Showcase: Majas Grundfunktionen
Was beschreibt dieser Artikel?
Dieser Blogeintrag bezieht sich auf den Showcase Majas Grundfunktionen.
- majaAI Grundfunktionen – Wofür dieser Showcase?
- Entitäten, Popups und Landkarten
- Bilder, Texte und Ton
- Dialoge
- Actions und das Berliner Wetter
majaAI Grundfunktionen
Der Showcase zeigt, welche (technischen) Grundfunktionen in majaAI verfügbar sind. Die Grundfunktionen sind unabhängig vom Inhalt des Chatbots und sollen lediglich technische Möglichkeiten aufzeigen.
Entitäten, Popups und Landkarten
Stellt man Maja die Frage „Wo liegt Dossenheim?“, passiert folgendes:
Maja matcht die gestellte Frage mit der gelernten Grammar „Wo liegt {Cities}“. Cities ist hierbei eine Entität, Dossenheim, eine Ausprägung dieser Entität. In der Entität „Cities“ sind außerdem Latitude und Longitude Werte hinterlegt. Maja erhält diese Werte als Antwort.
Der „Action Return Type“ dieser Grammar ist „Location“. Dadurch weiß Maja, dass das erhaltene Wertepaar (Long, Lat) auf einer Karte visualisiert werden soll. Auf der Website öffnet Maja nun ein Popup, befüllt dieses mit der Google Maps Karte und setzt den Pin an die von den Lat-/ Long Werten angegebene Stelle.
Nun gibt es Städte, die mehrmals in der Entität „Cities“ vorhanden sind, wie zum Beispiel Berlin. Stelle ich Maja die Frage „Wo liegt Berlin?“, findet sie mehrere Einträge „Berlin“ in der Entität und gibt alle gefundenen Städte mit Lat- / Long Werten zurück. Inhaltlich ist das nicht immer sinnvoll, technisch aber korrekt. Maja kann dem Benutzer auch die Rückfrage stellen „Ich habe mehrere Städte mit diesem Namen gefunden, bitte wähle den Richtigen aus der Liste aus:“ und anschließend eine Liste mit „Berlin, DE“, „Berlin, IT“, etc. anzeigen. In diesem Showcase wurde allerdings darauf verzichtet.
Ausgabe von Bild und Text
Maja ist in der Lage, neben Texten auch Bilder und Töne auszugeben. Dies ist nicht nur im Ausgabemedium („Kanal“) Chatbot, sondern auch bei anderen Kanälen, wie zum Beispiel Alexa möglich.
Im majaAI Konfigurations-Backend formuliere ich die Phrase „wie macht die kuh“ (Satzzeichen, sowie Groß- und Kleinschreibung spielen hier keine Rolle). Die Grammar wird dem Talent „Über Maja“ zugeordnet. Der „Return Type“ steht in diesem Fall auf „AudioFile“, das heißt, zusätzlich zum Text, kann eine Audiodatei abgespielt werden. Der Pfad für die Audiodatei kann einfach in das Feld „Action Return“ eingetragen werden. In diesem Fall liegt die Audiodatei auf dem biexcellence CDN Server.
Klicke ich auf das Zahnrad in der Antwort, kann ich den Antworttext bearbeiten und formatieren. Hier formuliere ich den Antworttext und hinterlege einen Link zum Bild, das mit dem Antworttext ausgegeben werden soll.
Dialoge: „Zeig mir ein Video!"
Bittet man Maja auf der Showcase Grundfunktionen Seite ein Video abzuspielen, startet Maja einen Dialog. Ein Dialog kann ebenfalls im Maja Backend ohne Programmierkenntnisse und wie in einer Mindmap konfiguriert werden. Ein Dialog kann immer dann verwendet werden, wenn Maja weitere Informationen benötigt, um die Frage treffend zu beantworten. In diesem Fall hat Maja mehrere Videos vorbereitet und versucht im Dialog herauszufinden, welches Video dem Benutzer am ehesten gefallen könnte. Der Dialog ist simpel und sieht wie folgt aus:
Nach der ersten Frage „Für welches Genre interessierst du dich?“, bietet Maja zwei Antwortmöglichkeiten an: „Zeitlupe“ und „Zeitraffer“. Ich habe hierbei festgelegt, dass die Antwortmöglichkeiten als Buttons dargestellt werden sollen. Dadurch muss der Benutzer nicht überlegen, welche Genres möglich wären.
Der Benutzer bekommt also die Buttons dargestellt, er kann beispielsweise aber auch „Zeitlupe“ in das Antwortfeld im Chat schreiben, statt zu klicken.
Je nachdem welche Antwort der Benutzer liefert, geht Maja den entsprechenden Pfad weiter und stellt eine entsprechende Folgefrage.
Am Ende des Dialogbaumes steht wieder eine Antwort. Der „Action Return Type“ steht hier auf Video, der Link zum Video direkt daneben.
Actions und das Berliner Wetter
Maja kann mithilfe unseres openBI Frameworks mit externen Datenschnittstellen kommunizieren. Abfragen zu anderen Dataprovidern bezeichnen wir als Actions. In diesem Fall verwenden wir die „OpenWeatherMap“, um das aktuelle Wetter zu erfragen. In der Grammar ist wieder ein Platzhalter Cities vorhanden. Maja formuliert aus der gestellten Frage „Wie ist das Wetter in Berlin“ eine korrekte Anfrage an die Wetter API. Hierzu musste ich lediglich als Action die „Wetter Action“ auswählen.
Die Antwort, also das Wetter zum angefragten Ort, erhält Maja von „OpenWeatherMap“. Sie formuliert daraus einen oder mehrere Sätze und gibt die Antwort im gewählten Channel, z.B. Chatbot, aus.
majaAI als Self-Service Plattform für Künstliche Intelligenz
Der Showcase zu Majas Grundfunktionen zeigt, wie prinzipiell mit Maja interagiert werden kann. Dies ist unabhängig von einer bestimmten Branche oder einem bestimmten Anwendungsfall. Mit den gezeigten Methoden können eigene Aktionen, Dialoge, Fragen und Antworten, je nach Bedarf und Fokus, angelegt werden.
Solltest du Interesse an einer eigenen Künstlichen Intelligenz haben, oder einfach unverbindlich über die Möglichkeiten, die majaAI dir bietet, sprechen wollen, kannst du mir einfach eine E-Mail an diese Adresse schicken. Ich freue mich auf dein Interesse und deine Ideen!
Beste Grüße,
Daniel