Lag en AI-basert ChatBot som er naturlig og menneskelig

Oppdag hvordan du kan skape autentiske AI-chatboter som gir naturlige samtaler ved å tilpasse systempromten, bruke riktige plattformer og unngå vanlige feil.

Alle har opplevd frustrasjonen av en automatisk chat som går rundt i sirkel uten å gi svar. Når en bruker innser at de snakker med et stivt skript, forsvinner tilliten til tjenesten på få sekunder. Frem til nylig betydde det å sette opp en automatisert svarer å lage uendelige kaskadeskjemaer for å forutsi hver bevegelse fra kunden. Dagens språklige modeller muliggjør flytende samtaler, men mange bruker dem fortsatt feil. De lar fabrikkinnstillingene være, noe som resulterer i lange, kalde og åpenbart kunstige svar. For å gjøre interaksjonen troverdig, må man justere systeminstruksjonene, konteksten og responstiden.

Hemmeligheten til en autentisk personlighet gjennom System Prompt

Et automatisert system virker kunstig når det er for perfekt. Hvis det svarer på hver kommentar med avsnitt på tre linjer, perfekt punktsetting og en overvurdert underdanighet, forsvinner illusjonen. Det virkelige arbeidet gjøres i systempromten, det vil si den skjulte direktiven som styrer atferden til kunstig intelligens.

I stedet for å tildele en generell rolle, må man pålegge strenge begrensninger. Man må tvinge modellen til å generere korte svar, maks en eller to setninger. Det er nyttig å forby bruken av punkterte lister med mindre brukeren uttrykkelig ber om en liste. En måte å øke realismen på, er å be om at systemet innrømmer at det ikke vet alt. En menneskelig operatør har ikke umiddelbart svar på hvert problem. Å tvinge intelligensen til å be om et øyeblikk for å verifisere eller å spørre etter avklaringer når setningen er forvirrende, endrer dynamikken i samtalen totalt.

Plattformer for å bygge samtale-arkitektur

Det er ikke nødvendig å skrive kode fra bunnen av for å utvikle disse løsningene. Det finnes arbeidsmiljøer som integrerer de kraftigste språkmotorene og lar deg håndtere logikken visuelt.

Voiceflow er blant de beste valgene for de som ønsker hastighet. Opprinnelig laget for talekommandoer, har det blitt et utmerket verktøy for tekstgrensesnitt. Det lar deg kombinere en privat kunnskapsbase med en nodebasert struktur. Man kan laste opp bedriftsdokumenter eller koble til nettsiden for å instruere modellen om faktiske forhold, og lage tvungne stier for spesifikke handlinger, som å samle inn en e-postadresse.

De som ønsker dypere kontroll over variablene, kan bruke Botpress. Denne plattformen tillater at man definerer stemmen med strenge retningslinjer. Den krever mer studietid, men håndterer tilpasninger godt. Når systemet ikke finner et sikkert svar i dokumentene, stopper det genereringen og overfører sesjonen til en menneskelig operatør uten å avbryte opplevelsen.

For de som foretrekker en ren utviklertilnærming, fjerner bruken av APIene til OpenAI mellomledd. Det er viktig å merke seg at OpenAI flytter funksjonalitet mot Responses API, og gir utviklere bedre kontroll over meldingsflyt og minne. Ved å programmere integrasjonen gjennom de offisielle bibliotekene, unngår man abonnementer fra tredjepartstjenester, og betaler kun for faktisk ordforbruk. Denne arkitekturen håndterer dokumentgjenfinning og chat-historikk på en mye mer strømlinjeformet måte.

Gratise ressurser og open source-alternativer

Det er ikke alltid nødvendig å investere i dyre abonnementer for å få en bot som virker menneskelig. Det finnes verktøy som lar deg demokratisere tilgangen til modeller av høy kvalitet, så lenge man har litt håndlag med konfigurasjonen.

Coze er for tiden en av de mest kraftfulle og overraskende gratis ressursene. Det lar deg lage sofistikerte botter ved å integrere modeller som GPT-4 eller Claude uten umiddelbare kostnader. Den virkelige verdien ligger i muligheten til å legge til eksterne plugins, slik at botten kan søke etter nyheter i sanntid eller lese data fra nettet, og dermed unngå at assistenten svarer med utdaterte opplysninger.

For de med en datamaskin med et godt grafikkort som ønsker maksimal personvern, er Ollama det beste valget.

obbligata. Dette lar deg kjøre modeller som Llama 3 lokalt på ditt eget maskinvare. Det er ingen kostnader per melding, og dataene forlater aldri PC-en din. Dette er den ideelle løsningen for de som håndterer sensitiv informasjon som ikke kan sendes til eksterne servere.

På Ollama har vi skrevet en guide for å installere gratis IA-modeller på PC, lokal og offline chatbot

Hvis det viktigste problemet er tregheten i svarene, som ofte avslører den kunstige opprinnelsen til boten, endrer integrasjonen med Groq spillet. Takket være spesialisert maskinvare, genererer Groq tekst med nærmest øyeblikkelig hastighet. Å bruke denne infrastrukturen for å drive sin egen bot gjør det mulig å eliminere ventetiden som gjør opplevelsen frustrerende, og følger sporet til TekniskeTriks i å redusere latenstiden for å simulere en flytende menneskelig tanke.

Hukommelse og kunstige forsinkelser for å lure øyet

Testen for å forstå hvem som er på den andre siden er minnet. Hvis samtalepartneren mister tråden etter den fjerde meldingen og ber om informasjon som allerede er gitt, faller illusjonen. Man må sørge for at systemet sender de siste utvekslingene til behandlingsmotoren for å opprettholde konteksten.

Det er også en hastighetsfaktor. En server behandler teksten på brøkdeler av et sekund. Å gi et sammensatt svar umiddelbart virker falskt. Ved å bruke en dynamisk forsinkelse i koden basert på antall tegn, kan man simulere skriving. Å få animasjonen av skriving til å vises i noen sekunder før teksten avsløres etterligner skrivehastigheten til en virkelig person, noe som gjør interaksjonen mye mer naturlig.

Ting å vite for å unngå vanlige feil

• Kostnadene for API-anrop: Når du publiserer et grensesnitt, har hvert ord en kostnad. Å sette daglige utgiftsgrenser i leverandørpanelet unngår uventede regninger i tilfelle unormal trafikk.
• Risikoen for hallusinasjoner: Ingen dokument vil fullstendig hindre en modell fra å finne på fakta. Å senke temperaturparameteren til en verdi nær null reduserer kreativiteten og begrenser fantasifulle svar.
• Personvern og trening: Instruksjonene i systemteksten beskytter ikke sensitive data. Man må aktivere opt-out-alternativene i kontrollpanelene for å hindre at kundenes chatter blir brukt til å trene fremtidige modeller.
• Stresstester: Før lansering av tjenesten må man forsøke å forvirre systemet eller bruke provoserende språk for å sikre at moderasjonsfilterne fungerer som de skal.

Etter å ha testet dusinvis av disse systemene, har jeg innsett at den største feilen er å forsøke å skjule AI-identiteten fullstendig. Når man prøver å overbevise brukeren om at det er en menneskelig person på den andre siden, blir hver lille feil en fiasko. Mitt råd er å lage en hybrid identitet. Presenter boten som en ekstremt intelligent og ærlig digital assistent. Hvis boten innrømmer å være en AI men svarer med hastigheten og kortheten til et menneske, setter brukeren pris på effektiviteten uten å føle seg lurt. Åpenhet, paradoksalt nok, gjør opplevelsen mer behagelig.

Hvis du vil lese flere artikler som Lag en AI-basert ChatBot som er naturlig og menneskelig, kan du besøke kategorien Applikasjoner.