Пользователи, пообщавшись с умными голосовыми ассистентами, ждут от чат-ботов интеллектуальности. Если вы разрабатываете бота для бизнеса, ожидания еще выше: заказчик хочет, чтобы юзер прошел по нужному, заранее прописанному сценарию, а юзер — чтобы робот толково и желательно человеческим языком ответил на поставленные вопросы, помог решить проблемы, а иногда просто поддержал светскую беседу.

Мы делаем англоязычные чат-боты, которые общаются с пользователями по разным каналам — Facebook Messenger, SMS, Amazon Alexa и веб. Наши боты заменяют службы поддержки, страховых агентов, и уметь просто поболтать. Каждая из этих задач требует своего подхода в разработке.
В этой статье мы расскажем, из каких модулей состоит наш сервис, как сделан каждый из них, какой подход мы выбрали и почему. Поделимся нашим опытом анализа разных инструментов: когда генеративные нейронные сети — не лучший выбор, почему вместо Doc2vec мы пользуемся Word2vec, в чем прелесть и ужас ChatScript и так далее.

Мы делаем англоязычные чат-боты, которые общаются с пользователями по разным каналам — Facebook Messenger, SMS, Amazon Alexa и веб. Наши боты заменяют службы поддержки, страховых агентов, и уметь просто поболтать. Каждая из этих задач требует своего подхода в разработке.
В этой статье мы расскажем, из каких модулей состоит наш сервис, как сделан каждый из них, какой подход мы выбрали и почему. Поделимся нашим опытом анализа разных инструментов: когда генеративные нейронные сети — не лучший выбор, почему вместо Doc2vec мы пользуемся Word2vec, в чем прелесть и ужас ChatScript и так далее.