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  • AutorenbildDominic Strong

RASA: Das Unternehmenstool für Ihren personalisierten Chatbot

Mit einer zunehmend digitalisierten Welt verändert sich der Anspruch an Unternehmen rapide. Kunden erwarten schnelle und effiziente Antworten auf ihre Fragen, sei es zu Produkten, Dienstleistungen oder allgemeinen Anfragen, während zeitgleich zunehmend komplexe Prozesse für die einzelnen Mitarbeitenden immer schwerer zu greifen sind. Eine herausragende Möglichkeit, diesen Herausforderungen Herr zu werden, sind personalisierte Chatbots, die sowohl von Kunden als auch von Mitarbeitenden zurate gezogen werden können und fachkundige, unternehmensbezogene Informationen bereitstellen. Unter der Vielzahl der mittlerweile angebotenen Optionen gibt es ein System, das für diese Anwendungszwecke klar aus der Masse hervorsticht: Rasa.


Rasa ist eine Open-Source-Plattform für die Entwicklung von Chatbots. Im Gegensatz zu vielen anderen Frameworks bietet Rasa Unternehmen die Flexibilität und Kontrolle, die sie benötigen, um maßgeschneiderte Lösungen zu erstellen. Anstatt auf vorgefertigte Modelle und Algorithmen beschränkt zu sein, ermöglicht Rasa eine individuelle Anpassung an die spezifischen Anforderungen und Ziele eines Unternehmens.


In diesem Artikel werden wir einen möglichst umfassenden Einblick in die Welt von Rasa und die Möglichkeiten geben, die es Unternehmen bietet, eigene Chatbots zu erstellen.



Woher und warum?


Rasa wurde im Jahr 2016 von Alan Nichol und Alexander Weidauer gegründet. Ursprünglich als Spin-off eines Forschungsprojekts an der Technischen Universität Berlin ins Leben gerufen, hat sich Rasa schnell zu einer der führenden Plattformen für die Entwicklung von Conversational AI entwickelt. Die Gründer erkannten die Notwendigkeit für eine flexible und skalierbare Lösung, die es Unternehmen ermöglicht, hochgradig anpassbare Chatbots zu erstellen, die ihren spezifischen Anforderungen entsprechen. Mit diesem Ziel vor Augen entwickelten sie Rasa als Open-Source-Plattform, die es Unternehmen erlaubt, eine umfassende Lösung, sowohl für den Kundensupport als auch für unternehmensinterne Anliegen, zu schaffen.


Von der Benutzeroberfläche bis hin zum Dialogmanagement können Unternehmen jeden Aspekt ihres Chatbots nach ihren Bedürfnissen gestalten.


Rasa ist außerdem skalierbar und kann problemlos an die Anforderungen von Unternehmen jeder Größe angepasst werden. Ganz gleich, ob es sich um einen kleinen Chatbot zur Unterstützung des Kundenservice, ein Tool für die Erstellung einer E-Learning Plattform oder um eine unternehmensweite Lösung, die die gesamte interne Kommunikation erleichtert, handelt.


Ein weiterer wichtiger Vorteil von Rasa ist, dass Unternehmensdaten nicht auf einen zentralen Server geladen werden müssen. Dies bedeutet, dass sensible Unternehmensdaten sicher bleiben und nicht an Dritte weitergegeben werden.


Als Open-Source-Plattform profitieren Unternehmen von der aktiven Entwicklergemeinschaft und den zahlreichen Ressourcen, die von der Rasa-Community bereitgestellt werden. Von Foren über Dokumentation bis hin zu Schulungen und Meetups bietet die Rasa-Community eine Fülle von Unterstützung und Fallbeispielen für Unternehmen.


Grundlagen von Rasa: Ein Verständnis für Chatbot-Entwicklung


Bevor wir uns tiefer mit der Entwicklung von Chatbots mit Rasa befassen, ist es wichtig, die grundlegenden Konzepte zu verstehen, die hinter dieser Technologie stehen.


Der erste Schritt bei der Interaktion mit einem Chatbot ist die Erfassung der menschlichen Sprache, um die Absichten des Benutzers zu verstehen. Dieser Prozess wird als Natural Language Under-standing (NLU) bezeichnet. Stellen Sie sich NLU als das Gehirn des Chatbots vor, das die Eingaben der Benutzer interpretiert und verarbeitet.


NLU verwendet maschinelle Lernmodelle, um die Absichten des Benutzers zu erkennen und wichtige Informationen zu extrahieren. Zum Beispiel kann ein Benutzer nach Öffnungszeiten eines Geschäfts fragen, und das NLU des Chatbots identifiziert die Absicht (»Öffnungszeiten erfragen«) und extrahiert die relevanten Informationen (»Geschäftszeiten«).


Der Versicherungskonzern ERGO setzt auf die Chatbot-Technologie von RASA.



Nachdem das NLU die Absichten und Informationen des Benutzers erfasst hat, übernimmt das Dialogmanagement die Kontrolle über die Konversation. Das Dialogmanagement entscheidet, welche Aktionen der Chatbot ausführen soll, um auf die Anfrage des Benutzers zu antworten, und führt den Dialog entsprechend.


Dialogmanagement basiert auf Regeln und maschinellem Lernen. Es ermöglicht dem Chatbot, Kontext zu speichern, um die Konversation über mehrere Nachrichten hinweg zu verfolgen und dynamisch auf die Eingaben des Benutzers zu reagieren. Zum Beispiel kann der Chatbot nach den Öffnungszeiten gefragt haben und dann nach dem Standort des Geschäfts gefragt werden. Das Dialogmanagement erlaubt es dem Chatbot, den Zusammenhang zwischen diesen beiden Anfragen zu erkennen und entsprechend zu antworten.


Rasa kombiniert diese Grundlagen von NLU und Dialogmanagement in einer leistungsstarken Plattform zur Entwicklung von Chatbots. Mit Rasa können Unternehmen hochgradig anpassbare Chatbots erstellen, die auf ihren spezifischen Anforderungen und Zielen basieren.


Durch die Verwendung von Rasa können Unternehmen vollautomatisch dynamische Konversationen führen, die den Kontext berücksichtigen und diese Lösung für eine Vielzahl an Anwendungen bereitstellen.


Schritte zur Erstellung und Implementierung eines Chatbots mit Rasa


Die Erstellung und Implementierung eines Chatbots mit Rasa umfasst mehrere Schritte, die wir im Folgenden grob zusammenfassen:


1. Planung und Design:

  • Definieren Sie die Ziele und Anforderungen Ihres Chatbots.

  • Identifizieren Sie die Zielgruppe und deren Bedürfnisse.

  • Entwerfen Sie die Konversationsflüsse und Dialogszenarien.


2. Datensammlung und -vorbereitung:

  • Erfassen Sie Trainingsdaten für das Natural Language Understanding (NLU) und Dialogmanagement.

  • Strukturieren Sie die Daten gemäß dem von Rasa vorgegebenen Format

  • Bereinigen und annotieren Sie die Daten, um die Qualität der Modelle zu verbessern.


3. Training des Modells:

  • Trainieren Sie das NLU-Modell, um Benutzerabsichten zu erkennen und zu extrahieren.

  • Trainieren Sie den Bot darauf, Dialoge basierend auf den erkannten Absichten zu führen.

  • Optimieren Sie die Modelle durch wiederholtes Training und Evaluierung.


4. Entwicklung und Implementierung:

  • Entwickeln Sie benutzerdefinierte Aktionen, um auf Benutzeranfragen zu reagieren.

  • Integrieren Sie externe Systeme wie Datenbanken oder APIs für erweiterte Funktionalitäten.


5. Deployment und Skalierung:

  • Wählen Sie eine geeignete Bereitstellungsoption für Ihren Chatbot

  • Implementieren Sie Strategien zur Skalierung, um die Leistung auch bei steigender Nutzerzahl sicherzustellen.

  • Überwachen Sie die Leistung des Chatbots und führen Sie bei Bedarf Optimierungen durch.


6. Best Practices und Tipps:

  • Behalten Sie die Benutzererfahrung im Fokus und gestalten Sie den Chatbot intuitiv und benutzerfreundlich.

  • Berücksichtigen Sie Datenschutz- und Sicherheitsaspekte, insbesondere bei der Handhabung sensibler Informationen.

  • Führen Sie regelmäßige Updates und Wartungen durch, um die Leistung und Zuverlässigkeit des Chatbots zu gewährleisten.


Rasas neueste Plattform stellt einen revolutionären Fortschritt im Bereich der Konversations-KI dar.
Andreas Böhmann
Deutsche Telekom, VP IT Enterprise & Integration Architecture

Indem Sie diese Schritte systematisch durchlaufen und die von der Rasa-Community bewährten Praktiken befolgen, können Sie einen leistungsstarken und effektiven Chatbot mit Rasa entwickeln und implementieren, der Ihre Unternehmensziele unterstützt und allen Nutzern gleichermaßen einen Mehrwert bietet.


Natürlich ist die Entwicklung eines Chatbots mit Rasa eine komplexe Aufgabe, die nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern auch eine gute Menge Fachwissen erfordert. Von der Planung und Design über die Datensammlung bis hin zur Entwicklung und Implementierung gibt es viele Schritte und Herausforderungen zu bewältigen. Doch es lohnt sich! Rasa bietet Unternehmen eine leistungsstarke und flexible Plattform, um hochgradig anpassbare Chatbots zu erstellen, die ihren spezifischen Anforderungen entsprechen.

Wenn Ihnen die Entwicklung eines Chatbots mit Rasa zu kompliziert erscheint oder Sie nicht über die erforderlichen Ressourcen verfügen, unterstützen wir Sie gerne bei Ihrem Projekt. Sprechen Sie uns hierfür jederzeit an.


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