Baukästen für virtuelle Assistenten

Die wichtigsten Frameworks

von - 08.06.2017
Chatbots und Entwickler
100.000 Chatbots und ebenso viele registrierte Entwickler: Diese beeindruckenden Zahlen vermeldete David Marcus, VP of Messaging Products, auf der Facebook-Konferenz F8 im April dieses Jahres für den konzerneigenen Chatbot.
(Quelle: Facebook / Youtube)
Es gibt eine Vielzahl von Frameworks und Plattformen, die  die Chatbot-Entwicklung erleichtern sollen – und es werden täglich mehr. Im Folgenden stellt com! professional die Frameworks der großen Plattformanbieter Amazon, Facebook, Google und Microsoft vor.
Amazon: Mit Amazon Lex hält Amazon Web Services einen Dienst bereit, der Sprache in Text umwandeln und aus der Konversation die Absichten des Nutzers ableiten kann. Lex wurde Ende vergangenen Jahres auf der AWS-Konferenz re:Invent vorgestellt und ist seit Kurzem für den Produktivbetrieb verfügbar.
Der Service basiert auf denselben Deep-Learning-Algorithmen wie Amazons digitale Assistentin Alexa und ermöglicht nicht nur die Entwicklung von Multi-turn-Konversationen, sondern auch die Verkettung verschiedener Konversa­tionsmodule. Dabei entscheidet er basierend auf der Eingabe des Nutzers dynamisch über die Abfolge der einzelnen Abschnitte. So könnte Lex im genannten Zahnarztbeispiel nach der Terminvereinbarung vorschlagen, ein Taxi zu buchen oder eine Fahrkarte für die Straßenbahn zu kaufen. AWS stellt über den Service zwei Typen von Standard-Eingabeaufforderungen zur Verfügung. Die erste fordert den Benutzer auf, eine Aktion zu bestätigen, beispielsweise eine Tischreservierung im Restaurant oder eine Flugbuchung, die zweite wird immer dann eingesetzt, wenn das System die Nachricht des Anwenders nicht analysieren kann. Sie bittet darum, die Frage anders zu formulieren beziehungsweise sie zu präzisieren.
Über den Serverless-Dienst AWS Lambda lässt sich ein Chatbot mit anderen Systemen verknüpfen und so zum Beispiel in Webshops integrieren, der Benachrichtigungs-Service SNS (Simple Notification Service) nutzen oder der Chatbot an eine Datenbank wie DynamoDB anbinden. Amazon Lex bietet außerdem bereits vorgefertigte Integratoren für SaaS-Anwendungen wie Hubspot, Marketo, Microsoft Dynamics, Salesforce, QuickBooks oder Zendesk. Für iOS und Android gibt es SDKs, alternativ lassen sich die Chatbots auch in Apps integrieren, die über den AWS Mobile Hub zur Verfügung gestellt werden. Darüber hinaus hält Lex Schnittstellen zum Facebook Messenger bereit, für den SMS-Dienst von Twilio sowie die Messaging-Plattform Slack. Weitere Plattformen lassen sich per AWS Lambda und das Amazon API Gateway anbinden, sofern auf der Gegenseite eine entsprechende API zur Verfügung steht.
Facebook: Das soziale Netzwerk Facebook bietet auf seiner im April 2016 gestarteten Messenger Platform Unternehmen die Möglichkeit, eigene Bots zu entwerfen und Nutzern zur Verfügung zu stellen. Über die „Send/Receive“-API lassen sich nicht nur Texte senden und empfangen, sondern auch Multimedia-Inhalte austauschen oder mit verschiedenen Vorlagen interaktive Response-Seiten gestalten. Die Nutzdaten müssen dabei im JSON-Format (JavaScript Object Notation) vorliegen. Attachments wie Bilder, Audiodateien oder Videos brauchen nicht bei jedem Kontakt neu versandt zu werden, sondern sind per ID referenzierbar, was Speicher und Bandbreite spart.
Roman Schacherl
Roman Schacherl
Geschäftsführer
softaware gmbh
Foto: softaware gmbh
„Einen Bot zu bauen, der auf vordefinierte Fragen Standardantworten gibt, ist recht trivial.“
Auf der Plattform Wit.ai, die Facebook 2015 nur 18 Monate nach ihrer Gründung übernommen hat, stellt der Social-Media-Anbieter KI-Services für Spracherkennung und Textanalyse bereit. Die Plattform durchsucht mit dem sogenannten Intent Parser den Text, identifiziert die Absicht des Sprechers beziehungsweise Schreibers und übersetzt sie in maschinenlesbare Datensätze. Auf Basis der Analyse gibt Wit.ai Empfehlungen, was der Bot als Nächstes antworten beziehungsweise tun sollte. Welche Parameter zu erfassen sind und wie der Chatbot auf eine Anfrage reagieren soll, definiert der Entwickler in einer „Story“, einer Art Drehbuchvorlage für die Konversationen.
Wit.ai nutzt maschinelles Lernen, um aus den Interaktionen Erfahrungen zu sammeln, und lässt die Ergebnisse dieses Lernprozesses wieder in Konversationen einfließen. Auch wenn Wit.ai zu Facebook gehört, ist der Einsatz nicht auf die Messenger-Plattform beschränkt. „Die über 100.000 Entwickler in der Wit-Community programmieren mobile Apps, Endgeräte, Roboter und Bots für Messenger, Slack, Line, Telegram und andere Plattformen“, sagt Mitgründer Laurent Landowski.
Facebook selbst verwendet für seinen im August 2015 gestarteten Assistenten „M“ eine Mischung aus selbstlernenden Algorithmen und menschlicher Überwachung. M hilft ähnlich wie Siri oder Google Now bei Alltagsaufgaben und soll so verhindern, dass der Nutzer überhaupt noch den Messenger verlassen muss. Seit April 2017 können Anwender in den USA auf iOS- und Android-Geräten die neue Funktion „Suggestions“ verwenden. Basierend auf der Chat-Konversation im Messenger schlägt M verschiedene Aktionen vor. Manches davon ist allerdings eher Spielerei. So kann M nun im Namen des Nutzers Sticker versenden oder in einem Gruppen-Chat eine Umfrage starten. Je nach Konversationsinhalt bietet der Assistent aber auch praktischere Dienste an, wie eine Bezahlung auszulösen, eine Mitfahrgelegenheit bei Uber oder Lyft zu organisieren, einem anderen Nutzer den Standort mitzuteilen oder eine Erinnerung anzulegen.
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