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Titre original :
Building an Enterprise Chatbot: Work with Protected Enterprise Data Using Open Source Frameworks
Contenu du livre :
Explorer l'adoption des chatbots dans les entreprises en se concentrant sur la conception, le déploiement et l'amélioration continue des chatbots dans une entreprise, avec un cas d'utilisation unique du secteur de la banque et de l'assurance. Ce livre commence par l'identification des processus métier dans le secteur de la banque et de l'assurance. Cela implique la collecte de données à partir de sources telles que les conversations des centres de service à la clientèle, les chats en ligne, les courriels et d'autres sources NLP. Vous concevrez ensuite l'architecture de la solution du chatbot. Une fois l'architecture définie, l'auteur explique la compréhension du langage naturel (NLU), le traitement du langage naturel (NLP) et la génération de langage naturel (NLG) à l'aide d'exemples.
Dans les sections suivantes, vous concevrez et mettrez en œuvre le cadre backend d'un chatbot typique à partir de zéro. Vous explorerez également quelques frameworks de chatbot open-source populaires tels que Dialogflow et LUIS. Les auteurs expliquent ensuite comment vous pouvez intégrer divers services tiers et bases de données d'entreprise au cadre de chatbot personnalisé. Dans la dernière section, vous verrez comment déployer le cadre de chatbot personnalisé sur le nuage AWS.
À la fin de la formation Construire un chatbot d'entreprise, vous serez en mesure de concevoir et de développer un chatbot conversationnel prêt pour l'entreprise en utilisant une plateforme de développement open source pour servir l'utilisateur final.
Ce que vous apprendrez
⬤ Identifier les processus d'entreprise où les chatbots pourraient être utilisés.
⬤ Se concentrer sur la construction d'un chatbot pour une industrie et un cas d'utilisation plutôt que de construire un chatbot omniprésent et générique.
⬤ Concevoir l'architecture de la solution pour un chatbot.
⬤ Intégrer les chatbots aux sources de données internes à l'aide d'API.
⬤ Découvrir les différences entre la compréhension du langage naturel (NLU), le traitement du langage naturel (NLP) et la génération de langage naturel (NLG).
⬤ Travailler avec le déploiement et l'amélioration continue grâce à l'apprentissage représentationnel.
Les scientifiques des données et les architectes d'entreprise qui cherchent actuellement à déployer des solutions de chatbot dans leur entreprise.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781484250334 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2019 |
| Nombre de pages : | 385 |
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