除了加快机器人测测试范围。示例就是一个很好的例子与机器人内置的多个测试对话相比总共生成并模拟了个对话——这表明它能够极大地扩展商业聊天机器人的测试范围。
然后机器人从业者可以使用修复器仪表板和内置分析面板来衡量机器人性能并识别机器人设计或模型相关的问题。
影响
我们认为带来了许多积极影响
通过大幅加速商业机器人的开发和评估的范式应该能够减少人力投入成本并缩短产品上市时间。
其输出的可操作见解和建议对机器人从业者排除故障并改进其机器人模型非常有价值。
可以轻松部署在本地也可以作为应用部署其易于使用的界面可以降低机器人管 手机号数据库列表 理员和其他机器人从业者等用户的学习曲线。
这款易于部署且易于使用的应用程序显著降低了执行部署前机器人评估的门槛。
然而也存在潜在的负面影响
本研究中使用的基于预训练语言模型的释义器基于经过预训练和微调使用了从网络上抓取的大量文本语料库因此可能存在偏差。
这些偏差甚至可能传播到生成的释义中从而对这些刻板印象的主体造成伤害。
虽然释义模型仅用于生成测试意图查询但建议用户考虑这些道德问题并可能希望手动检查或以其他方式过滤生成的释义。
底线总结和未来方向
聊天机器人如今已无处不在并与众多商业客户互动。但在部署之前它们应该经过全面测试以确保不会令用户感到沮丧或反感。
能够利用人工智能自动完成这项广泛的测试显著减少通常所需的人力时间和成本同时还能提供宝贵的反馈帮助机器人从业者在需要时改进这些对话系统。是一个模块化数据高效的对话生成和模拟框架旨在对商业系统面向任务的聊天机器人进行大规模端到端评估。