Тестуйте та вдосконалюйте розуміння мови й розпізнавання намірів вашого чат-бота
BenchBot перевіряє розуміння природної мови чат-ботом — розпізнавання намірів і сутностей — із гнучко налаштовуваними порогами впевненості. Платформа виявляє хибно розпізнані наміри та прогалини в точності на понад 60 конекторах і формує готові до аудиту звіти, тож ви можете покращити розпізнавання ще до того, як воно почне дратувати реальних користувачів.
60+
Конекторів до платформ
Впевненість
Пороги
Без коду
Створення тестів
Якщо бот не зрозумів — решта вже не має значення
Чат-бот може давати ідеальні відповіді й усе одно зазнати невдачі — адже він неправильно зрозумів, чого насправді хотів користувач. Помилки NLU — це прихована першопричина глухих кутів у діалогах і роздратованих користувачів.
Хибно розпізнані наміри
Коли бот зіставляє запит із хибним наміром, він упевнено робить не те, що потрібно. Такі помилки ховаються за загалом гладкими відповідями, і їх легко не помітити під час швидкої демонстрації.
Пропущені або хибні сутності
Дати, імена, суми та згадки про товари, які бот видобуває неправильно, непомітно псують решту сценарію — бронювання на хибний день, замовлення хибного товару.
Погане калібрування впевненості
Якщо бот діє на основі здогадів із низькою впевненістю або ескалює збіги з високою впевненістю, страждає взаємодія. Пороги впевненості потрібно тестувати, а не вважати їх правильними за замовчуванням.
Тестування NLU за 4 кроки
Від підключення до безперервного підвищення точності.
Підключіть свого чат-бота
Спрямуйте BenchBot на вашого бота через понад 60 конекторів Botium. Він працює незалежно від того, який NLU-рушій лежить в основі — Dialogflow, Lex, Rasa, кастомний LLM тощо.
Сформуйте набір тестів
Без коду створюйте висловлювання та очікувані наміри й сутності, охоплюючи формулювання, синоніми та граничні випадки, які реально надсилають користувачі.
Запустіть тести точності
BenchBot звіряє розпізнані наміри й сутності з очікуваннями за допомогою гнучко налаштовуваних порогів впевненості та виявляє кожну невідповідність.
Покращуйте й тестуйте знову
Усуньте прогалини, а потім перезапустіть набір тестів, щоб підтвердити підвищення точності — і виявити регресії наступного разу, коли зміниться модель або навчальні дані.
Перевіряйте кожен рівень розуміння
BenchBot тестує те, що бот зрозумів, а не лише те, що він сказав.
Розпізнавання намірів
Переконайтеся, що бот зіставляє кожне висловлювання з правильним наміром на всіх формулюваннях, синонімах і граничних випадках, які надсилають реальні користувачі.
Розпізнавання сутностей
Перевіряйте, що дати, імена, суми, товари та інші сутності видобуваються правильно, тож решта сценарію стартує з вірних фактів.
Пороги впевненості
Тестуйте з гнучко налаштовуваними порогами впевненості, щоб бот діяв на впевнених збігах і опрацьовував невизначеність саме так, як ви задумали.
Виявлення хибного розпізнавання
Отримуйте чіткий перелік хибно розпізнаних намірів і прогалин у точності — конкретні висловлювання, які треба виправити, а не лише узагальнену оцінку.
Багатомовний NLU
Тестуйте розуміння мовами, які підтримує ваш бот, щоб точність непомітно не падала для неосновних мов.
Створення без коду
Створюйте та підтримуйте набори тестів NLU без написання коду й перезапускайте їх щоразу, коли змінюється модель або навчальні дані.
Коли тестування NLU окупається
Моменти, коли точність розпізнавання важлива найбільше — виміряна, а не вгадана.
Запуск нового бота
Перед запуском переконайтеся, що бот розуміє реальне розмаїття формулювань користувачів, а не лише ту жменьку, яку ви прописали в сценарії.
Після перенавчання
Щоразу, коли ви перенавчаєте або оновлюєте модель NLU, перезапускайте набір тестів, щоб переконатися, що точність зросла й нічого не регресувало.
Багатомовні запуски
Виходите на нову мову? Перевірте точність розпізнавання намірів і сутностей цією мовою ще до того, як на неї покладатимуться клієнти.
Аудити точності
Формуйте готові до аудиту звіти про точність розпізнавання та прогалини для стейкхолдерів із конкретними висловлюваннями, які треба покращити.
Оцінювати NLU на око чи тестувати його
Дізнайтеся, чому команди вимірюють точність розпізнавання замість вибіркових перевірок.
Поширені запитання про тестування NLU
Усе, що потрібно знати про тестування розуміння природної мови чат-ботом.
Підвищте точність вашого чат-бота
Тестуйте розпізнавання намірів і сутностей на реальних формулюваннях користувачів і порогах впевненості — та усувайте прогалини, перш ніж вони почнуть дратувати клієнтів.