{"id":6629,"date":"2020-04-07T13:30:03","date_gmt":"2020-04-07T17:30:03","guid":{"rendered":"https:\/\/zux.zsm.mybluehost.me\/majoctobre2019\/amener-la-rvi-conversationnelle-a-un-niveau-superieur-avec-rasa-partie-1-generation-de-reponses-complexes\/"},"modified":"2021-09-20T11:27:03","modified_gmt":"2021-09-20T15:27:03","slug":"amener-la-rvi-conversationnelle-a-un-niveau-superieur-avec-rasa-partie-1-generation-de-reponses-complexes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.nuecho.com\/fr\/amener-la-rvi-conversationnelle-a-un-niveau-superieur-avec-rasa-partie-1-generation-de-reponses-complexes\/","title":{"rendered":"Amener la RVI conversationnelle \u00e0 un niveau sup\u00e9rieur avec Rasa Partie 1: G\u00e9n\u00e9ration de r\u00e9ponses complexes"},"content":{"rendered":"<p>Dans notre s\u00e9rie pr\u00e9c\u00e9dente d\u2019articles sur le <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/www.nuecho.com\/news-events\/developing-conversational-ivr-using-rasa\/\" rel=\"noopener\">d\u00e9veloppement<\/a> <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/www.nuecho.com\/news-events\/developing-conversational-ivr-using-rasa-part-2-the-rivr-bridge\/\" rel=\"noopener\">d\u2019applications conversationnelles<\/a> <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/www.nuecho.com\/news-events\/developing-conversational-ivr-using-rasa-part-3-dialogue-management\/\" rel=\"noopener\">\u00e0 l\u2019aide de Rasa<\/a> (actuellement disponibles en anglais seulement), nous avons d\u00e9crit notre approche pour l\u2019ajout du support VoiceXML \u00e0 la plateforme Rasa et le d\u00e9veloppement d\u2019une d\u00e9mo bancaire convaincante utilisant des patrons de dialogues \u00e9volu\u00e9s. La strat\u00e9gie de gestion de dialogue sur mesure cr\u00e9\u00e9e pour ce projet, <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/www.nuecho.com\/news-events\/developing-conversational-ivr-using-rasa-part-3-dialogue-management\/\" rel=\"noopener\">bas\u00e9e sur une pile d\u2019actions<\/a>, \u00e9tait enti\u00e8rement programmatique. Bien que cette strat\u00e9gie nous a permis de r\u00e9pondre \u00e0 nos exigences complexes, nous n\u2019en \u00e9tions pas tout \u00e0 fait satisfaits (nous \u00e9laborerons l\u00e0-dessus dans un prochain article) et avions l\u2019impression de passer \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de ce qu\u2019offre Rasa en ne tirant pas profit de son potentiel d\u2019apprentissage machine.<\/p>\n<p>Nous avons r\u00e9solu ceci d\u2019abord en d\u00e9veloppant un bot de soutien technique \u00e0 interface texte \u00e0 partir d\u2019un corpus de conversations r\u00e9elles et avons cr\u00e9\u00e9 un prototype utilisant les \u201cstories\u201d bas\u00e9es sur l\u2019apprentissage machine de Rasa. \u00c0 la lumi\u00e8re de l\u2019exp\u00e9rience et de la connaissance ainsi gagn\u00e9es, nous avons revu de fond en comble notre strat\u00e9gie de gestion du dialogue pour la rendre plus compatible avec les autres composantes de Rasa (plus \u00e0 ce sujet dans la prochaine partie de cette s\u00e9rie). Nous avons \u00e9galement cr\u00e9\u00e9 un environnement de d\u00e9veloppement d\u2019applications RVI r\u00e9utilisable qui nous permettra d\u2019offrir \u00e0 nos clients des exp\u00e9riences conversationnelles remarquables.<\/p>\n<p>Nous avons maintenant compl\u00e9t\u00e9 une premi\u00e8re version du nouvel environnement de d\u00e9veloppement et avons enti\u00e8rement r\u00e9implant\u00e9 notre d\u00e9mo bancaire. Les composantes principales de cet environnement de d\u00e9veloppement sont:<\/p>\n<ul>\n<li>Gestion du dialogue (avec environnements de tests unitaires et d\u2019int\u00e9gration adapt\u00e9s)<\/li>\n<li>G\u00e9n\u00e9ration de r\u00e9ponses (le th\u00e8me principal de cet article)<\/li>\n<li>Connecteur VoiceXML (pour communiquer avec la plateforme VoiceXML)<\/li>\n<\/ul>\n<p>Cette nouvelle s\u00e9rie d\u2019articles de blogue s\u2019attardera \u00e0 la gestion du dialogue et \u00e0 notre nouvelle approche de g\u00e9n\u00e9ration de r\u00e9ponses.<\/p>\n<p>Sans plus tarder, passons maintenant au sujet principal de cet article: la g\u00e9n\u00e9ration de r\u00e9ponses.<\/p>\n<h3><\/h3>\n<h3>Pourquoi un serveur NLG?<\/h3>\n<p>Avec Rasa, les <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/rasa.com\/docs\/rasa\/core\/responses\/\" rel=\"noopener\">r\u00e9ponses du bot<\/a> sont regroup\u00e9es par d\u00e9faut dans le fichier de <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/rasa.com\/docs\/rasa\/core\/domains\/\" rel=\"noopener\">domaine<\/a>. Bien que cette approche soit ad\u00e9quate pour les applications textuelles basiques, nous en avons rapidement atteint les limites avec nos exigences applicatives pour la RVI. Le premier enjeu que nous avons rencontr\u00e9 est le multilinguisme; nous voulons construire une application unique supportant plusieurs langues (le fran\u00e7ais et l\u2019anglais la plupart du temps) et Rasa n\u2019offre aucun support dans le fichier de domaine pour ce faire. Nous devons aussi produire des r\u00e9ponses complexes, structur\u00e9es et dynamiques pour lesquelles le m\u00e9canisme \u00e9l\u00e9mentaire d\u2019interpolation de variables n\u2019est pas suffisant. Nous avons d\u00fb cr\u00e9er des structures JSON contenant des listes variables d\u2019\u00e9l\u00e9ments (grammaires, concat\u00e9nation de segments audio) et d\u2019objets avec des propri\u00e9t\u00e9s dynamiques (seuils, d\u00e9lais, etc.) pour arriver \u00e0 exprimer la richesse du VoiceXML.<\/p>\n<p>Entre en jeu le <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/rasa.com\/docs\/rasa\/core\/responses\/#creating-your-own-nlg-service-for-bot-responses\" rel=\"noopener\">serveur NLG<\/a> (Natural Language Generation ou \u201cg\u00e9n\u00e9ration de langage naturel\u201d), qui est un m\u00e9canisme d\u2019extension offert par Rasa et qui permet d\u2019externaliser la g\u00e9n\u00e9ration de r\u00e9ponses dans un service s\u00e9par\u00e9. En impl\u00e9mentant une interface REST simple, nous pouvons g\u00e9n\u00e9rer toutes les r\u00e9ponses que nous voulons \u00e0 partir d\u2019un gabarit sp\u00e9cifique et de l\u2019\u00e9tat de la conversation (tracker). Ceci nous permet de construire des r\u00e9ponses qui suivent notre protocole JSON VoiceXML, qui lui sera utilis\u00e9 par la passerelle Rivr. Pour vous rafra\u00eechir la m\u00e9moire sur ce sujet, vous pouvez consulter <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/www.nuecho.com\/news-events\/developing-conversational-ivr-using-rasa-part-2-the-rivr-bridge\/\" rel=\"noopener\">l\u2019excellent billet<\/a> (disponible en anglais seulement) de ma coll\u00e8gue Karine D\u00e9ry!<\/p>\n<p>L\u2019int\u00e9r\u00eat de cette approche est que nous pouvons l\u2019utiliser avec les <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/rasa.com\/docs\/rasa\/core\/stories\/\" rel=\"noopener\">stories<\/a> Rasa, mais aussi avec les <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/rasa.com\/docs\/rasa\/core\/actions\/\" rel=\"noopener\">actions<\/a>, o\u00f9 nous avons plus de contr\u00f4le par le biais de variables complexes, d\u2019indexes de messages d\u2019erreurs progressifs, et bien plus encore. Dans tous les cas, nous conservons la valeur de la langue dans le <em><a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/rasa.com\/docs\/rasa\/api\/tracker\/\" rel=\"noopener\">tracker<\/a> <\/em>en utilisant une cat\u00e9gorie sous-sp\u00e9cifi\u00e9e particuli\u00e8re (\u201cunfeaturized slot\u201d dans la terminologie de Rasa).<\/p>\n<h3><\/h3>\n<h3>Ressources, ressources, ressources\u2026<\/h3>\n<p>Le d\u00e9veloppement d\u2019une application RVI en VoiceXML requiert qu\u2019on fournisse les ressources n\u00e9cessaires \u00e0 la plateforme VoiceXML.<\/p>\n<h4><\/h4>\n<h4>Segments audio<\/h4>\n<p>Bien que la synth\u00e8se de la parole (TTS ou \u201ctext-to-speech\u201d) se soit \u00e9norm\u00e9ment am\u00e9lior\u00e9e ces derni\u00e8res ann\u00e9es, les enregistrements effectu\u00e9s par des narrateurs professionnels donnent encore des r\u00e9sultats plus expressifs et naturels. Un des principaux d\u00e9fis d\u2019utiliser des enregistrements est d\u2019obtenir un r\u00e9sultat fluide lorsqu\u2019on g\u00e9n\u00e8re des entit\u00e9s dynamiques complexes comme les dates et les montants. Pour ce faire, nous utilisons habituellement la concat\u00e9nation de fichiers audio, qui exige une segmentation ad\u00e9quate des \u00e9l\u00e9ments \u00e0 concat\u00e9ner (des fichiers audio s\u00e9par\u00e9s pour les jours, mois et ann\u00e9es pour une date, par exemple) ainsi que l\u2019intonation appropri\u00e9e. On doit alors \u00e9crire du code qui convertira correctement une valeur d\u2019entit\u00e9 vers la bonne s\u00e9quence audio, qui elle sera retourn\u00e9e par le serveur NLG.<\/p>\n<p>Par exemple, pour notre d\u00e9mo bancaire, jouer le montant <em>507,18$<\/em> requiert l\u2019utilisation de la s\u00e9quence suivante:<\/p>\n<ul>\n<li><i><span style=\"font-weight: 400;\">amount\/500_mid.wav<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> (cinq cent&#8230;)<\/span><\/li>\n<li><i><span style=\"font-weight: 400;\">amount\/07_dollars_rising.wav<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\"> (sept dollars&#8230;)<\/span><\/li>\n<li><i><span style=\"font-weight: 400;\">amount\/and_18_cents_final <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">(et dix-huit cents.)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>Dans cet exemple, nous utilisons une intonation finale pour le dernier segment puisqu\u2019il se trouve en fin de phrase. S\u2019il s\u2019\u00e9tait trouv\u00e9 en milieu de phrase, un patron intonatif diff\u00e9rent aurait \u00e9t\u00e9 choisi. L\u2019enregistrement de grandes quantit\u00e9s de petits segments audio pour la concat\u00e9nation exige un narrateur constant, un bon coach vocal et un post-traitement rigoureux des fichiers pour maximiser la fluidit\u00e9.<\/p>\n<h3><\/h3>\n<h4>Grammaires de reconnaissance<\/h4>\n<p>Nous utilisons actuellement des <a target=\"_blank\" href=\"https:\/\/www.w3.org\/TR\/speech-grammar\/\" rel=\"noopener\">grammaires SRGS<\/a> et l\u2019engin de reconnaissance de la parole de Nuance pour interpr\u00e9ter les requ\u00eates de l\u2019utilisateur, mais nous pourrions \u00e9galement utiliser des grammaires statistiques (SLM\/SSM). Les deux nous permettent d\u2019obtenir un r\u00e9sultat NLU (interpr\u00e9tation s\u00e9mantique) sans recourir \u00e0 l\u2019engin NLU de Rasa (ou autre). Ces grammaires permettent de contraindre ce que l\u2019usager peut dire selon le contexte et peuvent \u00eatre optimis\u00e9es pour maximiser la performance en fonction de ce qui est demand\u00e9 \u00e0 l\u2019usager, tout en supportant les digressions.<\/p>\n<p>D\u2019autres approches sont possibles, en l\u2019occurrence la combinaison d\u2019un engin de transcription automatique (\u201cspeech-to-text\u201d ou STT) et d\u2019un engin d\u2019interpr\u00e9tation s\u00e9mantique distinct (par exemple, Rasa NLU). Nous explorerons ces possibilit\u00e9s plus \u00e0 fond mais pour le moment, l\u2019utilisation de grammaires offre un bon \u00e9quilibre entre la performance et la simplicit\u00e9.<\/p>\n<h4><\/h4>\n<h4><span style=\"font-weight: 400;\">Distribution des ressources<\/span><\/h4>\n<p>Dans notre impl\u00e9mentation actuelle, le serveur NLG est aussi responsable de fournir ces ressources statiques \u00e0 la plateforme VoiceXML (fichiers audio) et \u00e0 la reconnaissance vocale de Nuance (grammaires). Dans l\u2019\u00e9ventualit\u00e9 o\u00f9 nous aurons besoin de grammaires dynamiques (pour reconna\u00eetre certains \u00e9l\u00e9ments provenant du profil de l\u2019utilisateur, notamment), il sera facile de rehausser notre serveur pour les g\u00e9n\u00e9rer.<\/p>\n<h3><\/h3>\n<h3>Construire une r\u00e9ponse compl\u00e8te<\/h3>\n<p>Les divers \u00e9l\u00e9ments de r\u00e9ponse de nos applications sont d\u00e9finis dans un fichier structur\u00e9 de format YAML qui relie l\u2019\u00e9tat du dialogue, les ressources associ\u00e9es ainsi que le contenu dynamique.<\/p>\n<p>Voici un premier extrait de notre fichier de ressources en fran\u00e7ais qui d\u00e9crit notre menu principal (un fichier \u00e9quivalent avec la m\u00eame structure existe pour l\u2019anglais):<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-6646 alignnone size-full lazyload\" data-src=\"https:\/\/www.nuecho.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/1-1.jpg\" alt=\"\" width=\"841\" height=\"478\" style=\"--smush-placeholder-width: 841px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 841\/478;display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;\" data-srcset=\"https:\/\/www.nuecho.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/1-1.jpg 841w, https:\/\/www.nuecho.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/1-1-480x273.jpg 480w\" data-sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) 841px, 100vw\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" \/><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Nous pouvons voir que les r\u00e9ponses, qui sont compos\u00e9es de messages et de grammaires, sont organis\u00e9es de mani\u00e8re hi\u00e9rarchis\u00e9e qui refl\u00e8te la structure de l\u2019application. Faire r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 une r\u00e9ponse dans une <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">story <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">Rasa est aussi simple que d\u2019utiliser une action <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">utter <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">(par exemple, <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">utter_main_menu.initial<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">). Le faire dans une action est aussi tr\u00e8s simple.<\/span><\/p>\n<p>En y regardant de plus pr\u00e8s, nous pouvons faire quelques observations int\u00e9ressantes:<\/p>\n<ul>\n<li><span style=\"font-weight: 400;\">La grammaire des intentions (<\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">intents grammar<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, sp\u00e9cifi\u00e9e \u00e0 l\u2019aide la cl\u00e9 sp\u00e9ciale <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">_grammars<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">) est d\u00e9finie une fois au premier niveau du menu principal et s\u2019applique \u00e0 chaque r\u00e9ponse (\u00e0 moins qu\u2019on lui en substitue une autre) pour \u00e9viter la r\u00e9p\u00e9tition.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Pour chaque r\u00e9ponse de type <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">reentry <\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">(repasser par le menu), nous rempla\u00e7ons les grammaires actives pour ajouter le support pour <\/span><i><span style=\"font-weight: 400;\">allDone<\/span><\/i><span style=\"font-weight: 400;\">, qui reconna\u00eet que l\u2019usager n\u2019a pas d\u2019autre requ\u00eate (en disant \u201cnon merci\u201d ou \u201cc\u2019est tout\u201d, par exemple).<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\"><span style=\"font-weight: 400;\">Il y a des messages d\u2019erreur progressifs lorsque l\u2019usager ne dit rien (no_input) ou lorsqu\u2019il y a une erreur de reconnaissance (no_match).<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>Voici un autre exemple int\u00e9ressant:<br \/>\n<img decoding=\"async\" class=\"wp-image-6648 alignnone size-full lazyload\" data-src=\"https:\/\/www.nuecho.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/2-1.jpg\" alt=\"\" width=\"843\" height=\"223\" style=\"--smush-placeholder-width: 843px; --smush-placeholder-aspect-ratio: 843\/223;display: block; margin-left: auto; margin-right: auto;\" data-srcset=\"https:\/\/www.nuecho.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/2-1.jpg 843w, https:\/\/www.nuecho.com\/wp-content\/uploads\/2020\/04\/2-1-480x127.jpg 480w\" data-sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) 843px, 100vw\" src=\"data:image\/gif;base64,R0lGODlhAQABAAAAACH5BAEKAAEALAAAAAABAAEAAAICTAEAOw==\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Nous vous pr\u00e9sentons ici notre mini gabarit de message qui est utilis\u00e9 pour la concat\u00e9nation lorsque nous devons jouer du contenu dynamique. Nous pouvons voir comment sont d\u00e9finis les \u00e9l\u00e9ments statiques du message sous la cl\u00e9 sp\u00e9ciale <em>_segments<\/em> de telle sorte qu\u2019on puisse facilement s\u2019y r\u00e9f\u00e9rer dans le gabarit (en utilisant <em>%segment_name%<\/em>). Les \u00e9l\u00e9ments dynamiques doivent faire partie de la requ\u00eate au serveur NLG et peuvent inclure d\u2019autres r\u00e9f\u00e9rences \u00e0 des segments ou encore des instructions pour la g\u00e9n\u00e9ration de synth\u00e8se vocale (TTS).<span style=\"font-size: x-large;\">En somme, en recevant une requ\u00eate ad\u00e9quate, le serveur NLG va trouver le gabarit de r\u00e9ponse correspondant, identifier les ressources n\u00e9cessaires, injecter les variables et assembler une r\u00e9ponse compl\u00e8te qui sera utilisable par le connecteur VoiceXML. <\/span><\/p>\n<h3 style=\"display: inline !important;\">Concernant l\u2019int\u00e9grit\u00e9 des ressources<\/h3>\n<p>Une application peut rapidement devenir complexe et comporter de grandes quantit\u00e9s de ressources. Pour s\u2019assurer que chaque grammaire est correctement d\u00e9finie et que chaque segment audio est enregistr\u00e9 (et qu\u2019il n\u2019y a pas de fichiers superflus qui tra\u00eenent), nous avons d\u00e9velopp\u00e9 des rapports d\u2019int\u00e9grit\u00e9 qui v\u00e9rifient que chaque ressource incluse dans notre fichier de d\u00e9finition fait r\u00e9f\u00e9rence \u00e0 un fichier existant. Ces rapports peuvent en outre \u00eatre utilis\u00e9s par l\u2019\u00e9quipe responsable de l\u2019enregistrement des messages.<\/p>\n<p>La seule pi\u00e8ce manquante \u00e0 notre \u00e9difice est une liste de r\u00e9f\u00e9rences applicatives permettant de nous assurer que les ressources de notre fichier de d\u00e9finition sont r\u00e9ellement utilis\u00e9es par l\u2019application.<\/p>\n<p>Comme vous aurez pu le constater, le serveur NLG est une composante fondamentale de notre approche de d\u00e9veloppement de RVI conversationnelles utilisant Rasa. Il nous permet de facilement sp\u00e9cifier des r\u00e9ponses multilingues et contextuelles compos\u00e9es de messages et de grammaires auxquels on peut faire r\u00e9f\u00e9rence ais\u00e9ment dans les <em>stories<\/em> ou les <em>actions<\/em> sur mesure. Ne manquez pas la suite de notre s\u00e9rie, o\u00f9 nous allons pr\u00e9senter notre nouvelle approche pour la gestion du dialogue!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dans notre s\u00e9rie pr\u00e9c\u00e9dente d\u2019articles sur le d\u00e9veloppement d\u2019applications conversationnelles \u00e0 l\u2019aide de Rasa (actuellement disponibles en anglais seulement), nous avons d\u00e9crit notre approche pour l\u2019ajout du support VoiceXML \u00e0 la plateforme Rasa et le d\u00e9veloppement d\u2019une d\u00e9mo bancaire convaincante utilisant des patrons de dialogues \u00e9volu\u00e9s. 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