Комментарии 2
— почему вы выбрали именно формат бота? Потому что это модно или были какие-то объективные причины? Почему бы не сделать просто вики-страничку с подборкой ссылок и материалов?
— На какую компанию эти все изменения накатывались? Сколько человек это затронуло? Изменение на 5000 человек и на 100 — совершенно разный масштаб задачи.
— Почему такая завязка на скайп? Бот работает только через скайп? Как вы определяете «своих» и «не своих» сотрудников в скайпе? Как вы доставляете бота до пользователей?
— Распознавание текста — огромная тема с кучей подводных камней. Может быть стоит об этом написать по существу?
— Система диалогов — как это работает?
— Карты путей до туалетов и подобная персонализация — как формируется контент? Сколько вы сил портатили на создание таких «персонализированных» вещей? Сколько вообще есть материалов кроме пути до туалета?
— HR-ы занимаются отладкой бота? Как вы этого добились? В чём конкретно занимается «отладка»? Как вы реально убедили HR-ов участвовать в этом?
— Система обучения — как это работает? Как устроен интерфейс? Как вы пришли к своему концепту управления диалогами? На каких технологических решениях осваивались?
Пока что статья выглядит поверхностно и оставляет больше вопросов, чем ответов.
— На какую компанию эти все изменения накатывались? Сколько человек это затронуло? Изменение на 5000 человек и на 100 — совершенно разный масштаб задачи.
— Почему такая завязка на скайп? Бот работает только через скайп? Как вы определяете «своих» и «не своих» сотрудников в скайпе? Как вы доставляете бота до пользователей?
— Распознавание текста — огромная тема с кучей подводных камней. Может быть стоит об этом написать по существу?
— Система диалогов — как это работает?
— Карты путей до туалетов и подобная персонализация — как формируется контент? Сколько вы сил портатили на создание таких «персонализированных» вещей? Сколько вообще есть материалов кроме пути до туалета?
— HR-ы занимаются отладкой бота? Как вы этого добились? В чём конкретно занимается «отладка»? Как вы реально убедили HR-ов участвовать в этом?
— Система обучения — как это работает? Как устроен интерфейс? Как вы пришли к своему концепту управления диалогами? На каких технологических решениях осваивались?
Пока что статья выглядит поверхностно и оставляет больше вопросов, чем ответов.
— почему вы выбрали именно формат бота?
Мы не выбирали, это требование заказчика. Мы просто имплементировали решение.
— Сколько человек это затронуло?
Средняя численность 500+ человек, офисы в 5 городах России, плюс еще зарубежом.
— Почему такая завязка на скайп? Бот работает только через скайп? Как вы определяете «своих» и «не своих» сотрудников в скайпе?
Скайп выбор исторический, бот написан под Скайп, но легко может быть адаптирован к любому месседжеру. Своих от чужих определяем с помощью авторизации, механизм описан в статье.
-Распознавание текста — огромная тема с кучей подводных камней. Может быть стоит об этом написать по существу?
Не совсем понял вопроса,
AI Модуль — модуль распознавания текста, написанный на питоне и использующий Фреймворк ParlAI для самого распознавания текста. Это нейронная сеть, по крайней мере в текущей реализации. Мы используем алгоритм tfDiff для понимания вопросов. Модуль предоставляет API для общения с ним и обучения.
— Система диалогов — как это работает?
вот так
— Карты путей до туалетов и подобная персонализация — как формируется контент? Сколько вы сил потратили на создание таких «персонализированных» вещей? Сколько вообще есть материалов кроме пути до туалета?
Есть путь в HR, в столовую, к АЗХО, к ИТ, к теннисному столу и Xbox и т. д. Рисовали картинки наши UI/UX дизайнеры, потратили на это где то месяц. Картинками можно управлять на веб портале, назначаются они на шаблон в ответе бота.
— HR-ы занимаются отладкой бота?
HR — это наш заказчик, собственно они и занимаются обучением бота, ну и отчасти тестированием. Поддержку бота осуществляет инжиниринг.
— Система обучения — как это работает? Как устроен интерфейс?
В статье есть картинка как это выглядит визуально, систему обучения делали сами, по сути из этого дерева формируется тектстовый файл, а он передается ПарлAI, который делает нейронную сеть.
-Пока что статья выглядит поверхностно.
Я не старался писать тех гайд по тому как написать бота (делай раз делай два), в своей статье я постарался поделиться опытом создания и описать верхнеуровневую архитектуру.
На вопросы я охотно отвечу)
Мы не выбирали, это требование заказчика. Мы просто имплементировали решение.
— Сколько человек это затронуло?
Средняя численность 500+ человек, офисы в 5 городах России, плюс еще зарубежом.
— Почему такая завязка на скайп? Бот работает только через скайп? Как вы определяете «своих» и «не своих» сотрудников в скайпе?
Скайп выбор исторический, бот написан под Скайп, но легко может быть адаптирован к любому месседжеру. Своих от чужих определяем с помощью авторизации, механизм описан в статье.
-Распознавание текста — огромная тема с кучей подводных камней. Может быть стоит об этом написать по существу?
Не совсем понял вопроса,
AI Модуль — модуль распознавания текста, написанный на питоне и использующий Фреймворк ParlAI для самого распознавания текста. Это нейронная сеть, по крайней мере в текущей реализации. Мы используем алгоритм tfDiff для понимания вопросов. Модуль предоставляет API для общения с ним и обучения.
— Система диалогов — как это работает?
вот так
— Карты путей до туалетов и подобная персонализация — как формируется контент? Сколько вы сил потратили на создание таких «персонализированных» вещей? Сколько вообще есть материалов кроме пути до туалета?
Есть путь в HR, в столовую, к АЗХО, к ИТ, к теннисному столу и Xbox и т. д. Рисовали картинки наши UI/UX дизайнеры, потратили на это где то месяц. Картинками можно управлять на веб портале, назначаются они на шаблон в ответе бота.
— HR-ы занимаются отладкой бота?
HR — это наш заказчик, собственно они и занимаются обучением бота, ну и отчасти тестированием. Поддержку бота осуществляет инжиниринг.
— Система обучения — как это работает? Как устроен интерфейс?
В статье есть картинка как это выглядит визуально, систему обучения делали сами, по сути из этого дерева формируется тектстовый файл, а он передается ПарлAI, который делает нейронную сеть.
-Пока что статья выглядит поверхностно.
Я не старался писать тех гайд по тому как написать бота (делай раз делай два), в своей статье я постарался поделиться опытом создания и описать верхнеуровневую архитектуру.
На вопросы я охотно отвечу)
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Бот нам поможет