Анализ пользовательских запросов и определение интентов

Итак, переходим к главному: как понять, что хочет пользователь. Без этого даже самый навороченный бот бесполезен. Как системные аналитики, вы отлично умеете собирать и анализировать требования — эти навыки здесь пригодятся как никогда.

Что такое запрос и интент?

В мире ИИ-ассистентов пользовательский запрос (или реплика) — это то, что пользователь говорит или пишет боту. Например: "Заказать пиццу", "Какая погода завтра?", "Помогите сбросить пароль".

Интент (от англ. intent – намерение) — это цель пользователя, стоящая за его запросом. То, что пользователь хочет сделать или узнать. Один и тот же интент можно выразить по-разному.

Примеры:

• Запрос: "Хочу заказать большую пепперони"

• Интент: заказ_пиццы

• Запрос: "Сколько стоит доставка?"

• Интент: уточнение_доставки

• Запрос: "Мне нужно поменять пароль"

• Интент: сброс_пароля

💡 Важно: Правильно определить интент — это фундамент логики диалога. Ошибётесь здесь — и бот уведёт диалог не туда.

Анализ пользовательских запросов: ваш опыт в деле

Вы уже знакомы со сбором и анализом требований. Здесь подход тот же:

1. Соберите данные:

   • Логи: Изучите реальные запросы пользователей из существующих систем поддержки или чатов. Это самый ценный источник.
   • Мозговой штурм: Придумайте как можно больше вариантов, как пользователи могут сформулировать запросы по вашей теме.
   • Опросы и интервью: Поговорите с потенциальными пользователями, чтобы понять их потребности и типичные формулировки.
   • Конкуренты: Посмотрите, как работают чат-боты у конкурентов.

2. Кластеризуйте и категоризируйте:

   • Сгруппируйте похожие запросы. Например, "хочу пиццу", "заказать пиццу", "купить пиццу" — всё это одно намерение.
   • На этом этапе выделите потенциальные интенты.

3. Определите интенты:

   • Дайте каждому интенту понятное и уникальное имя (например, заказ_товара, уточнение_статуса, возврат_средств).
   • Опишите, что бот должен делать при распознавании этого интента. Какие данные ему нужны? Какой ответ он должен дать?

4. Разработайте примеры фраз (обучающие данные):

   • Для каждого интента соберите как можно больше разнообразных примеров фраз. Чем больше качественных примеров, тем лучше работает NLU-модель.
   • Включайте синонимы, разные грамматические конструкции, сленг (если уместно).
   • Пример для интента заказ_пиццы:
     • "Хочу заказать пиццу"
     • "Можно мне пиццу?"
     • "Закажите мне, пожалуйста, пиццу"
     • "Нужна пицца"
     • "Привезите пиццу"

Сущности (Entities) — детали запроса

Кроме интента, часто нужно извлечь из запроса конкретные данные — сущности (или entities). Это ключевые слова или фразы, которые дополняют интент и нужны для выполнения действия.

• Запрос: "Закажите мне большую пепперони на Ленина 15"
• Интент: заказ_пиццы
• Сущности:
  • размер: "большую"
  • тип_пиццы: "пепперони"
  • адрес: "Ленина 15"

🚀 Практический совет: Определяя интенты и сущности, всегда держите в голове, какая информация нужна боту, чтобы выполнить запрос пользователя. Это поможет не упустить важные детали.

Типичные ошибки при определении интентов

• Слишком много интентов: Если интенты похожи, NLU-модель путается. Объедините их или сделайте более общими.
• Слишком мало интентов: Если один интент покрывает слишком широкий круг запросов, боту сложно понять специфику. Разделите его на более узкие.
• Мало примеров фраз: Модель плохо обучится, если для интента мало данных.
• Однообразные примеры фраз: Используйте разнообразные формулировки, чтобы модель была устойчива к вариациям.
• Пересекающиеся примеры: Не используйте одну и ту же фразу для обучения разных интентов. Это сбивает модель.

Упражнение: Интенты и сущности для онлайн-магазина

Представьте, что вы разрабатываете ИИ-ассистента для онлайн-магазина электроники. Проанализируйте запросы и предложите для каждого:

1. Интент (название в формате действие_объект)
2. Сущности (если есть, с указанием типа)

Пользовательский запрос	Интент	Сущности
"Хочу купить новый смартфон"	покупка_товара	тип_товара: "смартфон"
"Сколько стоит iPhone 15 Pro?"	уточнение_цены	модель_товара: "iPhone 15 Pro"
"Покажите мне ноутбуки до 50 тысяч рублей"	поиск_товара	тип_товара: "ноутбуки", макс_цена: "50000"
"Где мой заказ номер 12345?"	статус_заказа	номер_заказа: "12345"
"Как оформить возврат?"	информация_возврат
"Могу ли я оплатить картой при получении?"	уточнение_оплата	способ_оплаты: "картой", метод_получения: "при получении"
"Нужен чехол для Samsung Galaxy S24"	поиск_аксессуара	тип_аксессуара: "чехол", модель_устройства: "Samsung Galaxy S24"

Попробуйте заполнить таблицу самостоятельно, а затем сравните с предложенными вариантами. Это поможет закрепить понимание.

Теперь, когда вы умеете распознавать намерения пользователей, следующим шагом будет построение логики, которая позволит на эти намерения адекватно реагировать. Мы перейдем к тому, как эти интенты и сущности складываются в последовательные диалоги, используя блок-схемы и диаграммы состояний.