[對話式AI-9] 2020 Chatbot Framework Comparison 聊天機器人框架對比

這是經過數個月的調查與更新,所做的2020年聊天機器人框架對比。本表整理了10個知名的Chatbot框架,幾乎涵蓋時下Chatbot所有的Feature;經過一輪基本的驗證後,針對模糊之處再深入使用,藉此得到詳盡的對比。今年10月做了一次修正與更新,為了將資料整合到部落格的AI專欄上,也克服網誌呈現表格的問題,在此分享給各位業界先進與同好。

TypeFeatureDescriptionGoogleMicrosoftXiao-i Robot小i機器人IBMDYDUSAPFlow XOMeyaGupshupHubspot
DialogflowAzureBotiBot Enterprise
/ Pro
iBot International
/ Express
WatsonDYDURecast.aiFlow XOMeyaGupshupHubspot
Operation & appearanceCode-free backend透過後端介面拖拉流程圖就能建立chatbot,不須寫程式××
Structure & logicKnowledge-independent assistantknowledge(skills)的編輯與assistant的創建彼此獨立×××××××
Bots collaboration可以定義一系列彼此knowledge不相關的bot,然後通過組合bot來構建一個assistant的整體輸出××××
FAQ-based intent支援FAQ格式的intent與答案,而每個intent的答案是固定的×××××××
Multi-languageMulti-language支援多語言對話×××
Auto-language detection系統自動偵測語言,使用者不需自行選擇×××××
Pre-build contentKnowledge預置常用的一般或行業知識,允許客戶快速構建chatbot
Knowledge editIntent -- intent conflict resolution利用AI技術偵測人工填寫intent/user samples時產生的錯誤和衝突××××××××
Intent -- utterance對某個intent編輯不同的問法(擴展問)×××
Entity -- my entity可自行定義entity(例如通過同義詞)××××
系統可自動推薦同義詞×××××××
Multi-turn Dialog若問句資訊不足,系統可以反問使用者(多輪對話)√(ibot ui)√ (scene)√(5)
× (workflow)√(50)
Dialog -- slots系統可自動擷取與填充槽位
Dialog -- disambiguation當使用者的問句匹配到dialog中2個以上的intent節點時,assistant會請使用者決定正確的intent××××××××
Dialog -- 意圖推薦當使用者的問題超出服務範圍,或無法識別意圖時,系統可以推薦相關的意圖給使用者×××××××
Dialog -- multi slots filling對intent缺失的多個資訊,進行一次性的提問,讓使用者可以一次補充所有資訊,而非逐條詢問與回覆×××××××
Dialog -- multi reply對同一intent有多種回答,讓系統可以隨機選擇,產生更自然的對話效果××
Dialog -- Digression允許用戶在dialog中,進行話題(node)的切換,例如從某個流程節點跳轉到另一節點,並允許跳回等。×××
Dialog -- interruptions可讓使用者在對話中暫時討論不同的主題,然後再返回原來的主題××××√ (quit keyword)×××
Knowledge map顯示不同knowledge之間的關係和聯繫×××××××
Answer - variable提供特定參數,讓系統獲取相關資訊,如使用者名稱、IP、URL等內容,也可以直接用variable的形式添加在答案中。×××
Sentiment允許系統對正反及不同程度的情感狀態,做出對應的回應××××××××
Import/export支援knowledge匯出及匯入×××××
DashboardAnalytics dashboard提供報表讓客戶進行數據分析√ (7 D)√ (2 WK)√ (30 D)
√ (30/90 D)√ (3 M)√ (increase)
TestingTester提供測次問句的各種工具
Batch test支援問句的批次測試××××××××
ImproveDeep learning model支援深度類神經網路模型×××××
Active learning從日誌中收集待確認的對話,經客戶確認後學習到知識中××××
Intent recommendation根據已有的對話數據推薦意圖,從而實現更快地訓練××××××
IntegrationCustom plug-in可以客製化整合其他API××
Preview link可提供預覽chatbot的連結××××
Service desk integrations支援無縫轉人工服務××
Versioning允許對assistant的編輯結果,進行版本控管××××××
AuthorizationAccess control可以允許添加訪問人員和管理相應的權限××××××
Search skill支援透過搜索非結構化數據來擴展assistant的knowledge×××××××
DataLog data across instances將正式環境中的insights整合到開發環境中×××××××
Data isolation××××××××
ServiceSLA 99.9%服務等級協議達到99.9%的可用時間×××××××××
Mail subscription支援透過郵件訂閱comments等資料×××××××××
Survey可設立問卷調查模板(對內部或外部調查)×××××××××
對話預處理通過預設的對話匹配規則,可快速自訂簡單的場景××××××××
Matching strictness可調整匹配的閾值××××××××
定時任務支援知識和詞的定時同步××××××××
前後綴處理可自動忽略位於句首或句末的特定詞語或短句××××××××
停用詞可自動忽略句中任意位置的特定詞語×××××××××
Table QA可動態載入結構化數據,並通過自然語言交互,轉換成SQL語句,對資料庫進行查詢×××××××××
質檢自動分析交互日誌,將可能的錯誤應答的對話,提供給維運人員審核××××××××
地區維度根據使用者所在地區給出不同答覆××××××××
知識編輯鎖一位編輯人員操作某個知識時,系統將鎖定該知識群組,使其他人員無法編輯,藉此防止衝突的產生×××××××××

[對話式AI-4] Chatbot的挑戰與發展趨勢

雖然電腦視覺(Computer Vision)透過深度學習(Deep Learning)技術取得了重大進展,但在自然語言處理(Natural Language Processing)領域,深度學習的導入仍然處於發展初期。

以聊天機器人(Chatbot)來說,自從圖靈測試在2014年被聊天機器人Eugene通過後,加拿大學者改進測試的缺失提出了威諾格拉德架構挑戰賽(Winograd Schema Challenge),也是目前最具權威的AI競賽。

該競賽的第一輪是代詞消歧問題(Pronoun disambiguation problems)。舉例來說,當人類分析句子時,會用經驗來理解指代的對象:

  • 市議會拒絕示威者,因為他們害怕暴力。
  • 市議會拒絕示威者,因為他們提倡暴力。

而這個選擇題只有兩個答案,代詞”他們”是指”市議會”還是”示威者”,AI應該要指出在第一句說的是市議會,第二句說的是示威者,從問題上可以發現,系統無法透過這段話的上下文進行理解得到答案,這在傳統實作上必須透過知識圖譜(Knowledge Graph)進行推理,或使用深度類神經網路模型,要通過比賽拿到獎金25,000美金,準確率(Accuracy)必須達到90%以上,但目前最好的成績只有58%,遠比人類低得多。

除了上述根本影響Chatbot問答品質的問題,還有幾個難題仍未被突破:

  1. 通用的模型架構(Universal Model Architecture):為了整合語音辨識、詞法分析、句法分析、語意分析、深度學習,答案搜尋,對話管理、自然語言生成和語音合成等模組,確保其相容性,當前Chatbot架構與模型相當複雜,管理較為困難,如何研發通用的架構與模型,是未來所有同業的發展目標。
  2. 情感計算( Affective Computing ):從分析文本的情感 (Sentiment Analysis)到辨識人類情緒的情感計算,例如開心、生氣、哀傷等;可以讓Chatbot與人交互時更有溫度,是目前產學界熱門研究方向。
  3. 開放領域(Open Domain):現在的Chatbot只能做好特定領域的工作,如何建構開放領域的知識,甚至不需要人工建構知識,讓機器自學習,也是產學界正在努力的方向。
  4. 端對端 ( End to end ) :不經過傳統的模組串聯,利用深度學習 ( Deep Learning ) 建立端對端的簡潔模型;達到輸入原始資料後,可直接得到想要的輸出結果,但與此同時還要支援多輪對話管理、上下文情境及知識圖譜推理,避免安全回答,甚至是保持Chatbot個性的一致性,正確的進行指代消解,這些挑戰都是產學界近期的目標。
  5. 基於生成的模型(Generative Model):目前自然語言生成技術 ,可分為基於檢索、基於範本及基於生成兩種方法,三者都可以導入深度學習技術,目前以基於檢索及基於範本為業界主流;雖然深度學習Seq2seq模型非常適合產生文字,但此基於生成方法尚處早期的發展階段,空間和時間複雜度高,實際應用效果不佳。

[對話式AI-8] 研發部門與開發流程介紹

本文以筆者所任職的公司為例;在不涉及公司機密的前提下,介紹人工智慧產品研發的「相關部門、開發流程及工作內容」,為大家揭開AI產業的神秘面紗。

公司主要業務是為電信、金融、政府及電商等領域,導入AI技術、自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)技術、系統整合及平台建置,最常幫一些大型機構建置Chatbot及呼叫中心等系統,協助提升客戶服務,並降低人力需求。

AI公司的組織架構

一般AI公司研發中心可以分為下列部門(舉例),橫向為各部門名稱,縱向為組織架構:

  • 研究院 / 知識研究部(算法研究)
  • 自然語言理解NLU研發部 / 語音引擎研發部(算法研究及應用)
  • 基礎產品研發部 / 雲端平台研發部(引擎應用)
  • 產品測試部
  • 解決方案部(產品包裝)
  • 專案實施部(產品應用及二次開發)

AI產品的開發流程

  1. 研究院負責與大學院校合作,閱讀論文並研究前瞻技術後,將研究成果提供給NLU / 語音研發部。同時通報專利申請單位,將有價值的技術註冊成專利。
  2. NLU / 語音研發部將研究成果,實作成底層引擎,並將其轉交給基礎產品研發部。同時通報專利申請單位,將有價值的技術註冊成專利。
  3. 基礎產品研發部負責市場調查、設計產品,並撰寫前後端邏輯,將引擎包裝成Chatbot / 推薦系統(Recommender system)等產品。同時通報專利申請單位,將有價值的技術註冊成專利。
  4. Chatbot / Recommender等產品的基本內容及行業知識,由知識研究部負責建置,如標註資料、建置知識、知識圖譜、預置行業包等。
  5. 解決方案部負責將Chatbot / Recommender產品的各項能力,打包成各個行業的解決方案,提供給業務單位兜售。
  6. 如果客戶有興趣,專案實施部會使用該Chatbot / Recommender等產品 / 解決方案,為客戶無償做POC(Proof of Concept);如果客戶滿意其成果,就會為後續開發簽約付錢。
  7. 專案實施部再根據合約內容完成Chatbot / Recommender等系統建置及介接API等二次開發工作,並提供售後維護服務。公司每年再收取License、維護及再開發費用。

AI產業的工作內容

若你有志投入AI相關產業,可以往以下幾種部門走,但著重的技術都不同:

研究院

一般使用Python語言及TensorFlow、PyTorch及SKlearn等框架研究算法(Algorithm),如語音辨識(Automatic Speech Recognition)、分詞(Word Segmentation),詞性標註(Part of Speech)、句法分析(Syntactic Analysis)、語意分析(Semantic Analysis)、對話管理(Dialogue Management)、自然語言生成(Natural Language Generation)及語音合成(Text to Speech)等。

NLU / 語音研發部

由於Python不適合用於大規模平行計算(Parallel Processing),這裡常使用Java語言,Mahout、Deeplearning4j等框架在Hadoop及Spark上實現算法、引擎、訓練及部署模型。

基礎產品研發部

這裡就比較沒有局限了,什麼語言和框架都可以用,譬如使用Go語言及Gin框架,撰寫後端邏輯,將底層引擎包裝成產品;以及使用Javascript語言、React或Vue等框架開發前端。

專案實施部

根據客戶需求選擇語言及框架,透過Chatbot / Recommender等產品 / 解決方案為客戶二次開發,並提供售後維護服務。