Например, вы можете создавать заголовки, используя символ решетки и пробел, за которым следует некоторый текст, такой как «Мой заголовок».
Есть и другие способы стилизовать ваш текст.
И здесь показаны несколько примеров.
В ячейках markdown вы также можете использовать HTML.
Например, если вы хотите встроить изображение.
В JupyterLab вы можете импортировать данные, например в виде CSV-файла, и использовать их в блокноте Jupyter.
Чтобы импортировать данные, вы можете просто перетащить файл данных прямо в каталог файлов с левой стороны.
После завершения загрузки он будет отображаться в каталоге.
И это не обязательно должен быть файл CSV, это может быть файл любого типа.
Вы также можете создавать различные папки для организации всех ваших файлов.
И вы можете дважды щелкнуть файл, чтобы открыть предварительный просмотр его содержимого.
Для обработки данных файла CSV в Python нам нужно использовать функцию чтения CSV библиотеки pandas.
Поэтому сначала импортируем панду.
Затем вы можете прочитать файл, используя путь к файлу CSV.
Теперь, вы можете распечатать первые пять строк файла CSV.
Создание чат-ботов без программирования
Для создания чат-бота, здесь мы будем использовать службу Watson Assistant, размещенную на платформе IBM Cloud.
И для начала, вам нужно зарегистрироваться в IBM Cloud.
После успешного входа, вы увидите панель управления.
Вверху, в поиске, наберите Watson Assistant и перейдите на страницу Watson Assistant.
Здесь вы можете изменить регион / местоположение для оптимальной производительности.
Далее выберете план Lite, и нажмите кнопку «Создать» внизу, чтобы создать свой экземпляр сервиса.
Вы будете перенаправлены на страницу запуска службы, которую вы только что создали.
Нажмите кнопку «Запустить инструмент» для доступа к веб-приложению, которое позволит вам создавать чат-ботов.
Вы попадете на страницу веб-приложения.
Нажмите на меню «Навыки» Skills в верхней части страницы.
Здесь мы будем учить нашего чат-бота общаться.
Для быстрого доступа, добавьте эту страницу в закладки.
Здесь мы будем создавать чат-бота для вымышленной сети цветочных магазинов.
Чатбота, который предоставляет информацию и помощь потенциальным клиентам.
Затем мы развернем его на сайте WordPress.
Теперь, давайте выясним, что такое чат-боты и как они могут помочь нам.
Позвонив в службу поддержки, мы можем услышать сообщение «Ваш звонок может быть записан».
И как мы увидим, с помощью чат-ботов мы можем использовать разговоры с клиентами, чтобы обучать и делать наших чат-ботов умнее и полезнее.
В этом примере с техподдержкой, как правило мы имеем дело с простыми вопросами, которые требуют простых ответов.
Но сама техподдержка не очень хорошо масштабируется.
Если у вас дела идут хорошо, у вас будет все больше клиентов, которым нужна ваша помощь.
Так что вам придется нанимать все больше и больше людей, а это требует денег.
Вам также нужно будет потратить время и энергию, чтобы правильно их обучить, управлять ими и так далее.
Чатботы не предназначены для полной замены людей.
Но они могут помочь ответить на большое количество простых вопросов клиентов.
И они могут масштабироваться до бесконечности, в отличие от людей.
И доступны 24/7 дней в году, в отличие от работников.
Например, отель может резко сократить количество звонков, которые получает его стойка регистрации, просто имея чат-бота, который отвечает на самые распространенные вопросы, такие как часы работы ресторана или время оформления заказа, установка будильника или выяснение того, как подключиться к Wi-Fi.
Это оставляет персоналу отеля больше времени и энергии для решения более сложных задач.
Теперь, что такое чатбот?
Это программный агент, способный общаться с пользователями с помощью интерфейса чата.
Как правило, чат-бот приветствует пользователя и предлагает ему выполнить какое-либо действие, например, задать ему вопрос.
Когда пользователь отвечает, чат-бот анализирует ввод и определяет намерение пользователя.
И наконец, он отвечает, предоставляя информацию или запросив дополнительную информацию, прежде чем окончательно ответить на вопрос.
Хорошие чат-боты могут поддерживать это общение естественным образом.
Они заставляют пользователя чувствовать, что его понимают и помогают.
Они создают связь с пользователем, не притворяясь человеком.
И наиболее распространенные чат-боты это текстовые чат-боты.
Взаимодействие с ними происходит во всплывающем окне чата на веб-сайте или через приложение для обмена сообщениями, такое как Whatsapp.
Тем не менее, вы можете общаться с некоторыми чат-ботами с помощью голоса.
Это виртуальные помощники, такие как Apple Siri.
Чатбот использует три основных компонента, чтобы определить, как интерпретировать вводимые пользователем данные и как на них реагировать.
Это intents, намерения, entities, сущности, и, наконец, диалог.
И когда вы создаете чат-бота в Watson Assistant, первое, что вы делаете, это создаете Навык диалога dialog Skill, который будет содержать эти три компонента.
Первое, что вам нужно сделать, это создать навык диалога, который будет содержать эти три компонента.
Намерения являются наиболее важным компонентом, потому что они пытаются определить, что хочет пользователь.
Другими словами, они фиксируют намерение или цель пользователя.
Например, мы могли бы определить намерение #greetings и обучить Уотсона, как выглядит приветствие.
Мы могли бы предоставить Привет, Доброе утро, и так далее.
Хорошей практикой является предоставление как минимум 5 примеров для каждого намерения, чтобы полностью обучить Уотсона этому намерению.
После того, как Уотсон изучит намерения, которые мы определили, он будет изучать вводимые пользователем данные и попытается определить, совпадает ли какое-либо из намерений с запросом пользователя.
Например, если бы пользователь сказал: «Алоха», Уотсон определил бы, что это приветствие, похожее на то, которому мы его обучали.
Именно здесь действительно задействуются возможности искусственного интеллекта Уотсона.
Мы обучаем его нескольким примерам, и Уотсон сможет распознать намерение пользователя, даже если пользователь сформулирует его совершенно иначе, чем данные нами примеры.
Теперь, давайте рассмотрим предметно-ориентированное намерение, а не простое намерение в чате.
Пользователи могут захотеть узнать о часах работы, и мы могли бы определить намерение #hours_info.
И обратите внимание, что имя намерения не может содержать пробелов.
Поэтому мы используем подчеркивание вместо пробела.
И здесь показаны несколько примеров, которые мы могли бы предоставить, чтобы обучить Уотсона работе с информацией о часах.
«До какого времени вы открыты?», «В какие часы вы работаете?», «Вы открыты по субботам?» и так далее.
Все это реальные способы, с помощью которых пользователи могут выражать один и тот же запрос относительно информации о часах работы.
Важно обучить Уотсона реальным примерам, так что вы даже можете вставлять опечатки, которые пользователь может случайно сделать, набирая вопрос.
Теперь, когда пользователь спросит: «Когда открыт ваш магазин в Торонто?» Уотсон распознает намерение #hours_info, хотя, опять же, этот конкретный вопрос не был частью наших примеров.
Уотсон достаточно умен, чтобы понять, чего хочет пользователь.
И примеры намерений можно вводить вручную в Watson Assistant, но их также можно импортировать из файлов CSV.