Microsoft Bot Framework

Das Microsoft Bot Framework mitsamt dem Bot Builder SDK, das für C# und Node.js verfügbar ist, bietet das Rüstzeug zum Senden und Empfangen von Nachrichten sowie eine Anbindung an verschiedene Chat Kanäle wie Facebook oder Skype. Weiters erleichtert es durch die Bereitstellung bereits vorgefertigter Hilfsklassen die Verwendung der Microsoft Cognitive Services.

Eine Übersicht über das Microsoft Bot Framework und dessen Schnittstellen ist in Abbildung 1 zu sehen.

Microsoft_Bot_Framework_und_dessen_Schnittstellen
Abbildung 1: Microsoft Bot Framework und dessen Schnittstellen

Bei den Microsoft Cognitive Services sind vor allem der QnA Maker sowie die Language Understanding Intelligent Services (LUIS) für die Bot-Kommunikation sehr hilfreich.

QnA Maker

Für die Erstellung eines neuen QnA Maker Services gibt es verschiedene Möglichkeiten. Die Knowledge Base kann erzeugt werden durch:

  • Die Angabe einer FAQ Website
  • Das Hochladen von FAQ Dokumenten
  • Die manuelle Eingabe der Frage Antwort Einträge

Mit der Knowledge-Base als Startpunkt können dann bei Bedarf Verbesserungen vorgenommen werden. Gibt ein Benutzer beispielsweise eine Frage ein, die nicht hinterlegt ist, werden die wahrscheinlichsten Alternativen zur Auswahl zurückgegeben. Wird eine dieser Alternativen vom Benutzer ausgewählt, erhält das System ein Feedback, welches zur Verbesserung beitragen kann. Ein Beispiel für diese Vorschläge ist in Abbildung 2 dargestellt.

Alternativen_bei_unbekannter_Frage
Abbildung 2: Alternativen bei unbekannter Frage

Eine weitere Möglichkeit zur Verbesserung ist es, den Bot zu trainieren. Hierbei kann man die besten Antworten auswählen und auch alternative Phrasen zu einer bestimmten Frage hinzufügen. Ein Beispiel hierfür ist in Abbildung 3 dargestellt.

Training_eines_Bots
Abbildung 3: Training eines Bots

Weiters können alle bestehenden Konversationen abgefragt und die Fragen sortiert nach Häufigkeit trainiert werden.

LUIS

Dieser Service analysiert die Bedeutung (Intent) und die dazugehörigen Objekte (Entities) von verschiedenen Aussagen. Abbildung 4 zeigt ein Beispiel, das die Bedeutung der Fragen (Intent) zu einer gewissen Person (Entity) behandelt.

Intents_und_Entities
Abbildung 4: Intents und Entities

Abbildung 5 zeigt, wie mit Hilfe des LUIS Service Portals Intents erzeugt werden können.

Intent_anlegen
Abbildung 5: Intent anlegen

Mit Hilfe dieser Trainingsdaten wird im nächsten Schritt eine bestimmte Wahrscheinlichkeit zugewiesen (siehe Labeled Intent in Abbildung 6).

Zugewiesene_Wahrscheinlichkeiten
Abbildung 6: Zugewiesene Wahrscheinlichkeiten

Das dabei erstellte Model kann danach für neue (auch unbekannte) Nachrichten die Wahrscheinlichkeiten berechnen.

Ist das Model fertig kann LUIS nun in der Bot-Implementierung verwendet werden. Als Einstiegspunkt bei jedem Bot dient der Messages Controller. Dieser ist in Abbildung 7 ersichtlich. Der Message Controller bekommt ein Activity Objekt übergeben. Ist das Activity Objekt vom Typ Message dann wird der LuisDialog aufgerufen. Andere Typen sind beispielsweise das Hinzufügen eines Chatteilnehmers oder das Beenden einer Konversation, auf welche wir hier nicht weiter eingehen.

Messages_Controller
Abbildung 7: Messages Controller

Die Nachricht wird dann über die REST Schnittstelle analysiert und je nachdem, welcher Intent am wahrscheinlichsten ist, wird der dazugehörige Task ausgeführt und eine entsprechende Rückmeldung an den Benutzer gesendet (siehe Abbildung 8).

LuisDialog
Abbildung 8: LuisDialog

Auch bei LUIS kann das Model stetig verbessert werden, indem bisherige Zuweisungen bei Bedarf korrigiert werden.

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