О продукте¶

Wisebot — это платформа для разработки и управления чат-ботами, построенная на основе Rasa.

Wisebot предоставляет удобный графический интерфейс для создания, тестирования и улучшения диалоговых систем.

Rasa — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом. Она включает инструменты для разработки, обучения и развертывания интеллектуальных диалоговых систем, которые могут понимать естественный язык и вести осмысленные диалоги с пользователями.

Основные компоненты Rasa:

Rasa NLU (Natural Language Understanding):
- Отвечает за понимание текста пользователя.
- Определяет намерения и извлекает сущности из сообщений.
Rasa Core:
- Управляет диалогами и решает, как бот должен реагировать на действия пользователя.
- Использует истории и правила для определения потока диалога.
Rasa SDK:
- Позволяет создавать пользовательские действия (action-скрипты).
- Эти действия выполняют сложные задачи, такие как вызов API, работа с базами данных или выполнение бизнес-логики.

Функциональные возможности Wisebot¶

Управление диалогами.
- Истории: удобный интерфейс для визуального проектирования диалоговых потоков без необходимости написания кода.
- Слоты и формы: гибкая настройка слотов для хранения и управления данными в процессе диалога.
- Правила: возможность создания коротких и четких правил для обработки конкретных сценариев.
- Action-скрипты: создание пользовательских действий для выполнения сложных задач, таких как интеграция с внешними API, базами данных или другими системами.
Управление NLU (Natural Language Understanding)
- Намерения: добавление тренировочных фраз для обучения модели распознавания намерений.
- Аннотация сущностей: удобный интерфейс для выделения сущностей в тренировочных фразах.
- Синонимы и регулярные выражения: поддержка синонимов и регулярных выражений для повышения точности распознавания сущностей.
Импорт и экспорт данных: удобные инструменты для импорта и экспорта данных в формате YAML, что упрощает подготовку и обмен данными для обучения моделей.
Тестирование и отладка:
- Встроенные инструменты для тестирования модели NLU: тестирование точности извлечения намерений и сущностей из сообщений пользователя.
- Тестирование диалогов: ручное и автоматизированное тестирование диалогов на основе тестовых примеров.
Улучшение модели с помощью обратной связи:
- Анализ ошибок: позволяет выявлять и исправлять ошибки в распознавании намерений и сущностей.
- Добавление новых примеров: позволяет быстро добавлять новые примеры фраз для улучшения модели.
Мониторинг и аналитика:
- Визуализация данных: наглядное представление данных о взаимодействии пользователей с чат-ботом.
- Анализ эффективности: метрики по намерениям, сущностям и диалогам, которые помогают оценить эффективность работы бота и выявить области для улучшения.
- Отчёты и дашборды: создание отчётов и дашбордов для отслеживания ключевых показателей производительности чат-бота.
Управление проектами: огранизация работы над чат-ботов в виде проектов.
Управление версиями и развёртывание:
- Инструменты для управления версиями: возможность отслеживания изменений в компонентах чат-бота и управления их версиями.
- Развёртывание в различных окружениях: функции для развёртывания чат-ботов в разных окружениях (разработка, тестирование, производство), что облегчает процесс деплоя и тестирования.
Совместная работа:
- Возможности для командной разработки: инструменты для совместной работы над проектами.
- Управление доступом: настройка прав доступа и ролей для обеспечения безопасности и контроля над проектом.
Дополнительные возможности:
- Поддержка многоязычности: возможность разработки чат-ботов, поддерживающих несколько языков.
- Интеграция с инструментами DevOps: поддержка интеграции с инструментами для непрерывной интеграции и доставки (CI/CD).