Mwaka mmoja uliopita, idara yetu pendwa ya HR ilitujia na ombi: kuandika chatbot ambayo inaweza kusaidia na uingiaji wa wageni kwenye kampuni.
Hebu tufafanue kwamba hatutengenezi bidhaa zetu wenyewe, lakini tunatoa huduma kamili za maendeleo kwa wateja wetu. Hadithi hii inahusu mradi wetu wa ndani, ambao mteja si kampuni ya tatu, lakini idara yetu ya HR. Lengo kuu, kutokana na upatikanaji mdogo wa watu, rasilimali, na wakati, ni kukamilisha mradi kwa wakati na kutoa bidhaa.
Kwanza, hebu tueleze kazi ambazo zilihitaji kutatuliwa.
Wasanidi programu mara nyingi ni watu wa ufahamu na hawapendi kuzungumza, kwa hivyo ni rahisi zaidi kuandika swali lako kwenye gumzo la barua pepe. Ukiwa na roboti, huna haja ya kuwa na wasiwasi kuhusu nani wa kuuliza, nani wa kupiga simu, wapi pa kwenda, au hata mahali pa kutafuta taarifa, au kama ni za kisasa.
Tatizo la pili ni habari - kuna mengi yake, inatoka kwa vyanzo tofauti, haipatikani kila wakati na inahitaji kuongezwa mara kwa mara na kusasishwa.
Kampuni ina karibu wafanyakazi 500, walio katika ofisi tofauti, maeneo ya saa, miji kote Urusi na hata nje ya nchi. Kawaida kuna maswali mengi, kwa hivyo changamoto nyingine ni kupunguza mzigo wa kazi kwa wafanyikazi wa Utumishi unaohusiana na maswali yanayoulizwa mara kwa mara.
Ilihitajika pia kufanya michakato ifuatayo otomatiki: kuabiri wafanyikazi wapya, kutuma ujumbe kwa wasimamizi na washauri wa wafanyikazi wapya, na kutuma vikumbusho vya kiotomatiki kuhusu kozi na majaribio ambayo wafanyikazi wapya lazima wakamilishe ili kukabiliana na hali hiyo kwa mafanikio.
Kulingana na mahitaji ya biashara, mahitaji ya kiufundi yaliundwa.
Bot inapaswa kufanya kazi kwenye Skype (kihistoria, ilitokea tu kwamba kampuni hutumia), hivyo huduma kwenye Azure ilichaguliwa.
Ili kuzuia ufikiaji wake, tulianza kutumia utaratibu wa idhini ya Skype.
Maktaba ya ParlAI ilitumika kwa utambuzi wa maandishi.
Lango la wavuti la msimamizi linahitajika pia kwa usanidi, mafunzo, utatuzi, usanidi wa orodha ya wanaopokea barua pepe, na kazi zingine.
Wakati wa mchakato wa kufanya kazi kwenye mradi huo, tulikutana na shida na shida kadhaa.
Kwa mfano, tulikuwa na matatizo ya kiufundi na akaunti yetu ya Azure. Microsoft ilikataa kuwezesha usajili wetu kwa sababu ya matatizo fulani ya kiufundi katika huduma yao. Kwa karibu miezi miwili, hatukuweza kufanya lolote kuhusu hilo, na usaidizi wa Microsoft hatimaye uliinua mikono yao na kutuelekeza kwa washirika wao, ambao walifanikiwa kusanidi kila kitu na kutupatia akaunti.
Hatua yenye changamoto kubwa ilikuwa ni uzinduzi wa mradi, tulipolazimika kuchagua tungetumia, usanifu ungekuwaje, jinsi na wapi kuhifadhi data, na jinsi vipengele na moduli za mfumo zingeingiliana.
Kwa upande wetu, changamoto za kawaida za kuzindua mradi wowote zilikuwa ngumu zaidi na maswala ya wafanyikazi. Asili ya biashara yetu ni kwamba, tofauti na miradi ya kibiashara, miradi ya ndani mara nyingi huhusisha wasanidi programu ambao hawana ujuzi wa kutosha katika maeneo husika—wameachwa kando, wakisubiri mradi mkubwa unaofuata wa kibiashara. Kwa kawaida, motisha katika hali kama hiyo pia ilikuwa ngumu sana. Tija ilishuka, timu mara nyingi haikuwa na shughuli, na hatimaye, tulilazimika kushawishi (kuhamasisha) au kuchukua nafasi ya msanidi programu. Wakati wa kuchukua nafasi ya msanidi programu, ilitubidi kufanya mafunzo, kuhamisha maarifa, na kimsingi kuanzisha upya mradi. Kila msanidi mpya aliona usanifu kwa njia tofauti na akashutumu zile za awali kwa maamuzi yao na msimbo ambao wangeandika. Uandishi upya ulianza kutoka mwanzo.
Hii iliendelea kwa karibu miezi sita. Tulikuwa tu tukiashiria wakati, tukibadilisha msimbo na kuandika hakuna jipya.
Miradi ya ndani pia kwa kawaida hukosa nyaraka, hivyo kufanya iwe vigumu kuelewa ni nini kinahitajika kufanywa wakati wowote na ni nini vipaumbele. Ilihitajika kuunda timu ya kudumu, kurahisisha michakato, na kufanya mipango na tathmini kwa angalau miezi mitatu. Lakini hii inawezaje kukamilishwa wakati mradi sio wa kibiashara, ikimaanisha uwekezaji mdogo katika masaa ya mtu, wakati bado unapata matokeo mabaya zaidi kuliko yale ya mteja wa nje?
Tulitambua kundi la rasilimali ambao walikuwa wameshiriki katika maendeleo ya mradi, walikuwa wanaufahamu, na tulikuwa tayari kuufanyia kazi. Tumeunda ratiba ya mizigo ya watu kwa kila mradi. Tulitathmini na kuratibu kazi, na kisha tukaiunganisha kwenye mapungufu kati ya miradi kuu. Miezi minne baadaye, tulikuwa na mfano wa kufanya kazi wa programu.
Sasa hebu tuzungumze kwa undani zaidi juu ya utendaji wa roboti, usanifu, na suluhisho za kiufundi.
Mojawapo ya mahitaji makuu ya HR ilikuwa ni kutambua maandishi yaliyoandikwa na mtumiaji ili kujibu swali kwa usahihi. Unaweza kuandika kitu kama "Nataka kwenda likizo," "Nataka kwenda likizo," au "Ningependa kwenda likizo," na itaelewa na kujibu ipasavyo. Au, labda mwenyekiti wa mfanyakazi amevunjika na wanataka kuandika kitu kama "kiti kimevunjika," au "Kiti changu kimepasuka," au "Nyuma ya kiti ilianguka." Kwa mafunzo sahihi, bot itatambua maswali kama haya. Ubora wa utambuzi wa maandishi hutegemea mafunzo ya bot, ambayo tutajadili baadaye.
Sharti linalofuata na sehemu ya utendakazi ni mfumo wa mazungumzo wa roboti. Tulitengeneza mfumo unaoruhusu roboti kufanya mazungumzo na kuelewa muktadha wa swali la sasa. Inaweza kuuliza maswali ya kufafanua kujibu swali lako na kuendeleza mazungumzo ikiwa tumefunza mfumo wa roboti kufanya hivyo. Skype inasaidia vitu rahisi vya menyu ili kuwajulisha watumiaji kuhusu chaguo zinazowezekana za kuendeleza mazungumzo. Pia, ikiwa tuko kwenye mazungumzo lakini ghafla tukaamua kuuliza swali nje ya mada, roboti itaelewa hili pia.
Mfumo wa roboti huruhusu watumiaji kutuma vizalia vya programu mbalimbali kulingana na data zao za kibinafsi, kama vile mahali walipo. Kwa mfano, ikiwa mtu anataka kupata choo, ataonyeshwa ramani ya ofisi inayomwelekeza kwenye choo. Ramani itachaguliwa kulingana na eneo la sasa la ofisi ya mfanyakazi.
Kulinda taarifa za kibinafsi za watumiaji ni kipaumbele kikuu. Hatuwezi kuruhusu mtu yeyote tu kufikia data nyeti hushughulikia mfumo wetu wa roboti. Uidhinishaji ni sehemu muhimu ya roboti hii. Kijibu humshawishi mtumiaji kuidhinisha kabla ya kushiriki katika mazungumzo yoyote. Hii hutokea mara ya kwanza mfanyakazi anaingiliana na roboti. Uidhinishaji huelekeza mtumiaji kwenye ukurasa unaofaa, ambapo hupokea ishara, ambayo kisha huibandika kwenye ujumbe wa Skype. Uidhinishaji ukifanikiwa, wanaweza kuanza kuwasiliana na roboti.
Uidhinishaji hutokea kupitia tovuti ya huduma ya uidhinishaji wa Skype, mtandao wa shirika, na LDAP. Kwa hiyo, idhini inategemea data ya sasa ya mtumiaji kwenye mtandao wa ushirika.
Wakati wa kutengeneza roboti, tuligundua kuwa tunahitaji mfumo uliojumuishwa katika utendakazi wa lango ambao ungesaidia HR kutatua tatizo kwa haraka. Tuliongeza ukurasa wa tovuti ambapo HR inaweza kuona hitilafu zilizoripotiwa na watumiaji wakati wa kufanya kazi na roboti na kuzitatua kupitia mafunzo upya au kuziacha ili wasanidi kuzitatua.
Uwezo wa kufunza roboti moja kwa moja kwenye lango haukujengwa tangu mwanzo. Wakati wa maendeleo, tuligundua kuwa mafunzo ya bot ni kazi ya kawaida zaidi ambayo wafanyakazi wa HR watafanya wakati wa kufanya kazi nayo, na kutuma faili za maandishi kwa watengenezaji kwa mafunzo ya ziada ya bot haikubaliki kabisa. Inachukua muda mwingi na husababisha makosa na matatizo mengi.
Tulitengeneza kiolesura cha lango kwa ajili ya mafunzo ya kijibu yanayofaa mtumiaji. Inaruhusu HR kutazama mafunzo ya sasa ya bot, kutoa mafunzo ya ziada, na kufanya marekebisho kwa mafunzo yaliyopo. Mafunzo yanawasilishwa kama muundo wa mti, ambapo nodi (au matawi) ni nyongeza ya mazungumzo ya roboti. Unaweza kuunda maswali rahisi na majibu au mazungumzo changamano, kulingana na HR na mahitaji yao.
Maneno machache kuhusu usanifu wa suluhisho.
Usanifu wa suluhisho ni wa kawaida. Inajumuisha huduma zinazohusika na kazi mbalimbali, ambazo ni:
• Huduma ya Skype bot kwenye Azure - hupokea na kuchakata maombi ya mtumiaji. Hii ni huduma rahisi ambayo hupokea ombi kwanza na kufanya usindikaji wake wa awali.
• Tovuti ya Msimamizi ni huduma ambayo hutoa kiolesura cha wavuti kwa ajili ya kusanidi lango na roboti yenyewe. Kijibu mara zote huwasiliana na lango kwanza, na lango kisha huamua la kufanya na ombi.
• Huduma ya uidhinishaji — hutoa mbinu za uthibitishaji kwa roboti na lango la msimamizi. Uidhinishaji hutokea kupitia itifaki ya Oauth2. Uidhinishaji ukifanikiwa, huduma huthibitisha mtumiaji kwenye mtandao wa shirika kwa kutumia data halali ya mtumiaji, na hivyo kuruhusu mfumo kugundua hitilafu zinazohusiana na uondoaji wa maingiliano ya data.
• Moduli ya Utambuzi wa Maandishi ya AI, iliyoandikwa kwa Python na kutumia mfumo wa ParlAI kwa utambuzi wa maandishi. Ni mtandao wa neva, angalau katika utekelezaji wake wa sasa. Tunatumia algoriti ya tfDiff kuelewa maswali. Moduli hutoa API ya kuwasiliana nayo na mafunzo.
Kwa kumalizia, ningependa kusema kwamba hili ni jaribio letu la kwanza la kuunda chatbot, na tulijaribu kufanya mfumo kuwa rahisi iwezekanavyo, lakini bado unafanya kazi, kwa juhudi kidogo. Nadhani tumeunda bidhaa ya kuvutia sana. Ina mfumo wake wa mafunzo, kumbukumbu za makosa, na arifa, na inaweza pia kuunganishwa na programu nyingine yoyote ya ujumbe.
Chanzo: mapenzi.com
