agreiner/raspibot
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Packages Projects Releases Wiki Activity

Added image to README.md

Browse Source
This commit is contained in:
Andreas Greiner 2021-07-21 14:50:14 +02:00
parent 6768bd18f4
commit bdeed14add
2 changed files with 3 additions and 1 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

4
README.md
View File

@ -30,4 +30,6 @@ Der Node.js Server erhält **Anfragen** der Clients via **Websockets**. Diese An
Der lokale Bot wählt dann den **Intent mit der größten Wahrscheinlichkeit** aus und holt sich eine Antwort aus der **Wissensbasis**. Bei dieser Wissensbasis handelt es sich um eine Json-Datei, welche zu jedem Intent **3 verschiedene Nachrichten** liefert. Eine dieser Nachrichten wird per Zufall ausgewählt, sodass der Bot wie ein **echter Mensch** wirkt und nicht immer die gleiche Antwort liefert. Außerdem gibt es bei jedem Intent noch **2 weitere Antworten** in der Wissensbasis, welche **bei wiederholtem Fragen** als Antwort ausgewählt werden. Diese bieten genauere Informationen, da davon ausgegangen wird, dass der Nutzer Genaueres wissen will, wenn er erneut nachfrägt. Kann die LUIS-AI **keine Absicht** in der Anfrage erkennen, gibt es auch hierfür **3 verschiedene Antwortmöglichkeiten (Fallbacks)** in der Wissensbasis. Diese weisen den Nutzer darauf hin, dass die **Frage nicht verstanden** wurde und man die Frage doch **genauer stellen** sollte. Außerdem werden Beispielthemen genannt, zu welchen der Bot Antworten hätte.
#### Weiterentwicklung des Bots
Der **LUIS-AI** Service **speichert alle Anfragen** und die ermittelten Intent ab. So kann man **prüfen**, ob alles **richtig funktioniert** und auch das echte Nutzerverhalten analysieren und den Bot dann gezielt darauf trainieren. Dank der Modularisierung Server, LUIS-AI und Wissensbasis ist auch das **Eingliedern neuer Informationen** problemlos möglich. Hier muss dann nur die **Wissensbasis** um Antworten **erweitert** werden und die **LUIS-AI** mit passenden Anfragen **trainiert** werden.
Der **LUIS-AI** Service **speichert alle Anfragen** und die ermittelten Intent ab. So kann man **prüfen**, ob alles **richtig funktioniert** und auch das echte Nutzerverhalten analysieren und den Bot dann gezielt darauf trainieren. Dank der Modularisierung Server, LUIS-AI und Wissensbasis ist auch das **Eingliedern neuer Informationen** problemlos möglich. Hier muss dann nur die **Wissensbasis** um Antworten **erweitert** werden und die **LUIS-AI** mit passenden Anfragen **trainiert** werden.
![Raspberry Pi 4 Chatbot](bot_example.png)

BIN
bot_example.png Normal file
View File

Binary file not shown.
Side by Side

After

Width:  |  Height:  |  Size: 65 KiB