Testuj i ulepszaj NLU oraz rozpoznawanie intencji swojego chatbota
BenchBot weryfikuje rozumienie języka naturalnego przez chatbota — rozpoznawanie intencji i encji — z konfigurowalnymi progami pewności. Ujawnia błędnie rozpoznane intencje i luki w trafności w ponad 60 konektorach oraz tworzy raporty gotowe do audytu, dzięki czemu możesz poprawić rozpoznawanie, zanim zacznie frustrować prawdziwych użytkowników.
60+
Konektorów platform
Progi
pewności
Bez kodu
Tworzenie testów
Jeśli bot źle zrozumie, reszta nie ma znaczenia
Chatbot może mieć doskonałe odpowiedzi, a i tak zawieść — bo źle odczytał, czego naprawdę chciał użytkownik. Błędy NLU to cicha pierwotna przyczyna rozmów kończących się ślepym zaułkiem i sfrustrowanych użytkowników.
Błędnie rozpoznane intencje
Gdy bot przypisuje żądanie do niewłaściwej intencji, z pełnym przekonaniem robi coś złego. Takie błędy kryją się za skądinąd płynnymi odpowiedziami i łatwo je przeoczyć podczas szybkiego demo.
Pominięte lub błędne encje
Daty, nazwiska, kwoty i odwołania do produktów, które bot wyciąga niepoprawnie, po cichu psują resztę przepływu — rezerwacja na zły dzień, zamówienie niewłaściwego produktu.
Zła kalibracja pewności
Jeśli bot działa na podstawie zgadywanek o niskiej pewności lub eskaluje dopasowania o wysokiej pewności, cierpi na tym całe doświadczenie. Progi pewności trzeba testować, a nie zakładać.
Testowanie NLU w 4 krokach
Od połączenia po ciągłe podnoszenie trafności.
Podłącz swojego chatbota
Skieruj BenchBot na swojego bota przez ponad 60 konektorów Botium. Działa niezależnie od tego, jaki silnik NLU kryje się pod spodem — Dialogflow, Lex, Rasa, własny LLM i inne.
Zbuduj zestaw testowy
Twórz bez kodu wypowiedzi oraz oczekiwane intencje i encje, obejmując sformułowania, synonimy i przypadki brzegowe, które naprawdę wysyłają użytkownicy.
Uruchom testy trafności
BenchBot porównuje rozpoznane intencje i encje z oczekiwaniami przy konfigurowalnych progach pewności i ujawnia każdą niezgodność.
Popraw i przetestuj ponownie
Usuń luki, a następnie uruchom zestaw ponownie, aby potwierdzić poprawę trafności — i wychwycić regresje przy kolejnej zmianie modelu lub danych treningowych.
Weryfikuj każdą warstwę rozumienia
BenchBot testuje to, co bot zrozumiał, a nie tylko to, co powiedział.
Rozpoznawanie intencji
Potwierdź, że bot przypisuje każdą wypowiedź do właściwej intencji w sformułowaniach, synonimach i przypadkach brzegowych, które wysyłają prawdziwi użytkownicy.
Rozpoznawanie encji
Sprawdź, czy daty, nazwiska, kwoty, produkty i inne encje są poprawnie wyodrębniane, aby reszta przepływu startowała od właściwych faktów.
Progi pewności
Testuj względem konfigurowalnych progów pewności, aby bot działał na pewnych dopasowaniach i radził sobie z niepewnością tak, jak tego oczekujesz.
Ujawnianie błędnych rozpoznań
Otrzymaj jasną listę błędnie rozpoznanych intencji i luk w trafności — konkretne wypowiedzi do poprawy, a nie tylko zbiorczy wynik.
Wielojęzyczne NLU
Testuj rozumienie w językach, które obsługuje Twój bot, aby trafność nie spadała po cichu w językach innych niż główny.
Tworzenie bez kodu
Twórz i utrzymuj swoje zestawy testów NLU bez pisania kodu i uruchamiaj je ponownie za każdym razem, gdy zmienia się model lub dane treningowe.
Kiedy testowanie NLU się opłaca
Momenty, w których trafność rozpoznawania liczy się najbardziej — mierzona, a nie zakładana.
Uruchamianie nowego bota
Przed startem potwierdź, że bot rozumie realny zakres sformułowań użytkowników, a nie tylko tę garstkę, którą zapisałeś w skrypcie.
Po ponownym treningu
Za każdym razem, gdy ponownie trenujesz lub aktualizujesz model NLU, uruchom zestaw ponownie, aby zweryfikować poprawę trafności i brak regresji.
Wdrożenia wielojęzyczne
Rozszerzasz się na nowy język? Przetestuj trafność intencji i encji w tym języku, zanim zaczną na nim polegać klienci.
Audyty trafności
Twórz raporty trafności rozpoznawania i luk gotowe do audytu dla interesariuszy, ze wskazaniem konkretnych wypowiedzi do poprawy.
Ocenianie NLU na oko a jego testowanie
Zobacz, dlaczego zespoły mierzą trafność rozpoznawania, zamiast ją wyrywkowo sprawdzać.
Najczęściej zadawane pytania o testowanie NLU
Wszystko, co musisz wiedzieć o testowaniu rozumienia języka naturalnego przez chatbota.
Popraw trafność swojego chatbota
Testuj rozpoznawanie intencji i encji na prawdziwych sformułowaniach użytkowników i progach pewności — i usuwaj luki, zanim sfrustrują klientów.