Chatbot und Schnittstellen: Erfahren Sie in diesem Artikel, welche Schnittstellen ein Chatbot braucht und wo diese zum Einsatz kommen.
Warum braucht ein Chatbot Schnittstellen?
Die Software Chatbot sieht für den Nutzer auf den ersten Blick simpel aus. Jedoch sieht der Nutzer ausschließlich das Frontend, welches selbst eine Schnittstelle zu der eigentlichen internen Architektur des Chatbots bildet. Denn die internen Systeme hinter dem Frontend müssen Schnittstellen zueinander besitzen und untereinander kommunizieren, damit dem Nutzer eine passende Antwort auf seine Eingabe gegeben werden kann. Diesen Prozess zum Thema „Was braucht mein Chatbot?“ erklärte Tillmann Pross in seinem Vortrag auf der Kauz Chatbot World 2023.
Welche internen Schnittstellen hat ein Chatbot?
Es lässt sich sagen, ein Chatbot besteht grundsätzlich aus vier Komponenten mit Schnittstellen zueinander. Im Mittelpunkt des Chatbots Systems steht dabei das Backend. Im Backend wird nach den passenden Antworten oder Lösungen für die Eingabe und damit das Anliegen des Nutzers gesucht.
Das Frontend ist dabei die Schnittstelle zwischen dem Backend und dem Nutzer. Es ist die Benutzeroberfläche, die der Nutzer sieht. Auf dem Frontend werden die Eingaben getätigt und die Ausgaben ausgespielt. Die ausgespielten Inhalte im Frontend werden im Chatbot-Editor gepflegt und deployt.
Eine oft unterschätzte Komponente ist die Fähigkeit des Chatbots Daten zu speichern und verarbeiten zu können. Dazu braucht der Chatbot eine API Schnittstelle. Pross erklärt, es sei wichtig, dass der Chatbot Daten von externen Diensten aufrufen und Logs der Nutzereingaben speichern kann.
Video: Was braucht mein Chatbot?
Sprachverständnis ist essenziell.
Der Linguist betont, dass das Wichtigste für einen Chatbot jedoch immer noch das Sprachverständnis sei. Denn der Chatbot braucht nicht nur Schnittstellen, sondern er muss das Anliegen des Nutzers verstehen. Dabei kann ein Anliegen unterschiedliche Formen haben: eine Absicht, eine Situationsbeschreibung und eine Wissensfrage. Anhand von Beispielen erklärt Pross, wie diese Anliegensarten logisch miteinander verknüpft seien. Die Herausforderung dabei ist, dass der Bot aus einer Situationsbeschreibung die implizierte Aussage herleiten kann.
Falls der Bot ein Anliegen nicht verstehen sollte, ist es dennoch wünschenswert, dass der Bot mit diesem Umstand umzugehen weiß. Der Bot muss zunächst erkennen, dass er die Lösung nicht kennt. Dies erkennt er, indem ihm keine Informationen zu der Eingabe vorliegen oder er das Anliegen nicht identifizieren kann. An diesem Punkt ist es praktisch, wenn der Bot Rückfragen an den Nutzer stellt, um das Anliegen besser zu verstehen und erneut zu versuchen eine Lösung zu finden. Customer-Experience-Experte Ralf Mühlenhöver (VIER GmbH) erklärte auf der Kauz Chatbot World 2023, dass wenn der Chatbot das Anliegen des Nutzers mit der NLU wirklich versteht, dies den Vorteil bietet, dass man den Bot an vielen Stellen in zahlreiche Geschäftsprozesse integrieren kann.