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chatbot框架（chatbot下载）
发布时间：2023-03-13 06:56:05
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问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于chatbot框架的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、零犀(北京)科技有限公司怎么样？
零犀(北京)科技有限公司是2018-04-04在北京市海淀区注册成立的有限责任公司(自然人投资或控股)，注册地址位于北京市海淀区中关村东路1号院6号楼二层KJ202-013号。
零犀(北京)科技有限公司的统一社会信用代码/注册号是91110108MA01B89L9F，企业法人张姣，目前企业处于开业状态。
零犀(北京)科技有限公司的经营范围是：技术开发、技术推广、技术转让、技术咨询、技术服务；销售自行研发的产品；计算机系统服务；基础软件服务、应用软件服务；软件开发；软件咨询；产品设计；教育咨询（中介服务除外）；经济贸易咨询；承办展览展示活动；电脑动画设计；企业策划；设计、制作、代理、发布广告；市场调查；企业管理咨询；数据处理（数据处理中的银行卡中心、PUE值在1.5以上的云计算数据中心除外）。（企业依法自主选择经营项目，开展经营活动；依法须经批准的项目，经相关部门批准后依批准的内容开展经营活动；不得从事本市产业政策禁止和限制类项目的经营活动。）。本省范围内，当前企业的注册资本属于一般。
零犀(北京)科技有限公司对外投资1家公司，具有0处分支机构。
通过百度企业信用查看零犀(北京)科技有限公司更多信息和资讯。
二、[自译]结合图形和语音，打造更好的体验
原文链接： Combining Graphical And Voice Interfaces For A Better User Experience
随着语音界面，AI和chatbots的出现，GUIs的未来是什么？别担心，尽管会有一些悲观的预测，但是GUIs在未来的许多年里仍会保留。我来分享我个人的见解，介绍多模式界面，作为人与机器之间更友好的交流方式。
我们主要的感受方式是什么？
“一图胜千言”这句古语说的很正确，我们的大脑是一个不可思议的图像处理及其。当我们处理复杂信息的时候，视觉化的内容会理解的更快。根据研究，当我们与其他人交流的时候，三分之二是通过 非语言沟通 。 另一项研究 表明，我们从视觉接受大部分信息（83%视觉，11%听觉，3%嗅觉，2%触觉，1%味觉）。简而言之，视觉是我们主要的感受方式。我们的耳朵是第二重要的感受器，在某些场景下，语音对话是非常有效的方式。想象一下，拿起电话订购披萨会比app浏览所有不同的服务更加方便。但是场景复杂之后，仅仅依靠口头交流是不够的。举个例子，你不会都没看一眼就买一双鞋子吧？
甚至传统基于文本的短信平台也引入可视化元素。在Facebook创建chabot平台的时候，视觉部分是优先考虑的事情，这并不意外。有些信息看见后更容易理解。
在某些用例中，纯文本和语音界面可以做得很好，但是在今天，它们并不是所有事情的最佳选择。只要视觉图像仍是人们的主要信息
源，我们能够以可视化的方式处理复杂的信息，GUI就会保持下去。另一方面，传统的GUI也不能适应当下的发展。因此我有了这样一个想法：用户界面会更适应我们的感受方式。
自适应多模式界面
人类有不同的输入和输出设备，就像计算机一样。我们的眼睛和耳朵是主要的输入传感器。我们非常擅长图像识别和处理。这意味着我们可以更快地处理复杂信息。另一方面，我们对声音的 反应更快 ，所以声音可以很好地作为提示预警的方式。
我们也有输出设备：我们可以对话，作出手势，我们的嘴巴是最有效的输出设备，大多数人的说话速度都比他们打字，写字，作出手势更快。
因此人们会通过不同的组合方式表达自身，我预测机器也会伴随发展，以多模式的界面来适应人类的能力。这些界面将使用不同的输入和输出通道，和不同的信息传递介质。
界面会通过场景，通过最方便的传递媒介和信息类型来适应类人。让我们来看一些例子，包括我们在UX Studio中探索的内容，和一些成熟的商业产品。
Chatbots更加视觉化
Nuru 是一款概念chatbot，解决非洲人民的日常工作。最初设计为纯粹的聊天应用，但很快就发现了纯文本界面的局限性。
对于基本的通信，聊天比用户界面更加有效。在非洲，聊天可以促进当地的商业。买家和卖家可以找到彼此，去协商。这种一对一的情况下，聊天时理想的方式。但涉及到复杂的交互时，比如许多不同的工作职位，我们需要一个更高级的界面。于是我们向聊天页面加入了卡片，用户可以通过它来浏览。
一些其它的公司，例如腾讯，让开发者在微信中构建小程序。这带来了启发，每个独立的聊天界面都可以是一个应用，你可以和你的聊天伙伴一起玩小游戏，就像15年前我们在MSN Messenger上做的那样。在简单的界面上作出更丰富的功能。
无人驾驶汽车和混合界面
一年前，我们的团队奖自动驾驶汽车的界面，想象成一个纯运动的多模式设计，我们设想了整个过程，尝试优化每一步的交互。
要命令一辆汽车，你可以在手机上去点击一个按钮。这是最简单的互动，它足以发出命令。只需要按一下，你不需要去给汽车打一个电话。
然后你进入了车内，你会花费一些时间让自己坐得舒适，放好东西，系好安全带。在这之后，对话沟通会更加方便，汽车会问你去哪，将地名说出来，会比在屏幕上输入后显示更快。为了能够正常工作，汽车必须理解你给出的模棱两可的命令。
信任是无人驾驶汽车的一个重要问题。当我们在路上的时候，我们想要看看我们是否朝着正确的方向前进。我们的无人驾驶汽车是否注意到前面的自行车。如果每次都去检查汽车不太现实，特别是你和朋友一起旅行的时候。一个类似tablet的界面，对所有人可见，可以解决这个问题。它将始终现实汽车和周围检测到的东西，以及在地图中所处的位置，这可以让信任持续。在地图上显示信息比任何对话信息都要方便。
在这个例子中，你可以使用触控屏来给汽车发出指令，给出语音命令，接收听觉反馈，检查屏幕上的状态。汽车总是以最方便的方式互动。
家庭娱乐和智能助手
带有Kinect的Xbox是混合界面的另一个例子。你可以通过语音和手势来控制它的GUI。在下面的视频中你可以看到手势识别技术还不完善，但将来会改进。语音识别有点笨拙，因为每次命令前你都需要说出Xbox这个词。
Xbox游戏视频
尽管技术上存在缺陷，但这是一个很好的例子，说明机器如何给声音和手势提供持续的反馈。当你使用手作为控制时，你可以看到屏幕上一个小指针作为游标，当你移动到不同的模块时，它总会高亮游标下的内容，显示你将要激活哪一个。当你说出“Xbox”这个词来发出命令的时候，控制台会在每一个tile上给出绿色的命令词，这样你就知道该说什么来选择一个项目了。
当然，这里的目标时帮助你通过语音控制界面。它最初是为了声音而设计的。在未来，更准确的语言识别和语言处理，会让人们能够用自己的语言发出命令。这也是让混合界面走向更加主流的重要一步。
Amazon Echo Show review
毫无疑问，Amazon是语音界面的先驱之一。及时如此，它也在新一代的Echo设备上添加了一个屏幕，此前有人认为它会将GUI作为应用推送到用户的手机上。
一个语音UI给你带来的自由度真的很吸引人，尤其是你第一次尝试的时候。站在厨房里说“play Red Hot Chili Peppers”会比用脏手在Spotify上滚动容易得多。
但在一段时间之后，当你想要通过它来完成更高级的任务时，它就不起作用了，在一次视频评论中，一位用户指出当你设定一个厨房定时器的时候，没有屏幕的话你将频繁地询问设备状态。现在通过Echo Show，你可以在dashboard上看到多个计时器。
The Amazon Echo Show – Pretty Dang Good (the MOST in-depth review on YT)
对Amazon来说，有什么比购物更重要呢？有了Echo后，你可以在购物车中添加物品，但你必须先打开应用来实际购买东西。听到Alexa从商店里读出冗长的名称和描述真是太可怕了。现在你可以更容易处理这些任务，因为它可以显示你的产品，你可以选择你喜欢的。
与Kinect不同，Echo Show是一个声控设备，它的主屏幕上没有应用图标。但单一发出一个初始语音指令，屏幕上就会显示所有相关信息。当你需要了解更多的时候，你只需要去看屏幕就知道了。这一点和人在厨房工作是一个方式：我们可以保持基本的谈话，我们专注于做饭，但是当一个重要的事情出现的时候，我们会停下来去查看是怎么一回事。这也是为什么Echo Show作为多模态界面更加自然。
这里有一个设计细节，在主屏幕上，Echo会显示一个新闻标题，并凸显其中一个单词，粗体显现，让它成为你想要听完整故事的命令词。通过这种方式，产品的功能是清晰的，你也可以很容易知道如何去使用它。Echo有效地设置了期望，并通过它的可视化界面表达出来。
Echo的主要竞争对手Google Home的主要优势之一，是你可以询问后续问题。问完“多少人住在Budapest?”之后，你还可以问“那儿的天气怎么样？”Google Home知道你询问的是同一个地点，语境的理解，是很好的优势，这也是在未来产品中必备的。
当我们设计一个界面的时候，我们知道语境，我们可以消除摩擦。但用户手上正忙时，产品可以在厨房中使用吗？使用语音控制；它比触控屏更容易。用户可以在拥挤的火车上使用它吗？触控屏会比语音助手更加容易。用户需要一个简单的答案吗？通过对话来告诉ta。用户需要图像理解复杂的数据吗？通过屏幕来展示。为了提高易用性，我们可以提出问题，然后挑选出合适的方法。
Google Home review
Google Home缺少的是对多用户支持。这样的设备会被许多不同的人使用。会让我们回到早期PC时代，共享计算机那样。无缝切换用户将会是一个艰巨的挑战，安全性和UX很难平衡。想象一下，你正在与你的智能助手交流，你可以访问所有的数据和内容，一秒钟后其他人进入房间，也可以做同样的事情。
Amazon Echo和Google Home在听到你的声音寻找答案时，都给了很好的视觉反馈。他们使用LED动画。对于多模态界面，保持声音和视觉输出同步是必要的。否则，人们很容易感到困惑。例如，当我们和某人说话时，我们可以很容易看到他们的脸，来确认他们是否获得了信息，在与产品对话时，我们希望这一点同样做到。
健康产品
PD Measure是一款用于测量佩戴眼镜的人瞳孔距离的应用，它可以结合视觉和语音，是一个很好的例子。
在网上购买眼镜之前，用户都需要去了解他们瞳孔的距离，如果不知道，他们就得去实体店了。在家中完成测量的工具打开了一个市场。
有了PD Measure，用户站在镜子前，照一张自己的照片，把手机放在特定的位置，按指令进行。通过内部的算法完成瞳孔距离的计算。它的精度可以让网上购买眼镜成为可能。
PD Measure的UI是屏幕上插画动画的组合，它告诉你如何手持手机，发出语音指令，告诉你该怎么做。用户必须将他移动到正确的位置，应用通过传感器及时给予反馈。当选择正确之后，它会为用户提供听觉反馈（铃声）。用户习惯了语音确认后，就可以连续的进行之后的测量。在原型开发阶段，我们进行了大量的用户测试，结果人们更喜欢语音指令而不是视觉。
出版业的案例
2013年，一家名为Volio的公司尝试了混合界面。主打产品是叫做《Esquire》的杂志，它创造了一个互动体验，人们可以和Esquire的专栏作家交谈。正如你在下面这个视频中看到的，这是一系列视频，你可以根据你在本期视频中给出的答案选择下一个视频。你可以从一些预设的答案中选择，但是交互仍感觉像是实时对话。它很好的结合了媒介：声音作为命令输入，屏幕作为内容显示。
Volio's Talk to Esquire App
许多人认为今天这么多平屏幕的世界，内容的输入通道是单一的。混合界面不止于此。人们可以同时在不同的设备上使用你的应用（例如Alexa语音输入，你也可以在pad上查看数据）。
结合语音和GUI也不是必要的。我们在设计一款赛事直播的应用时，足球比赛进行评论，与其它球迷交谈，这两个屏幕可以同时出现。
这样的高级界面提供了许多不同设备和媒介的功能。有时候是多余的。但也有优势，它给用户提供了备选项，还可以帮助那些不可以使用语音和GUI的残障人士。
如何选择主模式
在讨论了一些趋势和时下产品之后，让我们对使用语音和图形构建界面做一些总结。
视觉界面效果更好的场景：
-需要列出许多的条目（朗读会花费很多时间）；
-复杂的信息（图表和大量属性的数据）；
-你需要比较或必须作出选择的东西；
-购买前你需要看一遍的产品；
-你想要不时的查看状态信息（时间、计数器、速度、地图等等）；
语音界面效果更好的场景：
命令（跳过导航，直接发送的命令）；
用户说明，人们更倾向于倾听语音说明而不是文字说明；
-对成功和错误状况的声音反馈；
-警告和通知（反应更快）；
-简单问题的简单答案。
接下来是什么
当我询问其它设计师朋友知不知道混合界面是什么，他们中有人提到了1979年MIT Media Lab的一段视频，撇开怀旧不谈，38年前，这项技术的雏形已经发展得让人震惊了。我们以为自己发展的很快，只是一种错觉吗？
Put That There (Original)
语音识别今天仍然有一些挑战，只有少数的玩家可以基于语音识别为产品提供服务，包括微信和Amazon这样。
一个不错的开端，是通过小程序和bot将这些功能集成。以下是我们在实践中对多模态界面的经验建议：
-速度和准确性是杀手锏。
-同步声音和视觉界面，总是对正在发生的事情有视觉反馈。
-当设备在听和思考的时候，给出视觉提示。
-在图形界面中突出语音指令字符。
-设置正确的用户期望，了解界面的功能，确保产品能够清楚地说明它是如何工作的。
-产品应该意识到设备和对话所处的物理和社会环境，并作出相应的反应。
-考虑用户的语境，并确定哪些媒介可以减少摩擦，并让任务更轻松地完成。
-让用户可以选择接入的媒介方式。这可以让产品适用的人群更广。
-不要忽视安全和用户的隐私。允许用户关闭权限，并通过透明来构建信任。不要太过于强势（语音提示垃圾邮件会让人反感）。
-避免冗长的独白。如果不能简要地概括，就让它在屏幕上显示。
-花点时间了解每个平台的具体状况，选择合适的平台。
与其它设计相比，多模态界面仍然是一个尚未开发的领域。
受限，我们并没有通过通用语言和框架来描述混合界面。这样一个连贯的语言可以在库中定义语音和GUI元素，使开发和设计更容易。它还支持多种输出和输入选项，使我们能够设计多通道，多设备，多屏幕的体验。
其次，设计师必须设计出新的设计模式，来支持多模态界面的特殊需求。
虽然未来让人兴奋，而且很快就会发生，但我们仍需要到达语音识别和语言处理的临界点：语音媒介可以达到较高的水平，让它成为一系列媒介中最好的选择。我们也需要更好的工具来设计和编写多模式界面。
一旦我们实现了这些目标，那么它就会走向主流。
三、2021年前端前景怎么样？
随着互联网的高速发展，不知不觉中我们的生活也被互联网从四面八方包围，不论是网上点餐、网上购物、网上购票，还是网上学习，这都表明了现在就是互联网的天下。
因此，不少人选择学习web前端，但是担心的问题也来了，最近几年web前端发展趋势良好，但是明年是否也能保持很好？那么我们就来预测下2021年web前端的就业前景发展吧！
web前端人才需求还会持续增加
据国内权威数据统计，未来五年，我国信息化人才总需求量高达1500万—2000万人。其中“网络工程”“UI设计”“web前端”等人才的缺口最为突出，所以2021年web前端的市场需求还是很大的。
更有甚者，目前不仅大型互联网公司拟相继成立了专属的web 前端部门，中小型公司和创业公司也急需专业的web前端工程师。
web前端薪酬工资仍会上涨
从这组小数据和趋势图可以看出，前端开发行业薪资水平呈上涨趋势，Web前端开发早已不是做带动画的下拉菜单的时代了，他们已成为互联网主宰者，各行业都用其开发互联网应用。
但目前整互联网行业的Web前端开发工程师紧俏，企业正高薪求才，薪资待遇一涨再涨！
web前端就业方向广
web前端开发在软件开发中，就业门槛比较低，是比较好就业的，薪资待遇平均超过13k。在目前互联网时代，只要公司有需要开发互联网产品，包括网站，网页，H5，小程序，APP等等，就需要前端开发工程师岗位，具体的就业方向还可以按公司的技术需求来区分，侧重点各有不同，就业行业随着互联网的发展，已经变得越来越广泛了。
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web前端未来发展前途大好
随着5G时代的到来，之后在移动互联网领域将会出现新的开发场景，包括自动驾驶、车联网、物联网、人工智能、智能家居还有可穿戴设备等领域将带来大量的前端开发需求。有需求就会有市场，所以2021年web前端还是会一如既往地“红”下去。
四、RPA是什么技术？
RPA被认为是处理重复性、规则性业务的前沿技术。目前RPA广泛应用于政府企业的业务数字化升级，助力政企提质降本增效，但是在不同的行业场景中，RPA的应用形态往往有所差异，以实在智能RPA数字员工为例，已为众多金融、运营商、能源、电商等领域企业和政府提供数字化转型（智能化+自动化）解决方案。大家也可以通过以下文章更好地了解到RPA的真正用处
想知道RPA是干什么的，首先需要对RPA的发展历程有清晰的了解，接下来，我们为大家梳理一下不同阶段的RPA应用的状态。
一、RPA刚出现时：
RPA一词出现在2000年。此时的RPA已经比之前的“类RPA”有所不同，“取其精华，去其槽粕，推陈出新，革故鼎新”可以很好地总结这一阶段的发展情况。
它已经能将人工智能技术和自动化技术有效结合，其中应用最多的还是OCR技术，这让RPA软件不再依赖于代码进行屏幕抓取，而是允许用户以可视化的方式来使用拖放功能，建立流程管理工作流，并且将重复劳动自动化。这种方式降低了用户的使用门槛，无需专业编码知识即可迅速获取数据与搭建流程，也是RPA的价值所在。
但是这个阶段的RPA在落地过程中难以被市场所接受，好比如数字化积累，企业生产力的选择，企业增长桎梏的主要矛盾等等这些因素，还有技术手段无法解决厂家的自动化问题，部分的自动化看起来就像时鸡肋，因为人工成本较低的情况下，往往考虑的是加人数。
二、RPA出现后：
随着RPA开始通过简单的操作系统解决更复杂的任务，并且操作容易上手，越来越多的行业大规模投入使用。例如：BPO（Business process outsourcing ，业务流程外包）。
BPO将RPA视为提升效率和生产力的关键驱动因素。两者相辅相成，借助RPA，BPO以更低成本效益、更快响应能力的优势快速实现办公自动化。同时，RPA也得以在外包领域落地。
接着在2010年后，随着“互联网+”和“智能+”提上发展日程，RPA这项技术在各行各业实现了快速增长，特别是在保险、医疗保健、银行、新零售等行业。
RPA的实施大幅降低了人力成本，提高了生产力，同时减少了错误。
三、2020艾瑞报告一叶知秋-《2020中国RPA报告》
近两年，RPA厂商如雨后春笋般大量涌现，如何在竞争中形成自己的优势？实在智能的做法是：凭借先天AI优势，不断提升AI竞争力的同时，深入更多业务场景，赋予用户实现不同非结构化数据业务场景（如发票提取、语音文本转换等）的自动化，打造最准确、最高效、最懂用户的智能自动化产品，即章鱼数字员工。
实在智能在传统“三件套“架构的基础上，独创了自研AI能力平台“智能云脑”Z-Brain。智能云脑集成了包括Chatbot、数据平台、算法平台等多种AI能力。其中，在自然语言处理领域，Z-Brain覆盖了包括BERT、ALBERT、RoBERTa等最新算法；在计算机视觉领域，Z-Brain覆盖了DB、PMTD、RARE等最新算法。具备自学习、高效迭代、自动调参、多场景融合技术，可以输出AI组件，完成大规模复杂场景的智能决策。
文章节选：“在AI技术层面，「实在智能」的核心技术“云脑”采用业界最好的算法，可以根据不同用户的业务场景进行个性化数据训练，从而达到最符合用户业务需求的数据模型；通常数据训练周期在1——30天左右，训练时间的长短取决于数据和业务的复杂性。简单来说，「实在智能」是把AI能力赋予用户实现不同非结构化数据业务场景（如发票提取、语音文本转换等）的自动化，RPA只是一个载体。所以，未来RPA的发展一定是以AI为主，通过AI来打造产品差异化和竞争力……”
“由上而下的应用策略，说明组织的管理者看到了RPA在发展中起到的关键作用，可有效地通过RPA实现数字化转型；由下而上则说明实际需求是存在的，这两者需求普遍是共同存在的。因此，只有刚需自动化的存在，才会进一步激发RPA市场的发展，并且市场的觉醒速度将越来越快。初期只是在金融、银行等数据量较大的领域率先应用，但随着AI技术不断迭代变得越来越智能，将会在更多的业务场景看到RPA的身影。”
以上就是关于chatbot框架相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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