chatbot as service for enterprise

chatbot前端:建立line/FB messenger/webpage通用前端閘道,同時支援各種多媒體與複合按鈕與卡片格式。

NLP引擎:使用api.ai,但是api.ai的中文處理還在弱智階段,需要不少力氣來訓練或補充,所以可以使用關鍵字搜尋補充。

關鍵字搜尋:使用結巴斷字,斷字後往使用apache lucene引擎建立的搜尋資料庫來搜尋(當然直接把中文斷字模組放進Lunene也行,但就無法先行過濾無關的字)

以上是與業務流程無關的問答

與業務流程有關的文字對話介面,會變成
chatbot前端:與前面一樣

NLP引擎與前面一樣,但會多出intent的多重應用

Decision Engine: 使用Node-Red這系列工具做為前端,需要自己建立一個能執行node-red json格式的Process Engine。用這個Process engine來做個流程的核心,其實跟傳統的EAI/BPM是一樣的,只是這種新的流程引擎我們可以設計一套以語意為核心的API介面來作業。這樣對後台的資料查詢與存取都可以用一套規格來作業。這部分API的規格已經統一,可以使用Swagger(OAI 2.0)或是OAI 3.0的規格來規劃。

後台閘道:提供OAI與傳統後台資料的轉換,控制模組數量、處理模組授權、模組登錄等作業,也就是現在API Management(API Gateway)的工作範疇,這一塊可以使用最新的istio、中生代的kong或是更早有名的IBM APIM, RedHat 3Scale等等API Gateway模組作為管理。

後台交易模組:以服務設計的概念來看,每個模組就可以設計為單一作業、多模組平行處理是API Gateway後台交易模組開發的人就只需要專注在開發他每一個單一模組,可以用任何他喜歡的程式語言,只要進出符合規格,其他API Management平台會處理,這樣其實就是Backend as a Service的作法。

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