لقد تجاوز تطوير Chatbot البرامج النصية البسيطة القائمة على القواعد. تقوم الفرق الحديثة الآن ببناء مساعدين يمكنهم الإجابة على أسئلة العملاء، وتشغيل سير العمل، واسترجاع المعرفة المؤسسية، وتسليمها إلى البشر، والتكامل مع أنظمة الأعمال. يعد اختيار إطار العمل الصحيح أمرًا مهمًا لأنه يؤثر على قابلية التوسع وقابلية الصيانة والأمان ومدى سرعة انتقال المطورين من النموذج الأولي إلى الإنتاج.

تلدر: يعتمد أفضل إطار عمل لـ chatbot على حالة الاستخدام والبنية التحتية ومهارات الفريق. راسا قوي للتحكم بالمصادر المفتوحة، مايكروسوفت بوت الإطار يعد ممتازًا لعمليات النشر المستندة إلى المؤسسات وAzure، بينما تدفق الحوار, أمازون ليكس، و مساعد آي بي إم واتسونكس تقديم الراحة السحابية المُدارة. بالنسبة لمساعدي الذكاء الاصطناعي الأحدث المدعومين بنماذج لغوية كبيرة، فإن أطر العمل مثل لانجشين و LlamaIndex أصبحت ذات أهمية متزايدة، خاصة عند الحاجة إلى الاسترجاع والأدوات وسير العمل المخصص.

ما الذي يجب أن يبحث عنه المطورون في إطار عمل Chatbot

قبل اختيار النظام الأساسي، يجب على المطورين تحديد الغرض من برنامج الدردشة الآلي. يمكن أن يكون لروبوت دعم العملاء، ومساعد تكنولوجيا المعلومات الداخلي، والوكيل الافتراضي المصرفي، وروبوت تأهيل المبيعات متطلبات مختلفة تمامًا. وتشمل المعايير الأكثر أهمية عادة فهم اللغة الطبيعيةوخيارات التكامل ومرونة النشر والتحليلات والأمان والقدرة على الحفاظ على تدفق المحادثة بمرور الوقت.

يجب على الفرق أيضًا أن تفكر فيما إذا كانت بحاجة إلى الخدمة السحابية المدارة أو إطار عمل يمكنهم استضافته وتخصيصه بأنفسهم. تعمل الأنظمة الأساسية المُدارة على تقليل أعمال البنية التحتية ولكنها قد تحد من المرونة. توفر الأطر مفتوحة المصدر مزيدًا من التحكم ولكنها تتطلب عادةً هندسة أقوى وانضباطًا في DevOps.

1. راسا

راسا يعد أحد أطر العمل مفتوحة المصدر الأكثر احترامًا لبناء الذكاء الاصطناعي للمحادثة. تحظى بشعبية كبيرة بين المطورين الذين يريدون التحكم في بياناتهم ونماذجهم وبيئة النشر ومنطق إدارة الحوار. يدعم Rasa التعرف على النوايا واستخراج الكيانات والمحادثات السياقية والإجراءات المخصصة والتكامل مع قنوات مثل Slack وMicrosoft Teams ومواقع الويب وتطبيقات المراسلة.

الميزة الرئيسية لراسا هي المرونة. يمكن للمطورين تدريب النماذج باستخدام بياناتهم الخاصة، وتحديد قصص المحادثة، وتوصيل المساعد بالأنظمة الخلفية من خلال الإجراءات المخصصة المستندة إلى Python. وهذا يجعلها مناسبة للصناعات التي تعتبر فيها الخصوصية والامتثال والسلوك المخصص أمرًا بالغ الأهمية.

• الأفضل لـ: الفرق التي تحتاج إلى تحكم مفتوح المصدر واستضافة ذاتية.
• نقاط القوة: التخصيص، وملكية البيانات، والنظام البيئي القوي للمطورين.
• الاعتبارات: يتطلب معرفة التعلم الآلي والنضج التشغيلي.

2. مايكروسوفت بوت الإطار

مايكروسوفت بوت الإطار عبارة عن منصة تطوير ناضجة لبناء الروبوتات على مستوى المؤسسات. إنه يعمل بشكل جيد بشكل خاص للمؤسسات التي تستخدم بالفعل Azure أو Microsoft Teams أو Microsoft 365 أو خدمات Microsoft الأخرى. يمكن للمطورين إنشاء روبوتات بلغات مثل C# وJavaScript وPython وJava ونشرها عبر قنوات متعددة.

يتضمن الإطار أدوات لإدارة الحوار ومعالجة الحالة والمصادقة واتصال القناة. عند دمجها مع خدمات Azure AI، يمكن للمطورين إضافة ميزات فهم اللغة والكلام والترجمة وقاعدة المعرفة. إنه خيار قوي لبيئات الشركات حيث تعد إدارة الهوية والامتثال والتكامل مع أنظمة المؤسسة الحالية أمرًا مهمًا.

• الأفضل لـ: روبوتات المؤسسة وعمليات نشر النظام البيئي لـ Microsoft.
• نقاط القوة: تكامل Azure، ودعم متعدد القنوات، وحزم SDK ناضجة.
• الاعتبارات: يمكن أن يكون الإعداد معقدًا بالنسبة للفرق الصغيرة.

3. جوجل ديالوجفلو

تدفق الحوار هي منصة الذكاء الاصطناعي للمحادثة من Google وهي متاحة في نسختين رئيسيتين: Dialogflow ES وDialogflow CX. يعد Dialogflow ES أبسط بشكل عام ومناسب للروبوتات الصغيرة أو المعقدة إلى حد ما، بينما تم تصميم Dialogflow CX لإجراء محادثات أكثر تقدمًا وفعالية على مستوى المؤسسات.

يوفر Dialogflow فهمًا قويًا للغة الطبيعية وإمكانيات صوتية وتكاملات مع خدمات Google Cloud. يمكن للمطورين إنشاء أهداف وكيانات وتدفقات وخطافات ويب للوفاء لتوصيل الروبوت بالأنظمة الخارجية. يعد Dialogflow CX مفيدًا بشكل خاص عندما يتطلب المشروع تصميم محادثة مرئية وتحكمًا أكثر قوة في المحادثات متعددة المنعطفات.

• الأفضل لـ: الروبوتات المستندة إلى السحابة والمساعدين الصوتيين ومستخدمي Google Cloud.
• نقاط القوة: جودة NLU وتصميم التدفق المرئي والدعم الهاتفي والصوت.
• الاعتبارات: وينبغي مراجعة التكاليف والهندسة المعمارية بعناية على نطاق واسع.

4. أمازون ليكس

أمازون ليكس هو إطار عمل chatbot وراء تقنية المحادثة الخاصة بـ Amazon Alexa، وهو مُجهز للمطورين الذين ينشئون روبوتات نصية وصوتية. فهو يتكامل بشكل طبيعي مع خدمات AWS مثل Lambda وDynamoDB وCloudWatch وConnect وIAM.

يعد Lex خيارًا عمليًا للمؤسسات الملتزمة بالفعل بـ AWS. يمكن للمطورين تحديد المقاصد والفتحات والمطالبات ومنطق التنفيذ، ثم استخدام AWS Lambda لتنفيذ العمليات التجارية. غالبًا ما يتم استخدامه لأتمتة مركز الاتصال ومكاتب الخدمة الداخلية وروبوتات المعاملات حيث يكون التكامل السحابي ضروريًا.

• الأفضل لـ: التطبيقات المستندة إلى AWS وأتمتة مركز الاتصال.
• نقاط القوة: تكامل AWS ودعم الصوت والنص وبنية تحتية قابلة للتطوير.
• الاعتبارات: تعتبر تجربة التطوير هي الأقوى بالنسبة للفرق المطلعة على AWS.

5. بوتبريس

بوتبريس عبارة عن منصة chatbot صديقة للمطورين تجمع بين تصميم المحادثة المرئية وقابلية التوسعة. لقد اكتسب الاهتمام لأنه يوفر توازنًا عمليًا بين الأدوات ذات التعليمات البرمجية المنخفضة والتخصيص الفني. يمكن للفرق تصميم التدفقات بشكل مرئي مع الاستمرار في دمج واجهات برمجة التطبيقات ومنطق الأعمال والمكونات المخصصة.

بالنسبة للمطورين، يعد Botpress مفيدًا عندما يحتاج أصحاب المصلحة في الأعمال إلى المشاركة في تصميم المحادثة دون الاعتماد بشكل كامل على الهندسة. كما أنه مناسب أيضًا للفرق التي ترغب في البناء والتكرار بسرعة مع الحفاظ على نهج منظم لتطوير الروبوتات.

• الأفضل لـ: الفرق التي تريد التصميم المرئي بالإضافة إلى قابلية التوسعة للمطورين.
• نقاط القوة: تصميم سير العمل، والنماذج الأولية السريعة، وواجهة يمكن الوصول إليها.
• الاعتبارات: تقييم احتياجات الاستضافة والتسعير والتخصيص قبل الالتزام.

6. مساعد آي بي إم واتسونكس

مساعد آي بي إم واتسونكس يستهدف الشركات التي تحتاج إلى وكلاء افتراضيين موثوقين لخدمة العملاء ودعم الموظفين والبيئات المنظمة. فهو يوفر أدوات تصميم المحادثة وعمليات التكامل والتحليلات وخيارات النشر التي تركز على المؤسسة.

يتم أخذ النظام الأساسي لشركة IBM في الاعتبار بشكل شائع عندما تحتاج المؤسسات إلى الإدارة والأمن ودعم الموردين على المدى الطويل. إنها أقل من مجرد مكتبة مطورين خفيفة الوزن وأكثر من كونها منتجًا كاملاً للذكاء الاصطناعي للمحادثة، مما يجعلها خيارًا قويًا للشركات التي تريد حلاً مُدارًا مع ميزات المؤسسة.

• الأفضل لـ: روبوتات دعم المؤسسات والصناعات المنظمة.
• نقاط القوة: الحوكمة والتحليلات ودعم المؤسسات وأدوات الأعمال.
• الاعتبارات: قد يكون ثقيلًا على النظام الأساسي أكثر من اللازم للمشاريع الصغيرة.

7. LangChain وLlamaIndex

مع تحول تطوير روبوتات الدردشة نحو نماذج اللغات الكبيرة، لانجشين و LlamaIndex أصبحت أطر عمل مهمة للمطورين. إنها ليست منصات chatbot تقليدية بنفس معنى Dialogflow أو Rasa. وبدلاً من ذلك، فهي تساعد المطورين على إنشاء تطبيقات مدعومة بـ LLM يمكنها استرداد المستندات وأدوات الاتصال واستخدام الذاكرة والاتصال بواجهات برمجة التطبيقات والتفكير عبر مسارات العمل المنظمة.

لانجشين يستخدم على نطاق واسع لتسلسل استدعاءات النماذج والأدوات والوكلاء ومنطق التطبيق. LlamaIndex وهو قوي بشكل خاص بالنسبة للجيل المعزز بالاسترجاع، حيث يجيب برنامج الدردشة الآلي على الأسئلة باستخدام المستندات الخاصة أو قواعد البيانات أو مستودعات المعرفة. تكون هذه الأطر مفيدة عندما يحتاج المطورون إلى مساعد ذكاء اصطناعي مخصص بدلاً من منصة روبوت محددة مسبقًا.

• الأفضل لـ: مساعدو LLM وأنظمة الاسترجاع وسير عمل الذكاء الاصطناعي المخصص.
• نقاط القوة: المرونة، اختيار النموذج، استخدام الأدوات، استرجاع المستندات.
• الاعتبارات: يجب على المطورين التعامل مع التقييم والأمان وزمن الوصول والموثوقية بعناية.

كيفية اختيار الإطار الصحيح

بالنسبة لروبوت الأسئلة الشائعة البسيط، قد تكون الخدمة المُدارة مثل Dialogflow أو Lex أو Watsonx Assistant كافية. بالنسبة لمساعد مخصص للغاية يجب أن يعمل في بيئة خاصة، يمكن أن يكون Rasa مناسبًا بشكل أفضل. بالنسبة للمؤسسات التي استثمرت بالفعل في Microsoft أو AWS، فإن استخدام إطار العمل الأصلي غالبًا ما يقلل من الاحتكاك بالتكامل.

بالنسبة لمساعدي الذكاء الاصطناعي الذين يحتاجون إلى البحث في المستندات الداخلية وتلخيص المعلومات وأدوات الاتصال وإنشاء استجابات طبيعية، يجب على المطورين تقييم LangChain أو LlamaIndex بجدية. ومع ذلك، تتطلب هذه الأطر هندسة دقيقة. يمكن للمساعدين الذين يعملون بنظام LLM أن ينتجوا استجابات غير دقيقة إذا لم يتم تصميم عمليات الاسترجاع، والمطالبة، وحواجز الحماية، والاختبار بشكل صحيح.

الأفكار النهائية

لا يوجد إطار عالمي لتطوير روبوتات الدردشة “الأفضل”. يعتمد الاختيار الصحيح على مستوى مخاطر المشروع وحساسية البيانات واحتياجات التكامل وتجربة المطور والحجم المتوقع. راسا عروض التحكم، مايكروسوفت بوت الإطار يتفوق في بيئات المؤسسة، تدفق الحوار و أمازون ليكس توفير خيارات قوية للسحابة الأصلية، و بوتبريس يوفر توازنًا عمليًا بين التصميم المرئي والتخصيص.

بالنسبة لمساعدي الذكاء الاصطناعي الحديثين، يجب على المطورين أيضًا أن يفهموا ذلك لانجشين و LlamaIndexلأن العديد من مشاريع روبوتات الدردشة تعتمد الآن على الاسترجاع والاستدلال وتنفيذ الأدوات. لا تختار الفرق الأكثر نجاحًا إطارًا يعتمد على الشعبية فقط. إنهم يختارون واحدًا يتوافق مع بنيتهم ​​واحتياجات الامتثال وقدرة الصيانة واستراتيجية المنتج طويلة المدى.