Best practices for Enterprise AI Assistants (Google Cloud Next ’17)

[음악 재생] ALAN HO : 안녕하세요 여러분 아미르 SHEVAT : 안녕하세요

ALAN HO : 당신이 뭔가를 듣고 있기 때문에 그래서 당신은 아마 여기 세계 복용 봇에 대한 당신은 주말을 보냈다 수도, 자신에게 bot–를 해킹 그런 종류의 같은 여유 봇, 또는 알렉사 스킬, 또는 뭔가 그러나 주말 해킹 프로젝트의 차이가 많이있다 정말, 특히 기업에서 작동하는 로봇을 구축 그래서 오늘, 우리는 여유에서 아미르가 매우 운이 좋다 그는 슬랙의 개발자 관계 헤드 그리고 그는 여유 플랫폼을 기반으로 17,000 봇을 통해 볼 수 있습니다

그리고 그는 로봇을 구축하는 방법에 대한 모범 사례를 많이 가지고있다 그리고 그 후, 우리는 세션에 갈거야 어떻게 구현하기 위해 Google 클라우드 플랫폼을 사용하는 방법을 보여줍니다 이러한 모범 사례 중 일부 그리고 우리는 정말 시원하고 재미 데모로 끝나는 것입니다 괜찮아? 아미르 SHEVAT : 신난다 ALAN HO : 그와 함께 그래서, 나는되는 약 해요 하지만 먼저에게 상황을 조금주고 싶다

세 가지 사실은있다 conver– 실제로있다 대화 응용 프로그램에 관련된 세 개의 프리젠 테이션 오늘 서버를 사용하지에 주로 초점을 맞출 것입니다 응용 프로그램 아키텍처의 일부 그리고 내일 우리는 깊은 다이빙에서 세션을 APIAI 자연 언어 처리로 그래서 당신은이 talk–를 좋아하는 경우 또는이 talk–을 좋아하지 않는 경우에도 다음 단계로 이동합니다

그리고 세 번째는 당신이 실제로 음성 로봇을 구축하는 방법이다 그래서 오늘 우리가 채팅 봇에 주로 이야기하는거야, 하지만 내일 당신은 음성 봇에 대해 이야기 할 수 있습니다 그와 그래서 나는 아미르에게 제공 할 것입니다 아미르는 SHEVAT을 : 감사합니다 저를 가지고 주셔서 감사합니다

안녕하세요, 여러분 내 이름은 내가 여유 시간에 개발자 관계를 이끌, 아미르 Shevat입니다 의 봇이 무엇인지 정의하는 것으로 시작하자 그래서 봇은 새로운 사용자 인터페이스입니다 그들은 당신이 도구 및 서비스를 노출하는 데 도움, 및 메시징 인터페이스를 통해 워크 플로우

메시징 내부에 살고있는 사용자로 생각 앱하지만 소프트웨어에 의해 구동되고 대신은 인간에 의해 구동된다 다음 몇 분 그래서, 내가 갈거야 몇 가지 사용 사례 및 모범에 대해 당신과 함께 걷는 사용하고 로봇을 구현하는 방법에 대한 사례 이제 몇 가지 예를 보자 이것은 내가 가장 좋아하는 로봇 중 하나입니다 그것은 에이미 잉그램라고

그것은 뉴욕 XAI라는 시작으로합니다 그리고 그들은 실제로 이메일 봇입니다 XAI, 그것은 무엇을이 봇 및 개발 그것은 일정 회의

당신이 나에게 이메일을 말할 그렇다면, 헤이 아미르, 나는 다음 주 만나고 싶어, 나는 이메일에 에이미를 추가합니다 그것은 내 캘린더에 접근 할 수있는 설정 시작 나의이 설정 시작 emails– 이메일을 통해 내 회의 그것은 나를 위해 약 400 이메일 달을 보냅니다 그것은 나에게 비즈니스 프로세스를 많이 절약 할 수 있도록 것을 나는 할 필요가 없습니다 사람들은 보내 에이미 당신에게 편지를 감사하고 나를 CC

그들은 소프트웨어 있다고하지 알고 있습니다 그래서 꽤 굉장하고 놀라운 당신이 일을하는 데 도움이 동반자가 있습니다 내가 정말 좋아하는 또 다른 봇은 통계 봇입니다 실제로 Google 웹 로그 분석 API에 연결 슬랙 내부와 표면을보고합니다 그래서 당신이 내 블로그입니다

사실상 할 수 있습니다 당신이 볼 수 있듯이 아주 잘 수행 아닙니다 하지만 실제로 봇 대화를 나눌 수 내 사용자가있는 곳, 같은과 일을 물어 그들은 대화를,에서오고있어 내 통계에 대한

그리고 여유를 전환 문맥을 할 필요가 없습니다 및 Google 웹 로그 분석 나는 대화 형 인터페이스에서 모든 것을 얻을 기술적 인 수준에서 몇 가지 차이점이있다 당신이 알고 봇와 응용 프로그램 사이에, 예를 들어, 안드로이드에 대한 그리고 대비 봇은 바이너리 아니라는 것이다 클라이언트에 설치됩니다 우리는 클라이언트에 아무것도 설치하지 마십시오

우리는 서비스를 연결합니다 그래서 로봇이 실제로 Google 클라우드 기능에 살고, 또는 다른 호스팅 제공하고, 여유 시간에 무슨 일이 일어나고 있는지에 대한 이벤트를 가져옵니다 사용자를위한 그리고 당신은 실제로 웹을 사용하여 클라이언트와 상호 작용할 수 있습니다 API 그리고 그 여유 서버는 여유 클라이언트 이야기 소켓을 사용 그래서 당신은 추상적 실제로 수 및 보안을 많이 제공 이 모델을 사용

하지만 당신의 코드는 불황기에 설치되어 있지 않습니다 client– 그냥 명확하게하고 싶다 그래서 지금의이 로봇의 상호 작용에 대해 조금 이야기하자 사람들이 로봇을 말할 때, 그들은 엔티티를 생각 저와 대화를 가지고있다 그들은 NLP를 생각하기 시작하고, 반드시 그렇지 않다 그래서 우리는 몇 가지 사용 사례를 통해 갈거야 및 NLP와 AI는 감각과 몇 가지 간단한 사용을 할 수있는 위치 참조 경우는하지 않을 수도

그래서 로봇 상호 작용의 첫 번째 유형은 알림입니다 알림 여유 시간에 파이프의 콘텐츠에 쉽게 방법입니다 이 예제에서, 우리는 일정 API를 사용하는 내 회의에 대한 파이프 내용 왜 이런 일이 유용하다? 나는 문맥을 할 필요가 없기 때문에 내 Google 캘린더와 여유를 전환 나는 여유 시간에 내 알림을받을

또한 투명성과 actionability을 향상 생각하기 때문에, 우리 팀이 알림을 볼 경우, 그들이 나를 ping을하지 알고있다 그들은 내가 회의에있어 것을 알고있다 이메일로 전송 된 메시지의 생각 불황기에가는 메시지를 대비하여 개발 운영 팀의 모든 하나의 메시지는 실행 가능한 더하게 행동이 무엇인지 일어난 일에 대해 투명 우리는 예를 들어, 문제를 해결하기 위해 할 필요가있다 말이 돼? 신난다

기술적 인 수준에서 알림은 매우 간단합니다 그들은 당신이 당신에게 노출의 URL입니다 당신은 특정 페이로드와 함께 해당 URL을 명중 그리고 여유 내부 정보를 재 포장 당신이 볼 수 있도록, 당신은 실제로 수 전화를 만들기 위해 컬 명령을 사용하여 여유 내부 알림 그것은 curl 명령처럼 간단합니다

우리가 본 적이 상호 작용의 두 번째 유형 슬래시 명령입니다 슬래시 명령은 명령으로 여유를 사용하는 쉬운 방법 타사 서비스를위한 라인 이 예에서 우리는 포 스퀘어와 함께 작동 점심과 사업을 위해 여러 곳을 표면에 당신이 볼 수 있듯이, 당신은 포 스퀘어 비즈니스 점심을 삭감 할 마이애미한다 우리는 포 스퀘어 서버에 충돌, 그들은 우리에게 무엇을 반환 우리가 불황기에 표시하는 것이다

기술적 인 수준에서 그래서, 당신이 우리에게 노출하는 API입니다 따라서 사용자는 슬래시 명령 안타, 우리는 엔드 포인트에 충돌 너와 우리는 보내 누구처럼, 당신에게 모든 정보를 전송 사용자는, 그들이에있어 팀의 무엇, 무엇 URL– 것은 쿼리 문자열 그들이 그 무엇 슬래시 명령에 추가 그리고 당신이 우리에게 답장을 우리가 불황기에 표시하는 것이다 그리고 이것은 표시하는 방법에 대한 간단한 예입니다 사용자 이름과 함께 "안녕하세요" 상호 작용의 마지막 유형은 실제로 대화 형 인터페이스를 제공합니다

그리고 이것은 전체 봇 대화입니다 그리고 이것은 매우 흥미 당신이 실제로 할 수 있기 때문에 봇을 사용하여 흥미로운 비즈니스 유스 케이스를 많이 용이하게합니다 이 예제에서, 우리는 안녕하세요 작업 회의를 일어 ​​서서 촉진한다 당신은 회의를 스탠드에 대해 잘 알고 있습니까? 그래서 오늘 우리가 작업하는 것을, 우리는 일어 서서 우리가 말을? 우리는 미래에 무엇을 노력하고 있습니다? 우리가 차단 무엇입니까? 그리고 그 모든 시간을 발생합니다 그리고 그것은 함께 작동 소규모 팀에서 정말 쉽게 하지만 더 힘들어 할 때, 많은된다 당신은 전세계에 분포되어 큰 팀이 있습니다

그래서 안녕하세요 실제로 팀 구성원 각각에 간다 슬랙의 세계, 그리고 그들에게 묻는다, 무슨 일이 오늘 일을, 당신이 내일 무엇을하고 있는지, 당신이 차단하고있는 것을 여유로 다시보고합니다 그래서 아주 간단한 무언가를 복용하고 자동화 대화가 실제로 만들어 통해 이 경우에는 많은 의미 로봇을 구축하는 것은 슬래시를 구축하는만큼 쉬운 일이 아닙니다 명령이나 통지 그래서 우리는 오픈 소스 노드를 만들 안녕과 제휴 로봇을 구축하기위한 프레임 워크입니다 그리고 당신은 노드에 익숙하지 않은 경우에도, 당신은 로봇이해야 할 노력하고 무엇을 더 많거나 적은을 볼 수 있습니다

이 예에서, 안녕, 안녕을 찾고, 또는 직접 언급의 방법으로 인사, 언급 또는 직접 메시지 그리고 그것은 무엇, 그것은 안녕하세요으로 응답합니다 그래서 우리는 실제로 대화의 측면을했다 이 노드의 프레임 워크를 사용하여 그것을 훨씬 쉽게했다 그리고 내가보기 엔 당신이 BotKit을 확인하시기 바랍니다 그 꼭대기에, 우리는 버튼을 발표했다

그리고 버튼을 추가하는 방법에 대해 너무 흥분 적이 없습니다 기능에 우리는 이런 짓을하기 때문이다 그들이 할 수 있기 때문에 버튼은 놀라운 사용자는 여유 내부 조치를 취할 수 있습니다 이 예제를 Greenhouse– 후보자에 대한 요청을 승인 할 당신은 버튼과 메시지 변경을 클릭합니다 그래서 당신은 실제로 app–의 환상을 만들 수 있습니다 또는 슬랙 내부에 살고있는 실제 응용 프로그램을 illusion– 없습니다

그리고 사용자는 여유 시간 안에 조치를 취할 수 있습니다 이 휴가 승인 [을 얻기 위해 얼마나 멋진 생각 하는가? 큐?] 단지 버튼을 클릭, 또는 당신의 비용을 수행하여 다른 버튼을 클릭하여 그리고 이러한 상호 작용의 모든 유형을 통해 이동 우리는 이야기 것이다 당신은 버튼으로 통지를 할 수 있습니다 당신은 버튼 슬래시 명령을 할 수 있습니다

그리고 당신은 버튼으로 전체 본격적인 대화를 할 수 있습니다 요약하면, 우리는 상호 작용의 세 가지 유형이 우리는 올해 본 적이있다 여유 시간에 파이프 콘텐츠에 대한 쉬운 방법 Notifications–; 명령 행으로 여유 시간을 이용하여 commands– 슬래시 다른 서비스가 쿼리 작업을 수행 할; 다음 전체 대화, 그리고 그 흐름을 용이하게합니다 그리고 실행 가능한 버튼이 모두 증대 그래서 사용자는 대화 내에서 작업을 수행 할 수 인터페이스를 제공합니다 그럼 우리가 본 적이 사용 사례에 대해 살펴 보겠습니다

첫 번째 사용 사례는 CRM입니다 즉 가장 많이 요청 된 사용 사례였다 우리는 우리의 clients–에서 본 적이 대부분의 통합을 통해 생각했다 그리고 당신은, 봇 실제로 볼 수 인간의 대화를 확장합니다 그래서 당신은 판매 채널에서 이야기 할 수 그리고 봇은 실제로 좋은 정보를 제공 한 맥락에서 내부 판매 그래서 당신은 여유 시간에 영업에서 갈 필요가 없습니다

실제로 대화를 확장합니다 우리가 본 적이 상호 작용의 두 번째 유형 작업 관리와 함께입니다 그래서 Trello는 멋진 통합을 만들었다 당신은 실제로 작업에 시간을 할당 할 수있다 그리고 당신은 당신이 do– 수있는 모든 연결할 수 매일, 작은 상호 작용 당신은 Trello–에 가지고 내 멋대로 그러나 당신은 당신의 자신의 통합을 구축하기 위해 무엇을해야할까요? 당신이 당신의 자신의 방법이 있다면? 당신은 타사 서비스에 연결하지 마십시오 하지만 당신은 자신의 프로세스가? 그래서 예를 들어, Meetup

com에 자신의 과정을 만들었습니다 의– 대화에서 백 로그를 가져 오는이 경우이다 그래서 우리는이 모든 멋진 기능에 대해 여유 시간에 얘기 아이디어 그들은 슬래시 명령을 구현했습니다 backlog–에 아이디어를 추가하는 백 로그에 작업을 추가 할 수 있습니다 그리고이 실제로 기능에 의해 구동됩니다 그래서 당신은 실제로 create– 수 있습니다 뿐만 아니라 나올 애플 리케이션과 통합을 사용 상자, 당신은 쉽게 자신의 워크 플로우를 만들 수 있습니다 조직 및 기업을위한 구체적인 것을

그리고 그게 다야 고맙습니다 [박수 갈채] ALAN HO : 그래서 난 그냥 여기 손의 쇼를합니다 누가 실제로 로봇의 일종을 구축 노력하고 있습니다? 오 와우 승인

이 중대하다 이건 정말 좋다 승인 그래서 우리는 당신이 로봇을 만들 수있는 방법을 통해 갈거야 Google 클라우드 서비스를 사용 그리고 제일 먼저 내가 얘기하고 싶지 내가 당신에게주고 싶은 두 가지 개념이다

하나는 서버없는 개념이다 다른 하나는 concept–입니다 그리고 나는 우리의 기계 학습의 일부를 소개합니다 서비스 그래서 처음 Sky News에 서버를 사용을 시작하자 큰 버즈 워드는 오른쪽인가? 그래서 먼저 정의를 시작하려면 서버를 사용하지 않는 중 그래서 서버를 사용하지 않는 컴퓨팅은 무엇인가? 서버를 사용하지 않는 컴퓨팅은 필요가 없습니다 프로비저닝 및 개별 서버를 관리 그것은 바로, 덜 아니라, 더 이상 아니다? 그러나 이유는 이유가 중요하다 때문에 과도한 양처럼 개발자와 작업 시간 이 활동에 지출된다 알다시피, 어떤 관리자 또는 CEO는 말했다, 바로 작년에 내 서버를 관리 주셔서 감사합니다? 서버를 사용하지 그래서,이 화두에도 불구하고, 실제로 재무 적 영향을 많이했다

사람들이 이해하지 않는 서버리스에 대한 다른 것은 서버없는 근본적 있다는 당신의 스택 오른쪽 단순화 재 – 상상? 이 시나리오에서는 것들에 대해 걱정하지 않는다 로드 밸런서있다 당신은 높은 수준의 서비스가 알아서 할 수 있습니다 당신은 당신의 응용 프로그램을 작성하더라도 방법 매우 다르다 비즈니스 응용 프로그램 내에서 살았 코드 갑자기 이동합니다 왜 그냥 가지 당신에게 약간의 개요를 제공하지 않습니다

그래서 당신은 동기 요청 또는 비동기가있는 경우 이벤트, 그들은 PubSub 메커니즘의 일종을 통해거야 그들은 집어 서비스로 함수에 전송받을 동기식 요청은 어떤 종류를 겪고있다 API 게이트웨이의 이제 이러한 종류의 동행입니다입니다 API 게이트웨이는 선택 사항이지만 현실 당신이 어떤 생산 시스템을 구축 할 경우 그, 당신은 아마 그것의 앞에 API 게이트웨이를 필요로하기 위하여려고하고있다 서비스로서의 기능은 어디에서 실제 코드 실행이 일어난다 그리고 나는이 항아리 사용하는거야 다시, 여기 용어를 많이

서비스와 같은 서비스 나 데이터베이스와 같은 백엔드 응용 프로그램 저장소가 일어나는 곳입니다 그래서 서비스로 함수에 깊은 다이빙 원하는 및 서비스로 백엔드 그래서 서비스로 기능은 매우 간단합니다 그것은 기본적으로 당신이 code– 업로드 할 수있는 장소 가상 머신, 바로하지? 당신은 가상 머신을 업로드 아닙니다 당신은 코드를 업로드하고 있습니다

그것은 이벤트 기반으로 내장 모니터링이있다 그리고 당신은 모든 요청에 ​​의해 지불하고 자, 먼저 첫 번째 part– 업로드 얘기하고 싶지 암호 그래서 VM 대 업로드 코드는 매우 중요하다 그것은 수 있기 때문에 클라우드 제공자는 시스템을 최적화 응용 프로그램을 실행합니다

그래서 오늘, 어쩌면 응용 프로그램이 수도 실제로 수도 인텔 프로세서와 미래에 실행 ARM 프로세서에서 실행 사물의 이러한 종류의 only– 클라우드의 기능을 제공하는 경우 그에만 가능 공급자가 주어진 컴퓨팅 플랫폼을위한 코드를 최적화 할 수 있습니다 이제 몇 개는이 있습니다 가장 큰 잡았다는 파일 시스템에 액세스 할 수없는 것입니다 당신은 당신의 응용 프로그램이 비 저장해야한다

이 구름을 가능하게하기 때문에 이유는 이유 제공자는 귀하의 기능 이상을 뽑는 quickly– 수있는 신속하게 새로운 인스턴스를 회전 자동 스케일링 같은 것들 그러나 파일 시스템에 대한 액세스 권한을 가지고 있지 사용 코드가 work–하기 때문에 종류의 까다 롭습니다 같은에서로드 구성 파일과 같은 AKA 것들 파일 시스템, 디스크 기반 캐시 같은 것들, 자신의 로깅 외 시스템을 설치 같은 것들 사람들은 갑자기 서비스로 함수 내에서 작동하지 않습니다 환경 그래서 당신은 다른 메커니즘에 의존해야 당신이하는 데 사용되는 일을합니다 내가 소개 할 두 번째 개념 서비스, ​​또는 무엇을 사람들이 전화로 백엔드입니다 서비스로 데이터베이스 차별화,의 말 데이터베이스를 보자 서비스로 versus– 뭔가 대 서비스로 진정한 서버를 사용하지 않는 데이터베이스 카산드라 또는 MongoDB를 같이, 각이다 후드 아래에있는 데이터베이스의 멀티 테넌트 (multi-tenant)이다

이하지만 당신의 경우, 일반적으로 NoSQL에 있습니다 , 스패너에 대한 우리의 발표 보았다 그것은 수평으로 확장 가능한 첫 번째 중 하나입니다 관계형 데이터베이스, 즉, 빠르게 변화하는 것 그리고 내장 로깅이있을 것입니다 그리고 당신은 저장의 요청에 의해 지불합니다 몇몇 개는하지만,이 있습니다 보통 서비스로 데이터베이스의 이러한 종류의 또는 서비스와 같은 백엔드, 당신은 제한된 능력을 가지고 당신의 인덱스를 구성, 맞죠? 그래서 이것은 당신에 영향을주지 할 것입니다 당신은 몇 가지 매우 낮은 대기 시간 요구 사항이있는 경우 또는 당신은 매우, 매우 복잡한 쿼리가 있습니다

당신이 사용할 수 없습니다 시간이있다 서비스로 백엔드는 그 기능을 수행합니다 우리는 세 가지 유형이 이렇게 구글, 우리는 세 가지 유형이있다

우리는, 우리가 중포 기지를 가지고, 클라우드 데이터 저장소가 서비스, ​​우리의 모바일 백엔드는 인 실제로 후드 클라우드 데이터 저장소 아래에 활용합니다 그리고 우리는 당신이 서비스로 백엔드를 실행해야하는 경우 also– 자신의 데이터 센터에, 우리는 또한 아파치 사용자 그리드가 있습니다 그리고 그뿐만 아니라 기업을 많이 실행하는 데 사용되는 것 그럼 당신이의 예를 가집시다 확장 성 관점에서 포켓몬은 먼저 Google에 와서 때 그들은 말했다 OK, 우리는이 game–을 시작하는거야 그리고 몇 달 후 그 밝혀졌다 그들은 50 배 트래픽을하던 그들이 원래 생각

그래서 이러한 시스템은 매우, 매우 확장 성이 매우 좋다 그들이라면 특히 애플 리케이션을위한 당신이 모르는 오른쪽 벗을 것? 좋아, 그래서 serverless– 수의 이점을 재현하면서 하나, 그것은 훨씬 낮은 인프라 비용의 당신은 규모의 경제를 얻고 있기 때문이다 당신은 훨씬 낮은 운영 비용이있을 것이다 때문에 자동차와 같은 일상적인 것들을 많이 물건을 응용 프로그램을 확장, 또는 서버를 추가 그와 같은, 당신은 클라우드 제공자가 제공 할 수 있도록거야 그 그러나 가장 중요한 것은, 나는 일부 사람들이 있다고 생각 서버를 사용하지 않는 생각하지 않습니다 그것은 훨씬 더 단순화 된 프로그래밍 모델입니다 즉, 코드는 한계가있다하더라도 것을 의미한다 그것은 당신이 빠르게 실행하고 실행하고 구축 할 수 있습니다 빠른 코드

당신은 코드에 초점을 맞 춥니 다 그래서 기계 학습에 대해 조금 얘기하고 싶어요 당신의 로봇을 구축하기위한 서비스를 제공합니다 그래서 구글은 다른 기계 학습 서비스를 많이 가지고 당신 아마 이미에 대해 들었다 당신이 생각한다면, 그건 실제로 두 categories–으로 분할 기계는 이미 구축 된 모델을 가지고 서비스를 학습 그래서 당신은 실제로 새로운 모델을 사전은 기차가 없습니다

그리고 당신은 당신의 자신의 데이터를 가지고 기계 학습 서비스, 당신은 즉, 기계 학습 클라우드 자신의 model–을 가지고 하지만 어떤 특정 서비스에 뛰어거야 전에 당신은 당신 자신에게 물어, 첫 번째 질문이 필요합니다 , 당신은 정말 AI가 필요합니까? 앞서 세 가지 유형이 있다고 보았다 interactions– 알림, 다음 명령을 슬래시하고, 전체 대화 봇 현실은 통지를 들면, 당신 오른쪽 AI가 필요하지 않습니다? 내 말은, tells– 이벤트 트리거가있다 이 단방향 통신의 그 뭔가 일이 한 사람을 말한다 당신은 정말 AI가 필요하지 않습니다 슬래시 명령의 경우, 경우는 매우 간단한 명령이다, 당신은 아마 AI가 필요하지 않습니다

그러나 여러에 복용되는 명령이있는 경우 이 경우, 예를 들면 parameters–, 그것은 마이애미에서 비즈니스 점심을 말한다, 그리고 시스템이 있어야합니다 that–에 반응 할 수 가진 AI, 즉 자연 언어 처리, 도움이됩니다 또한 맞춤법 같은 것들을 처리에 도움이 mistakes– 퍼지 매칭 그리고 대화 로봇에 전체에 대한 사람들은 아무 말도 할 수 있기 때문에 당신은 확실히, AI가 필요합니다 당신은 어떤 거대한 경우 – 당시 다른 문을 만들 수 없습니다 그것은 일을 기대합니다 그래서 자연 언어 처리합니까? 그것은 매우 간단합니다

그것이 무엇을하는 것은 비 구조화 텍스트를 취한다는 것입니다, 구조화 대화 및 기계로 만들어 버리는 이해할 수있는 사용자의 의도 그리고 매우 적절하게 인간을 설정하는 AI를 사용 APIAI 이름 응용 프로그램에 대화 understandable– 죄송합니다– 뭔가 하는 API로 돌려 그래서 특정 제품에 대한 매우 좋은 이름입니다 그래서 당신은 모두 함께 당겨 때, 당신은, 함께 아키텍처를 당겨 당신은 매우 왼쪽에 클라이언트를 가지고있다 그들은 아마 얘기하는거야 일부 API 관리에, API 게이트웨이가 보안 및 권한 부여 등의 작업을 담당, 이러한 종류의 것들 귀하의 응용 프로그램 코드는 클라우드 기능에 살고있다

응용 프로그램 데이터는 클라우드 데이터 저장소처럼 뭔가에 살고있다 그리고 비즈니스 로직은 기계 학습 (Machine Learning) 이야기 것 서비스는 사용자가 무슨 말을 해석하는 사용자의 의도를 다시 제공합니다 그래서 우리는 여기에 빠른 데모를 할 겁니다 그리고이 데모, 아미르 나에게 도움이 될 것입니다 내가 해결할 수있는 문제의 종류 봇을 구축 할 것인지 결정 내 문제

그리고 내가 정말 싫어하는 것들 중 하나 bots– 나는 텍스트를 통해 대화에 대해 sorry– 의미 당신이 채팅에있을 때 때때로 그렇지 꽤 채팅 감정을 많이 얻을 그것은 재미 아니다 마찬가지로 당신은 당신의 일상 업무를 수행 그것은 재미 아니다 가끔 나 같은 사람들은, 우리는 이모티콘과 위대한 아니에요

그래서 당신은 재미를 조금 희생 내가 채팅에있을 때 정말 아파 두 번째 것은 나는 마감에있을 때, 뭔가 내 동료에게 말입니다 정말 가혹한 비판으로 떨어질 수 있습니다 그래서 예를 들어, 내가 필요로하는 것처럼 께 다시 나는 deadline– 받고 있어요 경우 마감 시간을 충족, 난 그냥 당신이 말 마감, 그런 종류의 일을 놓쳤다 나는 종종 상황이 매우 무뚝뚝하게 말하는 그리고 비판을 잘못 해석 될 수 있습니다 그래서 나는이 대화를하게하는 로봇을 만들 수 있습니다 조금 더 재미? 나는 나에게 말할 것 봇을 만들 수 나는 벗기 일부 boneheaded 일을 말한 경우 비판으로

그래서 KeanuBot라고 무언가를 창조하기로 결정했다 그리고 무엇 KeanuBot하는 일은이다 그 모든 대화를 살펴보고 알아 내려고 시도 movie–에서 구 당신은, "포인트 브레이크"와 같은 고전을, 알 – 그 대화를 차게 것 중 하나 나쁜, 커트 발언 밖으로 고통을 취할 수 그래서 실제로 당신이 데모로 전환 할 수 있습니다 건 거야 그리고 아미르 나와 함께 데모 것인가? 괜찮아 그래서 아미르, 안녕하세요, 같은 것을 말할 수 있습니다 아미르 SHEVAT : 안녕하세요 ALAN HO : 어떻게 일이 건가요? 아미르 SHEVAT : 내 전형적인 answer– 대답거야 놀랄 만한 우와

아니면 내가 내 차가 고장, 말할 수 있습니다 가짜 오 ALAN HO : 좋아, 그래서 아미르와 같은 또 다른 예를 보자 나는 약간의 dot–에 상호 작용하고 이 다음 프리젠 테이션에 내가 맙소사, 같이 해요, 아미르, 당신은 법적으로 초안의 제출 기한을 놓쳤다 그래, KeanuBot은 저를 생각 나게한다 즉, OK, 어쩌면 조금 너무 가혹한 난 지금, 일을 낮추기있어? 승인

그럼 슬라이드로 돌아 가자 사실은 당신에게 구조를 보여주고 싶은 그 작동 방법 그래서 난 그냥 당신을 보여하면 Slack–입니다 나는 여유 클라이언트를 통해 가고 싶어, API를 말하고, 서버를 느슨하게 이야기 gateway– Apigee의 API는 것입니다 gateway– 클라우드 기능을 이야기 APIAI 이야기 응답을 환원 괜찮아

그래서 다시 데모에 가자 그래서 여유 내에서 너와 보여하고자하는 UI가있다 당신은 로봇을 만드는 데 사용할 수있다 그리고 봇 내에서, 당신이 무엇이다 이벤트 구독이라는 섹션이있다 그래서 이벤트를 보낼 수있는 이벤트 구독을 설정하기 위하여려고하고있다 이 Apigee 게이트웨이 그리고이 UI 내에서 나는 또한 설정할 수 있습니다 어떤 이벤트를 구독합니다

이벤트가 새 메시지를 게시처럼 될 수 있도록, 그러나 그것은 또한 다른 것들 일 수 새 사용자는 방, 또는 새 사용자를 조인처럼 방에서 쫓겨되었다 그래서 봇 것과 다른 방법에 반응 할 수 있습니다 그래서 이런 종류의 시나리오에서, 나는 기본적으로 채널로가는 모든 메시지에 가입 나는 당신을 보여주고 싶은 다음 부분은 API의 proxy–입니다 API 게이트웨이를 sorry– 그리고 API 게이트웨이에서 하나 이상의 API를 만들 수 있습니다 프록시

이 시나리오에서는,이 KeanuBot 이벤트 핸들러를 만들었습니다 그리고 그건 로 갈 경우 오

이제 다시 배포 할 수 있습니다 생산 일을 시도처럼 아무것도 없습니다 그래서 당신이 여기있는 것은 여기에 URL을 보여주고 있다는 것입니다 그것은 특정 엔드 포인트 대상에 포인트 당신은 너무 할 수도 무엇 나는이 날에 휴식하지 않을 수 있기를 바랍니다 나에게 여기 일초를 제공합니다 아, 사실, 나는 그와 함께 놀러 않을거야 그래서 실제로 일을하려고하는거야 나는 필터를 배포하려고려고하고있다

그래서 또한 API 관리 시스템은 무엇 당신이 스파이크 체포 필터 같은 일을 할 수있는 너무 많은 트래픽이 쇄도하기에서 봇 방지, 또는 당신은 OAuth2를 같이, 보안 등의 작업을 적용 할 수 있습니다 그래서이 애플리케이션 보안의 예 종류입니다 앱에서 살았 수 코드 전에, 그것은 앱에서 이동하는 것 높은 수준의 서비스로 의 여기에 스파이크 체포 필터를 넣어 보자하고하자 , OK, 5 분당 10 개의 메시지를 설정합니다 승인 괜찮아

그래서 그것을 제출합니다 즉 일어나고있는 동안, 나는거야 이 기능을 흐리게 표시합니다 그래서이 functions– 클라우드 콘솔입니다 배포 모든 클라우드 기능이 여기에 표시됩니다 당신은 말 그대로 기능의 수백을 가질 수있다

즉,이에 대한 좋은 점입니다 그리고 당신은 기능을 청구하지 않을거야 그 실행되고 있지 않습니다 그것은 수요에 스핀 업됩니다 우리는 로그를 살펴 수 있습니다 모든 클라우드 기능, 기본적으로, 내장 로거가있다

그리고, 여기에 마지막 메시지를 볼 수 있습니다 그 through–오고 어떻게 일가는, 그런 종류의 것들, 그들은 모두 로그 메시지에 표시됩니다 그냥이 물건 작동하는지 확인하기 위해 한 번 확인하자 승인 괜찮아 의는의는 여전히 작동 희망 할 see– 보자

실제로 시스템에 버그를 소개하는거야 및 배포가가는 방법을 보여줍니다 이 클라우드 function– 내부 그래서 클라우드 함수를 작성, 그것은 매우 간단합니다 당신은 기본적으로 여기에 함수를 작성 그것은 정확히 익스프레스 응용 프로그램처럼 보인다 때문에 후드 아래에 실제로 Express를 활용합니다 그리고 당신은 기본적으로 특정 기능을 내보낼 수 있습니다

지금, 나는 실제로 여기에 약간의 코드를 넣어거야 KeanuBot는 들어오는 모든 요청을 무시하도록합니다 자체에서, KeanuBot 만되어 있기 때문에 인간의 반응을 모니터링 할 수 있습니다 그리고 나는 여기에이 버그를 소개하겠습니다 그리고 나는 당신을 보여줄에 배포하는거야 어떻게 배포가 작동합니다 그리고 그것은 일반적으로 두 분 미만 소요 사실에 배포가 발생 얻을 즉 무슨 일이 일어나고있는 동안 그래서, 내가 원하는 빨리이 버그에 무슨 일이 일어날을 표시합니다

그래서이 버그 leverages–는 봇을 일으킬 것입니다 무한 루프로 이동합니다 그리고 그 이유는 왜이 항아리 때문이다 나는 APIAI에 의도 세트를 만들었습니다 그리고 의도 중 하나는이 워 의도이다 그래서이 의도 워, 그것은 말한다 기본적으로 무엇을 입니다 이제까지 워라는 메시지를 볼 경우, 그것은뿐만 아니라 워와 다시 반응 할 키아누 리브스의 사진과

그래서이 밖으로 시도하자 작동하는지 보자 세션을 추적 시작합니다 그리고 그냥이 배포되어 있는지 확인 한 번 확인 할 수 있습니다 승인 그리고– 괜찮아

그래서 지금은 infinite–에 무슨 그것은 무한 루프에 갔다 그래서 무슨 일이 있었는지를 살펴 가자 그래서 시원한 중 하나 things– 오, 나에게 여기 일초를 제공합니다 다시 글쎄, 나는 API의 UI 몇 가지 문제가 있어요 관리 시스템

그러나 여기에서 일어나고있는 것은 사실이다 당신이 로그에 보면, 당신은 볼 수 있습니다 이 워, 워 보내는 것을 여러 번 무슨 일 때문에 그리고 결국은 중지 API 게이트웨이에서, 우리는 스파이크 체포 필터를 설정했다되었다 기본적으로 메시지의 홍수를 차단 할 수 있었다 온다 그 전에 내가하자 이러시면거야 그래서 코드를 수정하고 다시 배포 이동합니다 즉 일어나는 동안, 내가 원하는 당신에게 보여주기 위하여 당신이 만들 수 APIAI을 사용하는 방법 즉시 새로운 의도

그래서 의도를 만들려고하고있다 여유 채널, 시간에 많은 사람들이 내부 이렇게 어떻게 같이 요청하거나 내가 그렇게하는 방법을 모르겠어요 사람이하는 것처럼 그래서 내가 뭔가를 말할 수있다 뭔가를 어떻게 해야할지? 권리? 그리고 때마다 사람이 말한다, I "매트릭스"의 키아누 리브스 견적에 대해 생각 그가 말하는 곳, 오 나는 쿵푸를 알고있다 그래서 우리는이 사진을 촬영하고 우리는 그것을 넣을 수 있습니다 텍스트 응답한다 그리고 우리는이 항아리 절약 할 수 우리는 여기를 절약 할 수 있습니다

그리고 우리가 의도를 생성하면, 우리 실제로 APIAI UI 내에서 그것을 밖으로 시도 할 수 있습니다 그래서 정확하게 일치 할 필요는 없습니다 나는 아미르, 같은 것을 말할 것이다, 할 내 여유를 해결하는 방법을 알고 code– 실제로, 누구입니까? 오 그래 그래서 실제로 다른 하나의 일치이거나 먹어 않았다

의 다른 것을 해보자 하나는 여유를 해결하는 방법을 알고 있나요? 승인 아, 그거 알아? 내가 저장을 눌러 잊어 버렸습니다 [웃음 아, 여기 무슨 일이야? OK, 그냥 실제로 3까지 약간의 시간이 걸렸다 그래서 당신은 실제로 여기에서 테스트 할 수 있습니다

그리고 당신이 여기에서 보는 것은 점이다 특정 의도를 일치시킬 수 그리고 그것은 정확히 일치 아니기 때문에, 실제로 당신에게 점수를 제공합니다 그래서 이것은 당신에게 어떻게 자신의 확신을 제공합니다 응용 프로그램은 실제로 특정 문구를 일치 그리고 당신의 코드 내에서, 당신은 기본적으로 일치하는 필터를 넣을 수 있습니다 그리고 나는 그것이 점수 인 선율 경우 일치하는 경우 말했다 높은 0

5보다, 그것은 실제로 반환합니다 그래서 우리는 실제로 code–에 가면 말하자면, 하나는 Visual Basic에서 디버깅하는 방법을 알고 있는가? 그리고 그것은 나타납니다 아미르 SHEVAT : 신난다 ALAN HO : 그래서 아미르,이 봇에 대해 어떻게 생각하십니까 내가 만든? 그리고 그냥 날 좀 의견과 피드백을 제공합니다 아미르 SHEVAT : 모든 그래서 일단, 내 생각 이 대화를 증대하기 때문에 끝내

그래서 실제로 문제를 해결 이는 때때로 우리는 일이 말처럼,이다 텍스트에서 다른 사람들과 함께 해석하는 방법을 모르는, 권리? 그리고 이것은이 awesomeness에 레이어를 추가합니다 내가 제안 무엇, 전진, 어쩌면 봇 대답에게 이러한 멋진 대답을 가지고있다 스레드한다 그래서 당신은 실제로 대화가 갈 수 있습니다, 실제로 스레드에서 봇 응답이 그래서 우리의 대화를 방해하지 않습니다 우리는 라인에 우리의 대화를 가질 수있다 우리는 봇의 해석을하려는 경우 그리고 우리가 무슨 말을하는지에 대해 할 말이 무엇을, 우리는 스레드를 클릭하고 봇이 무슨 말을 볼 수 있습니다 당신은 이해 하는가? 그래서 당신의 봇에 좋은 보탬이 될 수 있습니다

ALAN HO : 그리고 당신이 알고, 난 그냥 보여 주었다 약간의 오류가 많이 여기 저기에 있었다 무슨 일이 빌더를 봇 몇 가지 사례입니다 오해가 있다면 처리 또는 그 주변에 몇 가지 전략은 무엇입니까? 아미르 SHEVAT : 그것은 좋은 질문입니다 나는 중요한 것 중 하나가 당신의 로그를 읽을 생각합니다 당신은 사용자가 말하는 것을보고 가지 방법으로 로봇과 상호 작용 당신은으로 죠 생각하지 않았다 당신이 생각 유스 케이스가 아니었다 사람들은 트럼프에 대해 봇을 부탁드립니다

그들은 날씨에 대한 의견을 부탁드립니다 그들은 아무것도 트럼프를 부탁드립니다 난 실제로 두 설립자 발견 번 사람들의 양을 매핑 나는 봇에 당신을 사랑했다 이 상호 작용이기 때문에, 그것을 생각하는 아주 인간과 매우 친밀한 사람 정말 봇에 대한 감정 반응을하는 경향이있다 실제로 로봇한다면 놀라지 마세요 그것이 무엇에 제공합니다

그것은 사용자들로부터 많은 사랑을 얻을 것이다 ALAN HO : OK 괜찮아 그래서 슬라이드로 돌아 가자 우리는 우리의 끝이 얼마 남지 않았습니다

그래서 난 그냥 당신을 생각 나게하고 싶습니다 당신이 좋아하는 경우에 그 프레 젠 테이션, 또는 당신이 그것을 좋아하지 않았다 우리는 APIAI에 두 개 더 presentations– 하나가 다음 중 하나 how– 대신 여유 로봇 구축에, 당신은 할까 또는 채팅을 구축 할 수있을 겁니다 bot– 방법 음성 로봇을 빌드합니다 그와 자, 몇 가지 질문을 할 수 있습니다

[NO AUDIO] 질문이었다 그래서, 왜 내가 대신 클라우드 기능을 선택 했 앱 엔진, 또는 엔드 포인트? 그래서 클라우드 기능을 선택한 이유는 그 때문이다 너무 터무니 쉽게 할 수 있었다 그리고 문제의 진실은 앱 Engine–입니다 실제로, 코드가 난 그냥 당신을 보여 주었다 같은 코드를 직접뿐만 아니라 앱 엔진에서 실행됩니다 좋은 점 중 일부는 당신이 그것을 실행하는 경우 클라우드 기능에, 당신은하지 않습니다 응용 프로그램이 실행되지 않을 때 지불합니다 또한 그것은 매우 빠르게뿐만 아니라, 매우 확장됩니다 후드 아래에, 그들은 했어 일부 최적화는 규모로 만들려면, 그것은 싸다

엔드 포인트는, 실제로 우리가 말해 그렇게 안 부르 겠는데 것은 또한 API 게이트웨이입니다 그리고 실제로 기업의 사용이 있으면 말 것 당신이 멀티 클라우드 엔터프라이즈 사용이 특히 경우, 경우는, Apigee 길을 가야하는 것입니다 그리고 Apigee는 다른 API 관리 기능을 제공 개발자 포털 및 더 복잡한 방법을 만드는 등 의 doing– 그것은뿐만 아니라 더 복잡한 정책을 가지고 있습니다 엔드 포인트, 다른 한편으로는, 그것은 저렴합니다 솔직히있을거야 당신은 여기 것이다

그러나 그것은 또한 Google의 인프라를 위해 설계되었습니다 그래서 당신은 응용 프로그램이 당신의 API를 구글에있는 모든 경우 자체 API 엔드 포인트는 할까 sorry–입니다 클라우드 엔드 포인트는 훌륭한 솔루션입니다 청중 : 안녕하세요

우리는 우리의 회사에있는 작은 로봇을 만들려고 우리가 직면 한 문제 중 하나는 이름을 인식했다 특히, 우리는 그것을 건 원하고 API

AI–와 우리는 사람의 이름을 인식하기를 원했다 그리고 문제는, 이름은 외국이 될 수 있다는 것입니다 그들은 이미 시스템에 존재하는 객체가 될 수 있습니다 어떻게 너와 사실에 대한 전략이있다 있습니다 이름을 구별? 당신은 회사 디렉터리에서 모든 것을 집계 마십시오 그리고 이름으로 그에서 스틱? 내 말은, 몇 가지 무엇 당신 그 해결을 위해 무엇을 할 수 있는가? 아미르 SHEVAT : 거기 그래서 몇 가지 전략이 그 처리합니다 우리는 서명 된 한 여유와 함께 따라서 사용자가 응용 프로그램을 설치할 때, 실제로, 그의 이메일, 팀, 그의 이름을 얻을 수 있습니다 또는 그녀의 이름

또한 팀에 사용자를 나열하기 위해 API를 사용할 수 모든 information– 모든 프로필 정보를 얻을 수 그들에 청중 : 아, 죄송합니다 내가 clarify–하지 않았다 미안 해요 음성 기반 음성 기반 ALAN HO : 아, 목소리 기반 응용 프로그램입니다

청중 : 네, 음성은 기반 아미르 SHEVAT : 좋은 질문입니다 ALAN HO : 그것은 어려운 질문이다 우리가 실제로 다시 데모에 갈 수 있다면 그래서 그래서 이것은 당신이 말한 모든 것을 명확하지 않을 수 있습니다 당신이 의도를 만들 때, 이름을 말할 intent– 내 이름은 앨런입니다

그것이 무엇을하는 것은 자동이다 이름을 인식하고 있습니다 자, 당신이 할 수있는 것은 여러 변화를 만들 수있다 이것과 basically–의 앨런은 내 이름입니다 무슨 일이 끝나는 것은 똑똑 얻을 수 있다는 것입니다 이들 문구의 복수를 가짐으로써 스마트 얻는다 거기에 그래서 당신은 기본적으로 파악해야 거기에 이름이있을 수 있습니다 문구의 코퍼스

그리고 당신은 그런 식으로 한 다음에 추가 할 수 있습니다 더 나은 이름을 당길 수있을 것입니다 그 모든 시간을 작동하지 않습니다 알고있다 그러나 그것은 당신이 사용할 수있는 하나 개의 전략은 어쩌면이다 청중 : 좋아 감사

ALAN HO : 다른 질문? [NO AUDIO] 아미르 SHEVAT : 질문은 그래서 엔지니어는 바이어스된다? 우리는 엔지니어링 연설 때를 사용하고 있습니까 우리는 음성 인식을하고있어? 그리고 그 대답은 '예'입니다 내가 말할 수 있도록 나는 엔지니어입니다 그러나 나는 우리가, 엔지니어로, 우리가 자연 언어를 생각 이해 문제 [웃음] 권리? 그것은 사실이다 그것은 우리가 뭔가

그래서, 실제 디자이너의 사람이 가진 생각 대화 형 디자이너는 매우 중요하다 예를 들어, 그래서 scriptwriter–를 갖는, 안녕 Poncho– 당신은 날씨를 수행하는 데 도움이되는 로봇 인, 그들은 실제로 사람들을 고용 대화 디자인을하고 그들은 사실상 스크립터를 가지고 그들은 CMS가 있습니다 그들은 콘텐츠 관리 시스템을 가지고 그 사실은 대화와 어떤 봇 말할 것이다 매핑합니다 그래서 그래 의 엔지니어가 스크립트를 작성하지 보자 의 디자이너가 스크립트를 만들어 보자

[NO AUDIO] 아미르 SHEVAT : OK 네 ALAN HO : 당신은 질문을 반복 할 수 있습니까? 아미르 SHEVAT : 질문은 그래서, 어떻게 할 기대를 설정? 봇은 무엇을하거나하지 않을 수 있습니까? 나는 키가, 불황기에, 보딩 주위에 생각합니다 그래서 때를 앱이나 봇 내장, 키는 팀이 로봇은 무엇을 할 수 있는지 알 수 있도록하는 것입니다 동행입니다 생각하고 그것은 인간과 같은 일이다

그래서 때 팀에 법률 지원 내장, 당신은 무엇을 말하는가? 당신은 모든 사람들이 봐, 우리는이 새로운 법률 구조를 가지고 말한다 그들은 법적 문제와 함께 당신을 도울 수 있습니다 그리고 당신은 법적 채널을 사용할 수 있습니다 그녀 또는 그와 통신합니다 그것은 봇과 같은 일이다 그래서 당신은 스크립트 보딩 스크립트를 실제로 수 그 팀이 봇 무엇을 기대할 수를 사용하는 방법을 알 수 있습니다

두 번째 것은 오류 및 피드백을 처리하는 것입니다 그래서 사람들이 로봇에 말할 것이다 많은 일들이있다 그리고 그들은 그것으로 재생됩니다, 그것을 요청합니다 이 새로운 사용자 인터페이스이기 때문에, 사람들은 재생 것을 좋아합니다 이렇게 다만 기대를 관리 할 수 ​​있습니다

전표 채팅 모델을 개발하지 않는, 예를 들어, 수행하려고하지 마십시오 내가 만난 개발자의 많은, 안녕하세요 이렇게 하려고합니다

어떻게 지내세요? 날씨가 어때요? 어떻게 지냈어? 즉 시간의 총 낭비 봇이 무엇을 매우, 매우 명확하게 단일 목적의 로봇이 그 한 가지를 해결하고 사람들은 희망을 사랑합니다 ALAN HO : 또 다른 제안은 특히,이다 당신이 기업에 배포하려는 경우, always–하지 않습니다 당신은 50 대 50 모델 곳이있을 수 있습니다 봇은 질문의 50 % 응답, 그리고 인간은 다른 50 %에 응답합니다 그래서 예는 Apigee 웹 사이트의 다른 사용 사례 그 자체가, 우리는 로봇을 만들어 그 것 시간의 대부분 실제로 내부 영업 사원 답변, 맞죠? 같은 사람은 가격 시트를 요청 않다면 또는 데모에 가입 할 필요가있다 그러나 매우있는 것들에 대한 일반적인, 내가 OAuth를 구현 어떻게처럼 봇

사실상 것 응용 프로그램이 실제로 메시지를 가로 챌 것 그 내부 영업 사원 것, 그 사람에게 즉시 회신 적합 대답과 함께 그리고 사용자에게, 그것은 내부 영업 사원처럼 보인다 실제로 답을하고있다 그런 식으로 그래서 당신은 실제로 종류의 동행입니다 수 당신은 당신이에 메시지를 가로 챌 수 있습니다 create– 수 very– 이 시나리오에서, 당신은 당신의 AI 시스템 절편을 만들고 싶어 매우, 매우 구체적인 메시지 및 대체 시대의 인간의 대다수, 많은 시간 때문에 우리는 단지 그것을 위해 계획하지 않았습니다

점진적으로 그리고 당신이 할 수있는 방법으로, 시간이 지남에, 더 많은 새로운 기능을 추가하기 위해 로봇을 훈련 아미르 SHEVAT : 그 동의합니다 어쩌면 최근 코멘트는 모든 봇입니다 대화입니다 다시, 이것은 매우 중요합니다 내가 본 로봇의 대부분은 알림 및 비즈니스 있습니다 워크 플로우

이들은 대화를 많이 필요로하지 않습니다 그냥 다 좋은 일들을 얻고있다 그래서 같은, 당신이 용이하게 할 수의 문제입니다 버튼과 풍부한 상호 작용을 많이 다음 과정은 훨씬 더된다 사용자를위한 직관적 인 [NO AUDIO] 아미르 SHEVAT : 그래, 확실히 그래서 이것은 전화 DM, 직접 메시지 및 봇입니다 모든 사용자 DM 수 있습니다

그래서 내가 볼 것입니다 당신이 시작처럼 채널 내에서이 문장을하고 상기 로봇이 분석 이것은 우리가 그 아이디어를 구현해야합니다 사실상 것 KeanuBot에 대한, 맞죠? 그리고 다음 KeanuBot는 DM에서 당신을 줄 수 당신이 한 말의 해석처럼, 맞죠? 당신이 바로, 너무 심했다 뭐 실수? 그래서 당신은 실제로있는 방법을 구현할 수 있습니다 보트 채널을 수신 곳 하지만 당신에게 직접 메시지에 피드백을 제공합니다

대상 : [들리지] 아미르 SHEVAT : 번호 아니 아니 아니 아니 네 죄송합니다 미안하고 그래

[웃음 대상 : [들리지] 아미르 SHEVAT : 와우 ALAN HO : 왜 당신이 질문을 반복하지 않는다 아미르 SHEVAT : 내 모든 로봇을 사랑 해요 나는 비즈니스 프로세스를 촉진 봇을 사랑 해요

그래서 예를 들어, 나는 모든 경우에이 물어 그래서 여기 물어거야 어떻게 많은 비용 보고서를 어떻게 하시겠습니까? 아니 많은 사람들이 그들의 손을 올렸다 왜 그런데? 당신이 비용 보고서를하는 것에 대해 생각하는 경우 때문에, 그것은 awesome–해야 사실입니다 멋진 경험이 될 지금은 뭔가 회사에 지불 날 다시 지불, 맞죠? 우리는 비용 보고서를 수행하고자 매일 아침 일어나해야한다 당신이 승점을 묻는다면, 그들은 비용 보고서를하고 상관하지 않습니다

왜? 지금 뭔가 내 개인 비서를 지불 나에게 도움과 고통이 사라질 것을하게하고 내가 돈을받을 그래서 빨아-y–있는 모든 비즈니스 프로세스의 생각 당신의 비즈니스 라이프의 다른 환난의 부족 당신이 간단한 워크 플로우를 사용하여 구현할 수있는 방법을 참조하십시오 우리의 비즈니스 프로세스의 대부분은 스프레드 시트 나 VB에 스크립트– 신 금지 당신은 실제로 이러한 과정이 많이 걸릴 수 있습니다 와 대화 인터페이스를 구현 그것은 차이의 전체를 많이합니다 내가 이름을 지정하지 않고 질문에 대답 희망 다른 이상 한 아들

누가 내가 좋아하는 그와 같은 물건 않습니다 ALAN HO : 내 마음에 드는 실제로 가청이다 나는 오디오 책과 내가 듣고 좋아 단지 아주 쉽게 단지 가청 물어 찾아 특정 장을 열고 가지고 그것은 나에게 그것을 읽기 시작합니다 그래서 내가 가장 좋아합니다 청중 : [들리지]? ALAN HO는 : 질문을 반복합니다

아미르 SHEVAT : 그래서 질문이었다, 당신은 다국어 봇 무엇을해야합니까 그리고 나는 엔지니어로 말할 것 I 정답은 바로 지금이다 모르겠어요 나는이 미지의 영역이라고 생각합니다 나는 APIAI에 조금 연주 당신은 당신을 different– 줄 수 를 훈련 할 수있다하면 서로 다른 언어를 제공합니다 같은 목적을 위해

그리고 어느 정도 작동합니다 그러나 장소의 생각 어디 채널에서 다른 사람들 다른 언어를 구사합니다 그래서 내가 당신을들을 말하는거야 나는 좋은 대답이 없습니다 하지만 우리는 여전히이 일을 배우고 산업으로 생각합니다

당신은 등의 사소한 매핑을 할 APIAI을 사용할 수 있습니다, 이 영어 문장이 이 프랑스어이며, 러시아어 방법이다 그래서 그것을가는 좋은 방법이다 ALAN HO : 그래 우리는 또한뿐만 아니라 번역 서비스가있다

작년에 놀라운 AI ​​같은있다 즉, 이러한 번역이 정말 좋은 얻을 수 있도록합니다 그래서 나는 재미있을 것 같아 이러한 번역 서비스는 기본적으로, 오늘날 때문에 기사에서 인간의 많은 텍스트를 읽고 구글은 더 많은 봇을보고하지만 자사의 플랫폼을 기반으로 그리고, 채팅의 많은 통해 오는 보는 것 당신은 seeing– 시작하는거야 나는 이러한 번역 서비스도 않습니다 예측 아주 채팅 좋은뿐만 아니라합니다 that– 그래서 우리는 하루 제로입니다 아미르 SHEVAT : 그래

청중 : [들리지]? ALAN HO : 그래서 질문은 특히이었다 서버를 사용하지 않는 아키텍처의 종류, 당신은 응용 프로그램이 무엇인지 testing–에 대해 어떻게 가야합니까 라이프 사이클처럼 될 것? 그런데 실제로이 많은 당신이 그건 생각 is– 이는 microservices 아키텍처에 대한 정말 더 사용하는 우려를 많이 함께 오므 할 경우 하나의 큰 모 놀리 식 응용 프로그램에서 애플 리케이션의 많은으로 분리됩니다 그래서 제일 먼저 당신을 말할 것입니다 하나 하나에 대해 단위 테스트를 많이 가지고있다 않습니다 microservice, 정말 파악 각 microservice을 위해 무엇을 당신의 경계 상황 실제로 않습니다

그래서 나는 그 단계처럼 생각합니다 올바른 구조를 파악 당신의 microservices합니다 그리고, 그것은 당신의 라이프 사이클의 주위에, 두 단계 난 그냥 떠 봐 아무 것도처럼 취급 것 및 모범 사례에 관한 책의 톤이있다 microservices 라이프 사이클에 대한 난 그냥 그런 식으로 취급한다 나는 them–의 모든 하나 하나 치료하는 것 당신은 모든 microservice가 있는지 확인하려면 당신이 생산에 투입하는 것이 당신은 빠른 프로세스가 새 배포 할 수 있도록, 당신은 롤백 할 수있는 능력을 가지고 파란색 – 녹색 배포, 모든 좋은 것들 것을 우리는 지난 몇 년 동안 개발했습니다

청중 : [들리지]? 아미르 SHEVAT : 감사합니다 청중 : [들리지]? 아미르 SHEVAT : 질문은 그래서, 어떻게 할 , 봇 세계 로봇은 당신의 얼굴에없는과 진화 참조 또는 여유 시간 안에 너무 많은 소음을 같은? 그래서 다시, 그것은 학습 경험의 생각 첫 번째 웹 페이지에 대해 생각한다면, 당신이 기억 texts– 그들은 모두이 번쩍했다? HTML 텍스트, 그리고 모두가 애니메이션 GIF를 사용하여 모든 페이지에 텍스트를 점멸 나는 우리가 그 시대에 조금 것 같아요 그리고 나는 우리가 배우고 생각합니다 그래서 마지막 years– 생각 작년에, 우리는 로봇 빌더의 많은 일을했습니다 실제로 보딩 위대한 일을 덜 채팅을 만들기 위해, 모두 DMing 없습니다

다른 것은 당신이 관리자의 승인을 설정할 수 있다는 것입니다 관리자 만 설치할 수 있다는 것을 의미 애플 리케이션, 봇 따라서 사용자는 봇을 요청할 수 있습니다 그래서 그들은 응용 프로그램 디렉토리로 가서 로봇을 요청할 수 있습니다, 하지만 관리자가 사람들을 승인 할 수 대기열로 들어갑니다 그래서 당신은 당신의 여유 채널에 너무 많은 수다를보고하는 경우, 그때 그 켜 것이다 마지막 것은 기업 문화입니다

예를 들어, 여유 시간에, 나는 특정 주제에 대해 때 이야기 channel–의 주제를 벗어 나는 마케팅 채널에 가서 얘기를 시작하면 code– 사람들은 너구리있는 이모티콘과 반응 그건 내가 잘못된 일에 대해 말하기있어 하더군요 잘못된 채널이다 그래서 그런 문화적인 일을 가지고 신호를, 이봐, 당신은 왜이 봇을 설치 않았다, 좋은 것이 좋습니다 청중 : [들리지]? 아미르 SHEVAT : 아니, 아니, 아니, 아니, 아니 우리는 very–있어 ALAN HO는 : 질문을 반복합니다

아미르 SHEVAT : 그래서 질문이었다, 봇은 어떻게 지적 할 수있다? 봇은 당신과 함께 토론을 가질 수 아키텍처, 그 연결에 대한 설계? 그리고 그 대답은 바로 지금이다 인공 지능의 지적 단어 연설을 마케팅한다 [웃음 인공 지능이 놀라운 도구입니다 같아,하지만 봇은 감각이없는 그리고 봇은 방법으로 지적하지 우리는 정보를 인식 그들은 더 똑똑 나는 인공 멋를 부를 것이다, 스마트 사람에게 뭔가를 가르쳐 일단 때문에, 그들은 더 나은 수행하는 방법을 알고있다

그러나 아무런 정보가 없습니다 및 then– 적어도 나는 아마 곧 군주 것 sorry– 해요 인수하고 세계를 정복 그리고 나는이 처벌됩니다 그러나 이것은 제 생각입니다 당신이 할 수있는 것은 실제로 워크 플로우를 촉진한다 봇의 스위트 스폿 (sweet spot)이있는 곳 그리고 그입니다

그래서 디자인을 승인해야합니다 그래서 게시물을 갖는 채널의 디자인, 다음, 승인라는 버튼을 가진 봇이 탁월한 곳 대신에 10 이메일을 보내는, 그입니다 그래서 당신은 응답 모든 악몽을 알아? 당신은 팀과 모든 사람에게 이메일을 보내 모든 회신 시작 당신은 실제로 멀리 갈 수 있습니다 아주 쉬운 방법으로 봇과 함께 그래서 이것들은 사용 사례입니다

작은 사용 사례의 생각 당신 상황에 맞는 것을 구현하고 많은 시간을 절약 할 수 있습니다 ALAN HO : 당신의 임무는 안전합니다 [웃음 괜찮아 아미르 SHEVAT : 당신에게 대단히 감사합니다 ALAN HO : 당신에게 대단히 감사합니다

아미르는 SHEVAT을 : 감사합니다 [음악 재생]