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分享以前自己開發ChatBot的經驗,來簡單談一下外界對ChatGPT的吹捧與誤解

劍心san | 2023-04-02 14:01:05 | 巴幣 0 | 人氣 490

下面這部YouTube影片,是六年前,我自行開發了一個ChatBot,它主要應用在電腦補習班與客戶學員間的對話場景。這個ChatBot使用了自然語言處理(NLP)、機器學習(ML)和資料庫分類法,以提供更好的服務。然而,它目前已經除役。

關於 ChatGPT 是否具有靈魂或人格意識,答案是完全沒有。不過,ChatGPT 的技術可以讓它以一種合理的方式表現出類似人類的五感、情緒、同理心和邏輯推理的談話行為。這種技術依賴於大量建立的資料庫來源,否則可能會被一些人誤解為ChatGPT的回答內容都是毫無根據、虛構的。

ChatGPT 的運作方式基本上是用資料庫分類法來進行區分。如果想讓電腦重現真人對話的行為,最快的方法就是從 LINE 社群或群組聊天紀錄中提取下載來當作樣本來源進行訓練。這類群組中總是有各種喜、怒、哀、樂的文字內容,並具備不同個人之間的文字交流行為。舉例來說,我曾加入一位赴陸發展的藝人朋友自己創立的 LINE 粉絲群組,其目的是收集對話樣本來訓練 ChatBot。該群組經常因成員之間立場不同而捲入各式各樣的筆戰和爭吵之中。然而,這也使我能夠訓練出一個具有仿人情感的 ChatBot。由於我很早就退出了該群組,所以對於後來的情況並不清楚,也不知道群組是否解散。

因此,聊天機器人(ChatBot)通常是通過機器學習(ML)或自然語言處理(NLP)技術來實現對話。機器學習是指通過訓練算法,讓聊天機器人(ChatBot)自動學習和改進其回答的能力。自然語言處理(NLP)技術則是用於理解和分析人類語言的技術,通常包括語音識別、自動翻譯、分析上下文語意和語言生成等方面。因此,聊天機器人(ChatBot)的核心技術是機器學習(ML)和自然語言處理(NLP)技術,而非分類資料庫。

其次,分類資料庫是聊天機器人(ChatBot)的一個重要組件,用於限制聊天機器人(ChatBot)回答的範圍,使其能夠做出合理適當的回應。分類資料庫可以根據訓練樣本建立起來的一系列規則或分類,用來了解問題類型,從而提供相應的答案。在建立分類資料庫的過程中,需要考慮到使用者可能會提出各種各樣的問題,因此需要將所有可能的問題納入資料庫分類法中。這樣才能保證聊天機器人(ChatBot)的回答具有普遍性和適用性。(如下圖)



最後,要建立一個好的聊天機器人(ChatBot),需要綜合運用多種技術,包括機器學習(ML)、自然語言處理(NLP)技術、分類資料庫等。在此基礎上,還需要進行大量的測試和優化,才能夠實現良好的用戶體驗和回答準確度。因此,對於聊天機器人(ChatBot)開發者來說,需要具備相關的專業知識和豐富的經驗,才能夠成功地開發出一個高質量的聊天機器人(ChatBot)

下面這本書,是我六年前開發ChatBot時,曾經閱讀的書籍之一。


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