การปรับแต่ง Pipeline และ Policies ของ Rasa: คู่มือสำหรับการสร้างแชทบอทที่ชาญฉลาดขึ้น
Pipeline และ Policies ของ Rasa คือหัวใจสำคัญที่ช่วยให้ระบบสามารถประมวลผลข้อความผู้ใช้ แยกแยะเจตนา (intent) และระบุข้อมูลเฉพาะ (entities) รวมถึงกำหนดการตอบสนองที่เหมาะสมได้ ไม่ว่าคุณจะสร้างแชทบอทเพื่อให้บริการลูกค้า ผู้ช่วยเสมือน หรือ AI สนทนา การเข้าใจการทำงานของ Pipeline และ Policies จะช่วยให้คุณออกแบบแชทบอทที่มีประสิทธิภาพและตอบโจทย์การใช้งานได้ดียิ่งขึ้น
ในบทความนี้ เราจะอธิบายส่วนประกอบของ Pipeline บทบาทของ Policies พร้อมทั้งแสดงภาพประกอบ Mermaid.js diagram เพื่อให้คุณเห็นภาพรวมของกระบวนการทั้งหมด
Rasa Pipeline คืออะไร?
Pipeline ของ Rasa คือชุดกระบวนการที่ประมวลผลข้อความผู้ใช้และเตรียมพร้อมสำหรับการแยกเจตนา (intent classification) และการดึงข้อมูลเฉพาะ (entity recognition) ส่วนประกอบเหล่านี้ช่วยในกระบวนการจัดโครงสร้างข้อความ (structured representation) จากข้อความดิบ
ลองจินตนาการว่า Pipeline เป็น สายพานลำเลียง ที่แต่ละส่วนประกอบจะทำหน้าที่เฉพาะเพื่อประมวลผลข้อความทีละขั้นตอนจนได้ผลลัพธ์ที่พร้อมใช้งาน
ส่วนประกอบสำคัญของ Pipeline
1.Tokenizer
- ทำหน้าที่แบ่งข้อความของผู้ใช้เป็นหน่วยย่อย เช่น คำหรือตัวอักษร
- มีความสำคัญมากสำหรับภาษาไทยที่ไม่มีการเว้นวรรคระหว่างคำ
ตัวอย่าง:
- name: "custom_components.thai_tokenizer.ThaiTokenizer"
model: "newmm"
2.Featurizers
- แปลงข้อความเป็นตัวเลข (vectors) เพื่อใช้กับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning models)
- ส่วนประกอบที่นิยม:
CountVectorsFeaturizer
: ใช้สำหรับ n-grams ระดับคำหรือตัวอักษรRegexFeaturizer
: ใช้สำหรับ pattern-based features เช่น หมายเลขโทรศัพท์หรือวันที่
ตัวอย่าง:
- name: CountVectorsFeaturizer
analyzer: "char_wb"
min_ngram: 2
max_ngram: 4
3.Entity Extractors
- ดึงข้อมูลเฉพาะ เช่น ชื่อ สถานที่ หรือวันที่
- ส่วนประกอบที่นิยม:
DucklingEntityExtractor
: ระบุวันที่ เวลา และตัวเลขอัตโนมัติRegexEntityExtractor
: ใช้ regex patterns เพื่อระบุข้อมูลเฉพาะ
ตัวอย่าง:
- name: DucklingEntityExtractor
dimensions: ["time", "number"]
4. Intent Classifier
- ระบุเจตนาของข้อความผู้ใช้ และดึงข้อมูลเฉพาะพร้อมกันโดยใช้
DIETClassifier
ตัวอย่าง:
- name: DIETClassifier
epochs: 100
entity_recognition: True
5. Fallback Mechanism
- ใช้ในกรณีที่ความมั่นใจของการคาดเดาต่ำเพื่อหลีกเลี่ยงการตอบผิด
ตัวอย่าง:
- name: FallbackClassifier
threshold: 0.3
Policies: การควบคุมการตอบสนอง
ในขณะที่ Pipeline ประมวลผลข้อความ Policies จะทำหน้าที่ตัดสินใจว่าบอทควรตอบสนองอย่างไรในบทสนทนา โดย Policies จะกำหนดว่าจะใช้กฎใด ใช้เส้นทางที่เคยเรียนรู้ หรือทั่วไปจากบริบท
Policies ที่พบบ่อยใน Rasa
1. RulePolicy
- จัดการการสนทนาที่คาดการณ์ได้และ FAQs
ตัวอย่าง:
- name: RulePolicy
core_fallback_threshold: 0.4
enable_fallback_prediction: True
2. MemoizationPolicy
- จำเส้นทางการสนทนาที่ตรงกับการฝึกอบรม
3. TEDPolicy
- ทั่วไปและคาดการณ์การกระทำถัดไปเมื่อการสนทนาแตกต่างจากเส้นทางที่ฝึกอบรม
ตัวอย่าง:
- name: TEDPolicy
max_history: 5
epochs: 100
4. FallbackPolicy
- เรียกใช้งาน fallback action เมื่อความมั่นใจต่ำ
Pipeline และ Policies ทำงานร่วมกันอย่างไร
ด้านล่างคือ Mermaid.js diagram ที่แสดงการทำงานร่วมกันของ Pipeline และ Policies (ยังคงข้อความภาษาอังกฤษใน diagram)
graph TD
A[User Input] -->|Raw Text| B[Tokenizer]
B -->|Tokens| C[Featurizers]
C -->|Features| D[Entity Extractors]
C -->|Features| E[Intent Classifier]
D -->|Entities| F[DIETClassifier]
E -->|Intent| F[DIETClassifier]
F -->|Predictions| G[Policy Decision]
G -->|Follows Rules| H[RulePolicy]
G -->|Known Paths| I[MemoizationPolicy]
G -->|Generalized| J[TEDPolicy]
G -->|Fallback| K[FallbackPolicy]
H --> L[Bot Action]
I --> L
J --> L
K --> L
L --> M[Bot Response]
%% Additional Notes
subgraph Rasa Pipeline
B
C
D
E
F
end
subgraph Rasa Policies
H
I
J
K
end
ตัวอย่าง: การสร้าง Pipeline สำหรับภาษาไทย
นี่คือตัวอย่าง Pipeline ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับภาษาไทย ซึ่งมีความต้องการเฉพาะในด้านการตัดคำและการดึงข้อมูล
language: th
pipeline:
- name: "custom_components.thai_tokenizer.ThaiTokenizer"
model: "newmm"
- name: RegexFeaturizer
- name: CountVectorsFeaturizer
analyzer: "char_wb"
min_ngram: 2
max_ngram: 4
- name: DucklingEntityExtractor
dimensions: ["time", "number", "amount-of-money"]
- name: DIETClassifier
epochs: 100
entity_recognition: True
- name: FallbackClassifier
threshold: 0.3
เคล็ดลับในการปรับแต่ง Pipeline
1.เริ่มต้นแบบเรียบง่าย:
- ใช้เฉพาะส่วนประกอบที่จำเป็น เช่น Tokenizer, Featurizers, และ DIETClassifier
- เพิ่มฟีเจอร์ขั้นสูง เช่น
LanguageModelFeaturizer
หรือส่วนประกอบที่ปรับแต่งเองภายหลัง
2.ตรวจสอบข้อมูล:
- ใช้คำสั่ง
rasa data validate
เพื่อตรวจสอบความสอดคล้องของข้อมูลการฝึก
3.ติดตามผลการทำงาน:
- ใช้คำสั่ง
rasa test
เพื่อประเมินความแม่นยำของบอทและปรับปรุงตามต้องการ
สรุป
การปรับแต่ง Pipeline และ Policies ของ Rasa เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างแชทบอทที่สามารถประมวลผลข้อความผู้ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพและตอบสนองได้อย่างชาญฉลาด การรวม Pipeline ที่ออกแบบมาอย่างดีเข้ากับ Policies ที่ชัดเจนช่วยให้บอทของคุณสามารถจัดการสถานการณ์ต่าง ๆ ได้อย่างยอดเยี่ยม
เริ่มต้นด้วยขั้นตอนง่าย ๆ ทดสอบซ้ำ และปรับแต่งตามกรณีการใช้งานเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
มีคำถามหรืออยากให้ช่วยปรับแต่ง Pipeline ของคุณ? แสดงความคิดเห็นได้เลย! 😊
Related Posts
- 🧠 LangChain はどのように動作するのか?
- LangChain ทำงานอย่างไร? เจาะลึกเบื้องหลังสมองของ AI แชทบอทอัจฉริยะ
- 🧠 How LangChain Works: A Deep Dive into the AI Framework Behind Smart Chatbots
- 🤖 為什麼中國中小企業現在就該使用 AI 聊天機器人?
- Why It’s Time for Small Businesses to Start Using Chatbots – Globally
- 🤖 ถึงเวลาแล้ว! ทำไมธุรกิจ SME ไทยควรเริ่มใช้ “แชทบอท” วันนี้
- 🤖 日本の中小企業へ——今こそ「チャットボット」を導入すべき理由
- なぜ今、企業は LangChain チャットボットを導入しているのか?
- ทำไมธุรกิจยุคใหม่ถึงเลือกใช้แชทบอท LangChain? และคุณก็ควรเช่นกัน
- 为什么越来越多的企业选择 LangChain 聊天机器人?
Articles
- OpenSearchの仕組みとは?リアルタイム検索エンジンの内部構造を解説
- OpenSearch ทำงานอย่างไร? เข้าใจระบบค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์
- How OpenSearch Works — Architecture, Internals & Real-Time Search Explained
- DjangoでBasicとPremium機能を分けるベストな戦略とは?
- เลือกกลยุทธ์ที่ใช่ สำหรับการแยกระดับผู้ใช้งาน Basic กับ Premium บน Django
- Choosing the Right Strategy for Basic vs Premium Features in Django
- オーダーメイド家具ビジネスをデジタル化しよう — あなたのブランド専用ECプラットフォーム
- เปลี่ยนธุรกิจเฟอร์นิเจอร์ของคุณให้ทันสมัย ด้วยแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซสำหรับงานเฟอร์นิเจอร์สั่งทำ
- Transform Your Custom Furniture Business with a Modern eCommerce Platform
- simpliPOSのご紹介:ERPNextを基盤にしたスマートPOSシステム
- แนะนำ simpliPOS: ระบบ POS อัจฉริยะบน ERPNext
- Introducing simpliPOS: The Smart POS Built on ERPNext
- スマート農業をもっと簡単に:農業資材を効率的に管理・計画するアプリ
- 🧑🌾 การทำฟาร์มอย่างชาญฉลาด: เครื่องมือช่วยวางแผนและติดตามการใช้ปัจจัยการผลิตในฟาร์มอย่างง่ายดาย
- 🌾 Smart Farming Made Simple: A Tool to Help Farmers Track and Plan Inputs Efficiently
- MEEPで電磁波をシミュレーション:はじめてのFDTD入門
- จำลองคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าด้วย MEEP: บทนำสู่การจำลองทางฟิสิกส์
- Simulate Electromagnetic Waves with MEEP: A Hands-On Introduction
- 🧠 LangChain はどのように動作するのか?
- LangChain ทำงานอย่างไร? เจาะลึกเบื้องหลังสมองของ AI แชทบอทอัจฉริยะ
Our Products
Related Posts
- 🧠 LangChain はどのように動作するのか?
- LangChain ทำงานอย่างไร? เจาะลึกเบื้องหลังสมองของ AI แชทบอทอัจฉริยะ
- 🧠 How LangChain Works: A Deep Dive into the AI Framework Behind Smart Chatbots
- 🤖 為什麼中國中小企業現在就該使用 AI 聊天機器人?
- Why It’s Time for Small Businesses to Start Using Chatbots – Globally
- 🤖 ถึงเวลาแล้ว! ทำไมธุรกิจ SME ไทยควรเริ่มใช้ “แชทบอท” วันนี้
- 🤖 日本の中小企業へ——今こそ「チャットボット」を導入すべき理由
- なぜ今、企業は LangChain チャットボットを導入しているのか?
- ทำไมธุรกิจยุคใหม่ถึงเลือกใช้แชทบอท LangChain? และคุณก็ควรเช่นกัน
- 为什么越来越多的企业选择 LangChain 聊天机器人?
Articles
- OpenSearchの仕組みとは?リアルタイム検索エンジンの内部構造を解説
- OpenSearch ทำงานอย่างไร? เข้าใจระบบค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์
- How OpenSearch Works — Architecture, Internals & Real-Time Search Explained
- DjangoでBasicとPremium機能を分けるベストな戦略とは?
- เลือกกลยุทธ์ที่ใช่ สำหรับการแยกระดับผู้ใช้งาน Basic กับ Premium บน Django
- Choosing the Right Strategy for Basic vs Premium Features in Django
- オーダーメイド家具ビジネスをデジタル化しよう — あなたのブランド専用ECプラットフォーム
- เปลี่ยนธุรกิจเฟอร์นิเจอร์ของคุณให้ทันสมัย ด้วยแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซสำหรับงานเฟอร์นิเจอร์สั่งทำ
- Transform Your Custom Furniture Business with a Modern eCommerce Platform
- simpliPOSのご紹介:ERPNextを基盤にしたスマートPOSシステム
- แนะนำ simpliPOS: ระบบ POS อัจฉริยะบน ERPNext
- Introducing simpliPOS: The Smart POS Built on ERPNext
- スマート農業をもっと簡単に:農業資材を効率的に管理・計画するアプリ
- 🧑🌾 การทำฟาร์มอย่างชาญฉลาด: เครื่องมือช่วยวางแผนและติดตามการใช้ปัจจัยการผลิตในฟาร์มอย่างง่ายดาย
- 🌾 Smart Farming Made Simple: A Tool to Help Farmers Track and Plan Inputs Efficiently
- MEEPで電磁波をシミュレーション:はじめてのFDTD入門
- จำลองคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าด้วย MEEP: บทนำสู่การจำลองทางฟิสิกส์
- Simulate Electromagnetic Waves with MEEP: A Hands-On Introduction
- 🧠 LangChain はどのように動作するのか?
- LangChain ทำงานอย่างไร? เจาะลึกเบื้องหลังสมองของ AI แชทบอทอัจฉริยะ