По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
В нашей базе знаний есть довольно много статей о различных полезных трюках и командах для Linux, которые облегчают жизнь системному администратору – сегодня поговорим ещё о нескольких командах и объясним их синтаксис.
История введённых команд
Представьте себе долгую и утомительную сессию по настройке вашего сервера, и, вдруг, вы понимаете, что какой-то шаг был выполнен неверно – в таком случае может очень пригодиться команда history - как видно на скриншоте ниже, она выводит все введённые команды.
Более того, если вы хотите повторить какую-нибудь уже введённую команду, достаточно ввести !####, где #### - номер команды. Однако номер команды даёт не очень много информации о том, когда эта команда была введена – для изменения этого факта, достаточно ввести команду HISTTIMEFORMAT="%d/%m/%y %T " - теперь вы увидите время, когда команда была исполнена.
Итак, более подробное описание синтаксиса:
history - непосредственно команда для вывода истории команд (библиотека GNU);
HISTIMEFORMAT - переменная, отвечающая за вывод и формат даты;
%d - дни;
%m - месяцы;
%y - годы;
%T - описание;
Файлы в системе, занимающие больше всего места и файловая информация
Драгоценное место на сервере имеет тенденцию заканчиваться, особенно, если это сервер, служащий для записи звонков или IP-АТС - для вывода списка основных файлов «жрущих» место можно воспользоваться командой:
du –hsx * | sort -rh | head -6
du - оценка занимаемого пространства;
-hsx (-h) вывод в читаемом формате,(-s) суммаризация вывода команды, (-x) использование одного формата файла;
sort - сортировка;
-rh -(-r) вывод в обратном порядке,(h) вывод в читаемом формате;
head - вывод первых N строк, в данном случае – 6;
Команда stat filename_ext позволяет вывести информацию о файле – его объем, права, дату правки и так далее.
Забавная команда для новичков, позволяющая постепенно постигать Linux
Многие знакомы с командой man, которая показывает мануал по незнакомой команде, изучения – а скрипт ниже выводит какой-нибудь случайный мануал. Таким образом можно постоянно обучаться или просто развлекаться :)
man $(ls /bin | shuf | head -1)
man - страницы Linux Man;
ls - команда ls;
/bin - местоположение системного файла Binary;
shuf - случайная генерация;
head - вывод первых N строк, в данном случае – 1;
В данной статье мы рассмотрим процессы CICD автоматизации.
Разберем роль такого продукта, как Jenkins и его аналогов. Программное обеспечение Jenkins написано на языке программирования Java, по отзывам ИТ сообщества, данный продукт написан очень хорошо. Но самое главное данное программное обеспечение полностью бесплатное. Многие энтузиасты в мире для данного продукта пишут плагины, которые расширяют функционал Jenkins. Рассмотрим 2 ключевых понятия CICD Автоматизации.
CI – Continuous Integration. Это DevOps модель, в которой разработчики делают commit кода в репозиторий (обычно используется github или gitlab, для хранения кода) и автоматически запускается build или компиляция этого кода, после этого запускаются автоматические тесты кода: Unit Test, Integration Test, Functionality Test.
CD – Continuous Delivery and Deployment. Это DevOps модель, в которой разработчики делают commit кода в репозиторий и автоматически запускается build или компиляция этого кода, после этого запускаются автоматические тесты кода и готовый Artifact (скомпилированный код, например если это Java, то артефактом является var, если это Android приложение, то apk файл) делает деплой в Staging и Production, т.е происходит установка кода в развернутую вашу среду в необходимом контуре. Рассмотрим процесс на примере.
Процесс CICD автоматизации
Первым шагом в процессе является Commit to Source Control (github, gitlab или bitbucket), система определяет наличие нового кода, срабатывает триггер и автоматически запускается следующий этап BuildCompile - компиляция кода.
Система скачивает новый код, например, если код попал в master branch (основную ветку). После получения ответа от сборки, что все прошло успешно, запускается следующий этап тестов. Все тесты пишут все те же программисты, для того, чтобы проверить на сколько корректно отработал код. Весь этот процесс называется Continuous Integration. Это классическая схема содержит 3 этапа, иногда включаются дополнительные шаги, но они не принципиальны. В результате данного процесса мы получаем скомпилированный и протестированный код.
Давайте рассмотрим последующие шаги. Следующий шаг мы можем сделать deployment кода. По сути это тот же процесс копирования файлов кода на сервера. Процесс деплоя можно делать в разные места, можно делать в AWS или Azure, можно делать в свое частное облако, развернутое на VMware. Весь процесс с добавочными шагами называется Continuous Delivery and Deployment.
Получается следующее: за Source Control – отвечает git. За шаг build и compile будет отвечать Jenkins. Следовательно, Jenkins запустится, когда кто-нибудь сделает комит в систему контроля версий, в основную ветку или не основную, смотря как настроено. Следующим шагом Jenkins выполнит все необходимые тесты, которые подготовили программисты. Следующий шаг Deploy так же запустит Jenkins и скопирует код на необходимые сервера, с помощью скрипта или scp если это Linux сервер. Существуют вариации с использованием Puppet или Ansible если мы делаем Deploy артефакта или конфигурации в целом.
Существуют альтернативы Jenkins, например, Bamboo, Circleci, Gitlab CICD, TeamCity.
Установка Jenkins
Для развертывания Jenkins нам понадобится виртуальная машина на Ubuntu версии 18 или выше.
Идем на официальный сайт Jenkins,в разделе Download мы можем увидеть 2 версии. На момент написании статьи актуальная версия Jenkins 2.319.2LTS и во второй колонке мы можем увидеть недельные версии Jenkins 2.333
Как видите дистрибутивы есть практически под все операционные системы. Мы будем использовать стабильную версию под UbuntuDebian. Ознакомимся с требованиями к установке продукта Jenkins. Для инсталляции потребуется минимум 256 МБ RAM, места 1 ГБ, а также на сайте написаны рекомендованные требования, с которыми будет достаточно комфортно работать с продуктом.
Так как Jenkins написан на Java, то для запуска и работы потребуется непосредственно установленная на сервере Java. Для начала проверим версию java на сервере.
java –version
Если сервер свежий или Java не установлена, то операционная система сообщит, что такая команда не найдена и предложить установить Java. Java устанавливается достаточно просто:
sudo apt update – oбновляем репозиторий
sudo apt search openjdk – ищем необходимый пакет
sudo apt install openjdk-11-jdk – запускаем установку java в процессе система попросит подтвердить. Чтобы предупреждение не выскочило мы можем запустить установку с ключем –y
По окончанию установки мы опять проверяем версию. Система покажет версию и билд Java. Теперь наш сервер готов к началу установки Jenkins.
Добавляем ключ и репозиторий в операционную систему:
curl -fsSL https://pkg.jenkins.io/debian-stable/jenkins.io.key | sudo tee
/usr/share/keyrings/jenkins-keyring.asc > /dev/null
echo deb [signed-by=/usr/share/keyrings/jenkins-keyring.asc]
https://pkg.jenkins.io/debian-stable binary/ | sudo tee
/etc/apt/sources.list.d/jenkins.list > /dev/null
sudo apt-get update – обновляем репозиторий
sudo apt-get install Jenkins – инсталлируем непосредственно сам Jenkins
Теперь мы можем сделать пост настроечные мероприятия непосредственно в Jenkins.
Открываем браузер и переходим на веб интерфейс http://ipaddr:8080, где вместо ipaddr – подставляем IP адрес сервера. В ответ получаем вот такое сообщение - Unlock Jenkins
Система просит ввести дополнительный ключ, который был сгенерирован при установке сервера. Найти его достаточно просто достаточно ввести в консоли сервера
sudo cat /var/lib/jenkins/secrets/initialAdminPassword
Копируем и вставляем в веб форму. После прохождения этой несложной системы безопасности мы можем начать базовую настройку.
Система предлагает выбрать стандартную установку или кастомизированную с выбором плагинов (расширений для различного функционала). Если мы выбираем стандартную установку, установятся только те плагины, которые сами разработчики протестировали и выбрали. Если мы выберем установку с выбором, соответственно система даст возможность установить не только стандартные, но и другие плагины.
Выбираем стандартную установку и начинается процесс настройки самого Jenkins.
Мы можем видать, что ставится git плагин, LDAP для работы с Active Directory, ssh для взаимодействия по протоколу ssh, расширение E-mail для отправки уведомлений и.т.д
После непродолжительного ожидания, система предлагает создать суперпользователя с правами администратора в системе.
Заполнение не сложное. Если бы мы выбрали другой вариант установки, то система нам предложила бы выбрать самостоятельно нужные плагины.
Примерно вот в такой форме. Форма от версии к версии может отличатся.
По окончанию заполнения формы, попадаем на экран где нам предлагают проверить URL, т.к эти данные будет Jenkins использовать, как переменные среды.
В итоге мы попадаем на главный экран Jenkins. Данный экран – это основной рабочий стол. С помощью плагинов его можно кастомизировать. Так же можно в джобы добавить много разных параметров.
Какое будущее ждет нас в контакт центрах с точки зрения кастомер сервис (клиентского сервиса)? Как компании создают новые пространства для коммуникации со своими потребителями? Будем говорить про чат боты - будущее клиентского сервиса.
На цифрах, кейсах, исследованиях, в том числе социальных, постараюсь рассказать о том, почему в контакт центрах будущего, живых операторов будет меньше, а VoIP (классические телефоны) и CTI (интеграция компьютерных приложений и телефонии) отойдет на второй план.
Посмотреть доклад
Чат - боты это определенно хайповая история, несмотря на то, что сам хайп сейчас немного поугас. Компании абсолютно разного уровня внедряют чат - ботов: от больших банков, где чат бот органично вписывается в ИТ экосистему и помогает сократить косты на операторов и снизить их загрузку на рутинные операции до маленьких компаний, e-commerce или туристических фирм, где смысл чат - бота скорее сводится к тому, чтобы показать уровень технологичности на ряду с более "аналоговыми" конкурентами.
Посмотрим на крупных игроков IT рынка, которые уже бороздят просторы ML/AI в поиске способа доставить счастье своим пользователям, среди них как Zero UI решения, которые вовсе не имеют привычного интерфейса, так и уже вполне рабочие чат боты:
Алиса - умный помощник от Яндекс. Это мозги, которые живут почти во многих приложениях Яндекса и в хардварных устройствах. Кстати, по данным Яндекса, в приложении поиска доля голосовых запросов на октябрь 2018 года была 20%.
Помимо пользовательских сценариев, Алиса сможет решать конкретные бизнес задачи по клиентскому обслуживанию клиентов вашего контакт центра, как автоматизированном режиме, так и в режиме диалога с оператором. Это реализуется с помощью платформы Яндекс.Диалоги - легкий способ связать жителя экосистемы Яндекса с вашим бизнесом, так сказать, не отходя от кассы. Кстати, количество активных пользователей алисы в месяц (MAU) 35 млн. - подумайте, сколько из них ваших потенциальных или текущих клиентов.
Про Amazon и их разработки. Вы наверное слышали про виртуальный ассистент Alexa. Внутри алексы используются алгоритмы Amazon Lex
А так как Amazon научился монетизировать свои технологии как никто другой, то они продают Amazon Lex в видео фреймворка (интерфейса) для создания приложений - как голосовых так и текстовых, в которых используются алгоритмы понимания естественных языков (NLU), и распознавания речи ASR. О первых я расскажу подробнее в конце статьи.
Фреймворк, как заявляют ребята с Амазона, в контексте контакт центров классно подходит для рутинных операций - смена пароля, баланс, встреча с представителем компании и некоторые другие.
Бот помощник Олег от банка Тинькоф. Бот помогает управлять кредиткой или дебетовой картой или заказать финансовые документы, снижая нагрузку на живых операторов и помогает закрыть пользовательские сценарии, купить билеты в кино и забронировать столик в ресторане.
Тут можно отметить 2 самых очевидных пункта, которые дает бот:
Ретеншн (вовлеченность) пользователей. Экосистема с элементами фана повышает вовлеченность к бренду и втягивает пользователей в экосистему. Билеты в кино, скидки, столики, переводы, а еще и голосом с ботом, который может ответить что то смешное или даже грубое, что насмешит друзей и спровоцирует цепочку рассылки диалога друзьям. Из этого вытекает следующий пункт:
Виральность - распространяемость контента. На старте бот Тинькоф отвечал пользователям весьма неоднозначно. Например, на старте, попросив "сотку" у банка вы рисковали получить неплохую ответочку:
Этот ответ массово распространился по социальным сетям. Это и есть та самая виральность.
Вообще много мнений и обсуждений, касаемо чат ботов: начиная от того, что рынок еще не готов и сама технология бесполезна, заканчивая тем, что люди не любят общаться с чат ботами. Если два первых барьера мы с вами обсудили, то про второй я хочу поговорить немного подробнее.
Блок про поколение Z - почему он в соц. сетях и не любит голос
Впервые в истории, в 2011 в UK заметили, что объем телефонных звонков упал на 10%. При более детальном анализе было обнаружено, что максимально влияющая на падение показателя когорта пользователей - это люди 16 - 24 лет, которые предпочитают текстовую коммуникацию.
К обеспокоенности провайдеров, масла в огонь подлил государственный медиарегулятор Ofcom (управление по коммуникациям), отчитавшись - 96% британцев в возрасте 16 - 24 используют текстовые сообщения каждый день.
Итак, кто эта группа - 16 -24? Условно говоря, это люди рожденные после 1995 по 2012 года, и поздние Z - рожденные после 2000.
Частично, тенденции к цифровизации и ухода в онлайн начали проявляться и у Миллениалов или, как принято их называть Поколение Y. Это люди рожденные с 1981 и до 1996 года.
Несколько факторов, которые характеризуют поколение Z:
Поколение Z очень целеустремленны. как пишут в исследованиях, это, "most success oriented". Взросление в процессе рецессии, войны, террористических атак, трудные времена на территории РФ. Зачастую, им приходилось наблюдать за борьбой родителей в трудные времена. Масла в огонь подливали миллениалы, полностью зацикленные на карьере.
Настроение на успех на выходе дает следующий пункт, пусть и сомнительный - многозадачность.
Многозадачность. Поколение Z чувствует себя спокойнее, выполняя несколько задач одновременно. Запостить фотографию в инстаграм, написать друзьям, почитать новости на медузе, сделать фильтра в снэпчате, погонять слова в скаенге. Мы не говорим об эффективности подобных активностей (которая по моему мнению, околонулевая), мы говорим про сам посыл.
Тут и возникает важный нюанс - в контексте решения многозадачности, Z, решая свои вопросы с компанией, у которой они берут услугу, предпочтут отправить сообщение в бот в телеграмме или в приложении и ждать ответа, чем висеть на телефоне, холде, ждать ответа оператора и просто говорить голосом.
Но это не главная причина. Важнейшей является то, что поколение Z нативно вросло в digital.
Нативно в digital. Z находятся в цифровом пространстве полностью. Мессаджинг (текстинг), мемы, фотографии, лайки, обсуждения, снэпчаты - среда, в которой они существуют. И в ней, телефонному звонку, да и голосовой коммуникации в целом остается все меньше и меньше места.
Соответственно, Z ожидают, что диджитал будет окружать их везде - решить проблемы с банком, заказать услугу, купить товар или еду, путешествия и прочее. Не давая им возможности обратиться в диджитал, мы рискуем потерять эту аудиторию.
Существует множество других характеристик, которые прямо или косвенно влияют на стремление Z к цифре:
Конфиденциальность - Z очень ценят свою конфиденциальность. Представьте Z, который едет в полном автобусе, звонит в контакт центр, где его просят назвать кодовое слово? Кажется, он будет слегка сконфужен
Z легко принимают новое
Вот такие они, эти ребята в гучи, суприм и кроссовках на высокой платформе. Давайте закрепим и посмотрим, что об этом думают большие компании.
Пруфы того, что это важно
В феврале 2018 года в Токио консалтинговая компания Гартнер отчиталась - к 2020 году 25% всех клиентских итераций будут происходить через VCA (virtual customer assistant), если переводить дословно - виртуальных клиентских помощников, или чат ботов, в контексте моего доклада и контакт - центра.
Джин Альварез, вице - президент в Гартнер отчитался, что более чем половина крупного энтерпрайза уже начали инвестировать и исследовать виртуальных помощников, в разрезе решения стандартных вопросов с последующей эскалацией сложных на агента. Вот цитата Джина (Gene Alvarez):
"As more customers engage on digital channels, VCAs are being implemented for handling customer requests on websites, mobile apps, consumer messaging apps and social networks"
Перевод:
С погружением клиентов в цифровые каналы коммуникации, все больше VCA (виртуальные клиентские помощники) внедряются для обработки клиентских запросов на сайтах, мобильных приложениях, мессенджерах и соц. сетях"
Это важно, так как мы обсудили ранее, для подрастающего платежеспособного поколения Z - цифровые каналы это нативные вещи.
Помимо прочего, важная цифра: организации, использующие VCA, в среднем, смогли сократить количество звонков, операторских чатов и писем на 70% и срезали косты на телефонию в среднем на 33%. В отчете так же было отмечено увеличение общего уровня удовлетворенности клиентов. Я не стану добавлять это в статью, так как Гартнер поленился рассказать, какие метрики для этого они посчитали и как измерили.
Дальше. Ребята из Juniper Research еще в 2017 году говорили, что чат - боты - гейм чейнджер для банков и здравоохранения.
Джунипер прогнозирует, что количество клиентских взаимодействий с чат-ботами в здравоохранении увеличится с 12% до 75% к 2022 году, а в банковском секторе достигнет 90% к этому времени.
Автор исследования Лоурен Фои (Lauren Foye) объясняет:
"We believe that healthcare and banking providers using bots can expect average time savings of just over 4 minutes per enquiry, equating to average cost savings in the range of $0.50-$0.70 per interaction. As Artificial Intelligence advances, reducing reliance on human representatives undoubtedly spells job losses."
Перевод:
Мы считаем, что банки и компании в области здравоохранения, используя чат- боты могут сэкономить более 4 минут на один клиентский запрос. Это примерно 50 - 70 центов за одну итерацию.
4 минуты на обращении что примерно ровняется $0.5 - $0.7. Лоурен пугает нас тем, что развитие AI (искусственного интеллекта) так или иначе приведет к потере работы многими людьми. Спасибо Лоурен, тебя это тоже коснется.
Кстати, про искусственный интеллект. А точнее про одно из его направлений NLP (Natural Language Processing), или говоря по русски, обработку естественного языка.
Про natural language processing (NLP). Обработка естественного языка
Кратко пробежимся по технологии, которая драйвит эту отрасль. NLP - обработка естественного языка. Это направление породила одна проблема: компьютеры прекрасно справляются со структурированными данными, таблицами, приведенными к единообразию датасетами, но мы с вами общаемся не методами структурами, а словами. Тут и появилась идея научить машины понимать живой человеческий язык.
В рамках решения этой задачи, как и в любой другой задаче машинного обучения, принято разбивать задачу на последовательность подзадач. Это называется пайплайн, он же конвейер процессов, которые необходимо выполнить. Давайте попробуем кратко разобраться на примере текста, взятого из википедии про Лондон:
London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom. Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia. It was founded by the Romans, who named it Londinium.
Тут есть несколько сегментов полезной информации про Лондон, где он находится и кем основан.
1. Дробим на предложения
Первый этап пайплайна - дробим текст на предложения. Самое простое - по знакам препинания. Но современные алгоритмы используют более хитрые способы. Вот что у нас получилось:
London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom.
Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia.
It was founded by the Romans, who named it Londinium.
Три отдельных смысловых блока. Отлично.
2. Токенизация
Оно же выделение слов. Так как мы уже разбили текст на предложения, берем первое и дробим - алгоритм прост - разбиение по пробелам или знакам препинания
"London", "is", "the", "capital", "and", "most", "populous", "city", "of", "England", "and", "the", "United", "Kingdom", "."
3. Части речи
Теперь смотрим на каждое слово отдельно и понимаем, что это - существительное, глагол, прилагательное или еще что то. Готовые фреймоврки обучены на на миллионах слов и учитывают слова стоящие рядом, для повышения точности определения.
Получаем:
London - имя собственное
is - глагол
the - артикль
capital - существительное
and - союз
most - наречие
populous - прилагательное
4. Лемматизация
Лемматизация (англ. lemmatization) - приведение словоформы к ее первоначальной словарной форме (лемме). По факту, это отсечение окончаний и использование основой формы.
Например, в русском языке словарной формой считается:
существительные - именительный падеж, единственное число (руками - рука)
глаголы - инфинитивная форма (искали - искать)
прилагательные - единственное число, именительный падеж, мужской род (телекоммуникационными - телекоммуникационный)
В NLP лемматизация обычно выполняется простым поиском форм в таблице. Вот что мы получаем:
London - имя собственное (уже начальная форма)
is - глагол (превращается в be)
the - артикль (уже начальная форма)
capital - существительное (уже начальная форма)
and - союз (уже начальная форма)
most - наречие (уже начальная форма)
populous - прилагательное (уже начальная форма)
5. Стоп слова
В нашем примере мы рассматриваем англоязычный фрагмент текста. Поэтому, из него нужно убрать слова, которые создают избыточный шум - артикли, например "and", "the", "a". Обычно, это делается по готовым таблицам.
Снова смотрим на наше предложение:
London - имя собственное (уже начальная форма)
is - глагол (превращается в be)
the - артикль (уже начальная форма)
capital - существительное (уже начальная форма)
and - союз (уже начальная форма)
most - наречие (уже начальная форма)
populous - прилагательное (уже начальная форма)
6. Парсинг зависимостей
Следующим шагом нам важно понять взаимосвязь слов в предложении. Нужно понять, кто является родителем для каждого из токенов (слов) и установить тип взаимосвязи: субъект предложения, свойство, логическая связь, определение и так далее.
В результате мы получаем уже почти готовое дерево связей. Логическим продолжением этого шага является группировка токенов по признакам взаимосвязи.
Было:
London - имя собственное (уже начальная форма)
is - глагол (превращается в be)
the - артикль (уже начальная форма)
capital - существительное (уже начальная форма)
and - союз (уже начальная форма)
most - наречие (уже начальная форма)
populous - прилагательное (уже начальная форма)
Стало:
London
is
the capital
and
most populous city
7. Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER)
Двигаясь по пайплайну мы подходим к самому интересному, на мой взгляд, шагу - распознавание смысла слов. Вы уже заметили, что в нашем предложении встречаются географические сущности, такие как "London", "England" и "United Kingdom". На этом этапе пайплайна мы пониманием что это географический объект и определяем это, наполняя наш текст смыслом. NER алгоритмы хорошо работают с такими объектами как:
имена людей;
названия компаний;
географические обозначения (и физические, и политические);
продукты;
даты и время;
денежные суммы;
события.
Тут важно отметить, что хорошая NER система это не только словари. Они так же просматривают контекст предложения и окружение каждого конкретного токена. Адекватный NER должен уметь отличить американскую актрису Дакоту Фаннинг от штата Дакота на севере США
8. Разрешение кореференции
Если быть кратким, то это решение вопроса с местоимениями, которые во всем тексте означают тот или иной объект. Вернемся к нашему изначальному тексту, который мы разбивали на предложения
London is the capital and most populous city of England and the United Kingdom. Standing on the River Thames in the south east of the island of Great Britain, London has been a major settlement for two millennia. It was founded by the Romans, who named it Londinium.
Обратите внимание на "It was founded by the Romans, who named it Londinium." Это было основано римлянами. Это? Что это?
Вот и задача для для алгоритмов связать, что Это в данном контексте - это = Лондон.
9. Итог. Полный пайплайн NLP
Итак, подытожим. Чтобы получать смыслы из речи человека текст проходит мощную обработку в конвейере NLP. Помимо прочего, NLP можно юзать и в голосовых технологиях, преобразуя речь в текст в рамках ASR механизмов и снова пропуская через пайплайн NLP.
Суммарно, чтобы читать между строк и получать смысла информация перемалывается через эти 9 шагов (где то их может быть меньше, а где то в другом порядке, например):
Дробим на предложения
Токенизация
Части речи
Лемматизация
Стоп слова
Парсинг зависимостей
Группировка токенов (существительных)
Распознавание именованных сущностей (Named Entity Recognition, NER)
Разрешение кореференции
Кто делает?
Продуктов много. Есть как тривиальные инструменты создания блок - схем (статичных алгоритмов обработки запросов), так и интерфейсы с продвинутым NLP, о котором мы поговорили ранее, есть энтерпрайзные решения, есть и решения для SMB. Не делая рекламы, поговорим про бесплатные решения. Rasa.com
RASA.com
Ребята дают бесплатный фреймворк для быстрого старта. Есть энтерпрайз коммерческие тарифы, которые дадут SLA и не комьюнити бэйзд гарантии. У ребят 0.5 млн загрузок по миру, 3.5 активных участников комьюнити.
Схематично парни из раса.ком обозначили принципы работы их чат бота как на картинке:
Можно попробовать абсолютно бесплатно, дав плечо фреймворку в свои данные.
Итоги
С развитием машинного обучения цифровое будущее становится все ближе и ближе. На руку прогрессу и развитию роботизации в клиентском сервисе играют поколенческие факторы, общие характеристики нового поколения, тренды и даже политическая обстановка. Будьте первыми, будьте актуальными, будьте технологичными и свежими.