原有的對話流程中,增加與根節點(Root Conversation Node)同層的對話節點,也可以加入不同層的子節點(Child Node)來創造分支對話。

今年,IBM也積極在臺灣推廣Chatbot的應用,鎖定的對象為企業,提供企業用Watson Conversation服務,打造企業自家的對話機器人。不過,臺灣IBM認知解決方案事業群業務協理許堯睿認為,對話機器人並不會完全取代APP,而是要成為附加在APP上的新溝通管道,這也正是臺灣IBM在臺推廣Chatbot的切入企業市場的策略。

Watson Conversation服務的對話管理利用節點樹的概念,讓開發人員可以自由地增加根對話節點(Root Conversation Node)同層的對話節點,也可以加入子節點(Child Node)創造分支對話。(圖片來源/IBM)


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