Wir nutzen die Cloud-Dienste von AWS (Amazon Web Services) bereits seit mehreren Jahren. Lange Zeit hatten wir jedoch keine Gelegenheit, die textbasierte Schnittstelle von Amazon Lex zu testen, bis uns ein Kunde darum bat: "Testen Sie das Konzept für einen Chatbot für ein medizinisches Start-up."
Fangen wir an
Ich möchte auf einige kritische Punkte hinweisen. Wenn Sie ein Designer sind und einen Chatbot mit Amazon Lex entwerfen und implementieren möchten, benötigen Sie Folgendes:
Mit Amazon Lex können Sie für jede Anwendung (z. B. Chat-Plattformen) Konversationsschnittstellen mit Sprache und Text erstellen.
Laden Sie die Dokumentation des Amazon Lex Developer Guide herunter.
- Ein erfahrener Entwickler, der Ihnen dabei helfen wird; wenn er nicht genügend Erfahrung hat, ist er nutzlos. Die AWS-Dokumentation ist fast immer auf dem neuesten Stand. Im Fall von Lex macht das "fast" einen großen Unterschied.
- Die Sprache PHP wird von AWS Lambda (einem integralen Bestandteil von Amazon Lex) nicht nativ unterstützt. Sie benötigen also einen Entwickler mit Kenntnissen in Python, Java, C# oder Node.js.
- Beim Versuch, die AWS-Logik zu verstehen, hat mir das Cloud-Practitioner-Zertifikat sehr geholfen, was auch für Sie hilfreich sein wird. Warum? Dies wird Ihnen klar, wenn Sie sich in den AWS-Panels, der sogenannten Amazon Lex-Konsole, anmelden. Sie werden mehr als 1.400 Lösungen mit Namen sehen, die Ihnen nichts sagen. Es ist unmöglich, dies ohne Vorbereitung zu begreifen. Jede Lösung hängt von einer anderen ab, sodass die Arbeit im Lex-Panel auch diese erfordert.
- AWS Lex-Dokumentation, die ein Designer lesen sollte.
Ich möchte hinzufügen, dass ich die meisten der populären polnischen Artikel über Chatbot-Design gelesen habe. Die Autoren schreiben, dass man für die Entwicklung eines Chatbots ein Briefing, UI/UX, Storytelling usw. braucht.
In der Zwischenzeit muss man meiner Meinung nach Bots erstellen:
- Bestimmen Sie, wer der Nutzer ist und was er mit einem Chatbot erreichen möchte.
- Verstehen Sie die Logik einer bestimmten Technologie, auf die Sie Ihren Entwurf stützen werden. Wichtig ist, dass Sie nach und nach mehr über die Details erfahren. Warum? Keine der Agenturen arbeitet an ihrer eigenen Technologie. Nur Technologieriesen oder kleine Teams mit einem großen Budget und noch mehr Wissen können sich das leisten. Daher muss sich der Designer an das anpassen, was auf dem Markt verfügbar ist, und nicht umgekehrt. In diesem Fall haben wir uns für Amazon Lex entschieden.
- Verstehen Sie die Logik der Technologie, um zu verstehen, wie Sie über die Gestaltung der textbasierten Schnittstelle für Ihren Chatbot denken.
Vorteile der Verwendung von Amazon Lex
Wie ich bereits in einer kleinen Randnotiz erwähnt habe, wird Amazon Lex für die Erstellung von Konversationsschnittstellen mit Sprache und Text verwendet, unter anderem für mobile Geräte, Webanwendungen oder Messaging-Plattformen. Zu diesem Zweck hat Amazon dieses Tool mit praktischen Integrationen und Technologien ausgestattet.
Der Nutzen und die Vorteile von Amazon Lex sind folgende:
- Einfachheit. Mit der Amazon Lex-Konsole können Sie schnell und unkompliziert Ihren eigenen Chatbot erstellen. Mit nur wenigen Beispielsätzen kann ein vollständiges natürliches Sprachmodell erstellt werden, mit dem der Bot interagieren kann.
- Automatische Spracherkennung (Automatic Speech Recognition) und natürliches Sprachverständnis (Natural Language Understanding). Dies sind dieselben Technologien, die auch in Amazons virtuellem Assistenten Alexa zum Einsatz kommen.
- Nahtlose Bereitstellung und Skalierung. Dank dieser Funktion können Sie Ihre Chatbots direkt von der AWS-Verwaltungskonsole aus bereitstellen. Sie brauchen sich auch nicht um die Skalierung zu kümmern, da diese automatisch erfolgt.
- Integration mit der AWS-Plattform. Amazon Chatbot verfügt über eine integrierte Integration mit anderen AWS-Diensten wie AWS Lambda, Amazon Cognito und Amazon CloudWatch.
- Kostenwirksamkeit. Amazon Lex ist mit keinerlei Vorlaufkosten oder Mindestgebühren verbunden. Es werden nur die angeforderten Text-/Sprachdaten berechnet (Abrechnungsmodell nach Aufwand).
Dank der Kombination der oben genannten Funktionen werden die Amazon Lex Chatbots Ihren Nutzern mit Sicherheit ein ansprechendes Benutzererlebnis bieten und Ihre digitalen Produkte verbessern.
Wer ist der Chatbot-Nutzer, und was will er erreichen?
Die obige Frage ist ein sehr wichtiger Aspekt eines jeden Chatbots. Der Chatbot als Kommunikationskanal zwischen Mensch und Maschine (Marke, Produkt, Dienstleistung) kann nur in bestimmten Fällen eingesetzt werden.
Im derzeitigen Entwicklungsstadium der Amazon-Technologie wird der Lex-Chatbot verwendet, um ein bestimmtes Problem zu lösen, z. B. ein Auto zu mieten, ein Hotel zu buchen oder Kaffee zu bestellen. Der Amazon Lex-Bot wird jedoch weder eine verärgerte Person beruhigen noch ein Formular ersetzen, bei dem es auf die Genauigkeit der Antwort des Benutzers ankommt, z. B. bei der Beantragung eines elektronischen Personalausweises (eID).
Der Amazon Lex Chatbot kann ein Verkäufer sein oder einen Kundendienst anbieten. Es kann qualifizierte Fragen stellen und dem Benutzer mehrere Optionen zur Auswahl geben. Darüber hinaus ermöglicht es Ihnen, eine Anfrage oder eine Bestellung abzuschließen, indem Sie relevante Daten, einschließlich personenbezogener Daten, erfassen.
Der große Vorteil des Amazon Lex Chatbots gegenüber einem normalen Website-Formular ist die Fähigkeit, aus den natürlichen Reaktionen des Benutzers zu lernen. Das heißt, wenn der Nutzer mit einem Chatbot plaudert, formuliert er selbst Sätze. Zum Vergleich: Bei einem normalen Formular folgt der Benutzer einem vorgegebenen Pfad.
Maschinelles Lernen — technologisches Gedächtnis für bestimmte Muster und Verhaltensweisen, die die Maschine bereits "erlebt" hat. Das maschinelle Lernen ermöglicht auch die Analyse neuer Daten und die Suche nach Lösungen, die in anderen Situationen, die der Maschine bekannt sind, funktioniert haben.
Dies ermöglicht es uns als Chatbot-Entwickler, den Kommunikationsstil (verwendete Wörter, Art der Problembeschreibung) des Nutzers zu erlernen. Auf diese Weise können wir den Chatbot verbessern und maschinelles Lernen anwenden. Der Prozess der Datenerfassung in Amazon Lex läuft nicht automatisch ab, sondern muss programmiert werden.
Der Chatbot scheint ein Effekt der Kreativität des Designers zu sein. Mithilfe der verfügbaren Tools können wir die Rolle des Benutzers anhand der gegebenen Antworten bestimmen.
Zu Beginn des Gesprächs stellt unser Chatbot fest, ob er mit einem Vertreter eines Pharmaunternehmens, einem Arzt oder einem Patienten spricht.
Nachdem er herausgefunden hat, wer der Gesprächspartner ist, startet der Chatbot die entsprechenden Gesprächsszenarien. All dies trägt dazu bei, einen Arzt oder Patienten mit spezifischen Bedürfnissen zum gewünschten Ziel zu führen.
Unterschiede zwischen der UI einer Website und der textbasierten Schnittstelle eines Chatbots
Eine Schaltfläche auf einer Website, die zu einem Formular führt:
Ein Text-Chat mit einem Chatbot:
Möchten Sie, dass ich Ihre Bestellung aufgebe? Ja/Nein
Chatbot-Design vs. Amazon Lex Betriebslogik
Ein Chatbot besteht aus Gesprächskomponenten. Die beiden grundlegenden Komponenten der Amazon Lex-Logik sind Absicht und Slot. Sie zu verstehen ist der Schlüssel zum Designprozess.
Die Absicht stellt das Ziel dar, das der Benutzer erreichen möchte. Zum Beispiel einen Termin beim Arzt vereinbaren, ein Hotelzimmer reservieren, ein Flugticket kaufen, usw. Absichten bestehen aus Slots.
Ein Slot ist ein Teil der Daten, die der Nutzer angeben muss, um sein Ziel zu erreichen (Intent). Solche Daten können ein Treffpunkt, ein Datum oder eine Stadt sein. Sie können selbst Slots erstellen. Amazon Lex verfügt auch über eine eigene Slot-Bibliothek, die den Chatbot-Erstellungsprozess vereinfacht. Lex erkennt Länder, Zahlen, Datentypen und Programmiertechnologien.
Damit der Chatbot eine Absichtserklärung abgibt, muss der Nutzer spezifisch sein: "Ich möchte eine Hotelreservierung vornehmen", "Mein Flug hat sich verspätet" oder "Ich suche einen Gynäkologen in dieser Gegend". Dies wird als Äußerung bezeichnet.
Jeder Chatbot kann mehrere Intentionen haben, d.h. er kann mehrere Ziele der Nutzer erreichen. Der Chatbot kann eine Hotelreservierung vornehmen und ein Flugticket kaufen.
Während der Chatbot den Nutzer nach den Daten fragt, die zum Ausfüllen der Felder benötigt werden, kann er mithilfe von Eingabeaufforderungen antworten. Dies sind die Fragen wie: "Für welchen Tag möchten Sie reservieren?", "Wie lange hatte Ihr Flug Verspätung?", "Was ist los?", "In welchem Gebiet suchen Sie einen Gynäkologen?".
Die Erfüllung ist ein Prozess, der vom Chatbot gestartet wird, nachdem der Intent mit allen Daten, d.h. Slots, gefüllt wurde. Dabei wird entschieden, ob die gesammelten Daten in der Datenbank gespeichert werden und wohin sie gesendet werden (z. B. zur Analyse durch den Bilderkennungsalgorithmus oder zur Übersetzung).
Amazon Lex — Schnelles Erstellen konversationeller Benutzeroberflächen
Amazon Lex Chatbot vs. Ein Website-Formular
Die Sprache des Chatbots
Derzeit funktioniert die automatische Spracherkennung von Amazon Lex nur mit amerikanischem Englisch. Mit zusätzlichem Aufwand und der Integration verschiedener anderer Dienste wie Amazon Translate oder Google Translate können Sie maschinelle Übersetzung in den Chatbot einführen. Dies wird jedoch nicht der native Amazon Lex-Mechanismus sein. Im Falle eines Standardformulars auf einer Website müssen Sie sich nicht einschränken und können es in jeder beliebigen Sprache implementieren.
Wissen über den Nutzer
Im Falle eines Formulars ist das Wissen über den Nutzer, das wir erhalten, sehr begrenzt. Wir können herausfinden, ob der Benutzer das Ende des Formulars erreicht und seine Anfrage abgeschickt oder (und zu welchem Zeitpunkt) das Formular abgebrochen hat. Inzwischen weiß der Chatbot, welche Ausdrücke ein Kunde verwendet, wie er seine Gedanken formuliert und welche Fehler er macht. Sie liefert wertvolle Informationen über den Nutzer. Dies ermöglicht die Verbesserung des Chatbots durch Erweiterung seines Wörterbuchs.
Außerdem können Sie damit die Konversion steigern, die Produktpräsentation verbessern und Ausdrücke (Trigger) in die Beschreibungen einfügen.
Auslöser steigern das Interesse an dem Produkt oder der Dienstleistung.
Was sollten Sie bei der Entwicklung eines Chatbots beachten?
Das Wichtigste zum Merken:
- Sie müssen herausfinden, wer der Nutzer ist und welches Ziel er erreichen möchte.
- Denken Sie an die Sprache der Gespräche und an die Grenzen der Mehrsprachigkeit.
- Unterteilen Sie die Benutzerziele in Absichten. Ein Ziel ist gleich eine Absicht.
- Bestimmen Sie, welche Daten der Chatbot benötigt, um das Ziel zu erreichen.
- Überlegen Sie, was mit den Daten, die der Chatbot sammelt, geschehen soll: Sollen sie zur Bearbeitung einer Bestellung weitergeleitet oder analysiert werden?
- Gestalten Sie die Konversationen des Chatbots so, dass der Nutzer relevante Daten eingibt, um das Ziel zu erreichen.
- Analysieren Sie Nutzeranfragen, um Chatbot-Konversationen zu verbessern und die Produkt- und Verkaufspräsentation zu optimieren.
- Konversationen können so gestaltet werden, dass der Chatbot die Persona des Nutzers (Zielgruppe) erkennt. Wenn der Benutzer mit dem Chatbot spricht, kann er zu einem anderen Gesprächsfaden zurückkehren.
- Der Amazon Lex Chatbot kann über Chat-Dienste wie Facebook Messenger, Slack, Kik und Twilio SMS sowie über jede Website und mobile Anwendung verbreitet werden.
Hero shot: Michele M. F. / Flickr.com / Bit.ly/2XBFuJt / CC BY-SA 2.0
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