Agent Use Case, User- & Bot-Persona

Behandelt den vollständigen Conversational-AI-Lifecycle und die methodische Grundlage für Chatbot-Projekte: Use-Case-Definition, Zielgruppe, User-Persona und Bot-Persona. Ergänzend: Frame-basierte Dialogsysteme und die generische Conversational-AI-Architektur.

Relevanz: Aufbau des Conversational-AI-Lifecycles kennen; Verfahren in Frame-basierten Dialogsystemen (Domain Classification, Intent Determination, Slot Filling) erläutern; generische Architektur (NLU → Dialogue Management → NLG) beschreiben.

• Conversational AI Lifecycle: Strukturierter Prozess von der Use-Case-Definition bis zur Bereitstellung: Use Cases & Ziele → Zielgruppe & Personas → Sample Dialogues → Happy Path → Prototyp testen → Informationsbedarf → Kanäle & Frameworks → Architektur → Entwicklung → Test & Re-Training → Bereitstellung.
• User Persona: Fiktive, aber realistische Repräsentation eines typischen Nutzers; definiert Ziele, Kontext, Sprache und Erwartungen; Grundlage für das Schreiben von Sample Dialogues.
• Bot Persona: Definiert Charakter, Tonfall, Rolle und Verhalten des Chatbots; wird vom Menschen erstellt (nicht von KI generiert); prägt alle Antworten des Systems.
• Frame-basierte Dialogsysteme: Ansatz aus Jurafsky & Martin; Verarbeitung in drei Schritten: (1) Domain Classification, (2) Intent Determination, (3) Slot Filling.
• Domain Classification: Erster Schritt im Frame-basierten Ansatz; bestimmt, über welche Domäne der Nutzer spricht (z.B. Flüge, Kalender, Wecker).
• Intent Determination: Zweiter Schritt; identifiziert die allgemeine Aufgabe oder das Ziel (z.B. «Finde einen Film», «Zeige einen Flug», «Entferne einen Kalendertermin»).
• Slot Filling: Dritter Schritt; extrahiert die spezifischen Datenwerte (Slots) aus der Äusserung, die für die Aufgabenerledigung benötigt werden (z.B. Abflugort, Ziel, Zeit).
• Generische Conversational AI Architektur: Kanonischer Aufbau: Channel → NLU (Domain/Intent/Slots) → Dialogue Management (Context/State + Action) → NLG (Textgenerierung) → Channel.

• SlotDefinierter Daten-Platzhalter in einem Frame-basierten Dialogsystem, der mit einem spezifischen Wert aus der Nutzeräusserung befüllt wird (z.B. DEPART_TIME = «morning», ORIG = «Boston»).
• FrameDatenstruktur in einem frame-basierten Dialogsystem, die alle Slots für eine bestimmte Aufgabe bündelt (z.B. Flight-Frame mit Slots für Origin, Destination, Time).
• Happy PathDer ideale, reibungslose Dialogverlauf ohne Fehler, Missverständnisse oder Abweichungen vom Hauptziel.
• Conversational AI LandscapeÜbersicht über verfügbare Frameworks und Tools: NLU-APIs (Google Natural Language, LUIS, Watson NLU, Rasa NLU), Bot-Frameworks (Dialogflow, Bot Framework, Voiceflow, Botpress), NLG-APIs (OpenAI, Cohere, Gemini), Channels (WhatsApp, Slack, Alexa, SMS).
• ChannelKommunikationskanal, über den Nutzer mit dem Chatbot interagieren (z.B. WhatsApp, Slack, Telegram, Web Chat, Alexa). ---