Eunoia Plus

Eunoia-plus: Sistem Chitchhat Domain Terbuka

Eunoia-Plus adalah sistem chitchhat domain terbuka canggih yang mengintegrasikan beberapa modul AI untuk menciptakan percakapan yang dinamis, cerdas, dan alami. Sistem ini dirancang menggunakan arsitektur multi-modul, memungkinkannya untuk memahami dan menanggapi input pengguna di berbagai domain, termasuk cuaca, mata uang, dan banyak lagi.

Fitur

• Arsitektur Modular : Sistem ini dibagi menjadi empat modul utama:

  1. Pemahaman Bahasa Alami (NLU) : Menggunakan model Roberta yang disesuaikan untuk mendeteksi maksud pengguna dan mengekstrak informasi yang diperlukan dengan akurasi tinggi.
  2. Validasi Intent : Model berbasis XGBoost memastikan kebenaran niat yang terdeteksi, menangani niat ambigu dan tumpang tindih secara efisien.
  3. Dialog State Tracking (DST) : Melacak keadaan percakapan menggunakan metode turbo berbasis aturan dan GPT-3.5, menawarkan fleksibilitas dalam manajemen aliran percakapan.
  4. Generasi Jawaban : Memanfaatkan model Bloom dan T5 untuk menghasilkan respons yang koheren dan sesuai kontekstual.

• Dukungan untuk berbagai struktur niat : Menangani empat kategori niat:

  1. Bermaksud tanpa slot.
  2. Bermaksud dengan slot opsional.
  3. Maksud yang membutuhkan satu slot penting.
  4. Maksud yang membutuhkan beberapa slot penting.

• Akurasi Tinggi : Sistem memberikan akurasi tinggi di beberapa metrik:

  • Modul NLU: akurasi deteksi niat 96%, akurasi pengisian slot 97%.
  • Validasi Inten: Akurasi 95%.
  • Pelacakan Negara Dialog: akurasi 92% menggunakan metode berbasis aturan, dengan akurasi kontekstual yang ditingkatkan melalui metode berbasis GPT.
  • Generasi Jawaban: Menghasilkan tanggapan yang relevan dengan memanfaatkan sejarah dan keadaan percakapan.

Penggunaan

1. Sistem ini dibangun untuk menangani percakapan multi-giliran berdasarkan dataset domain terbuka.
2. Pengguna dapat berinteraksi dengan sistem melalui baris perintah atau mengintegrasikannya ke dalam platform atau aplikasi percakapan lainnya.
3. Arsitektur modular memungkinkan untuk kustomisasi yang mudah, membuatnya mudah beradaptasi dengan domain atau maksud yang berbeda.

Struktur proyek

• nlu/ : Berisi kode untuk modul pemahaman bahasa alami dan datanya.
• api/ : Berisi kode API untuk memanggil model fine-tuned sebagai server.
• intent_validation/ : modul berbasis XGBoost untuk memvalidasi maksud yang terdeteksi.
• dst/ : Berbasis aturan dan GPT-3.5 Berbasis Implementasi Pelacakan Negara.
• answer_generation/ : Model generasi jawaban, termasuk Bloom dan T5.

Model yang digunakan

• Roberta : Untuk deteksi niat dan pengisian slot.
• XGBoost : Untuk validasi maksud dan memastikan resolusi niat yang andal.
• GPT-3.5 Turbo : Untuk pelacakan negara dialog lanjutan menggunakan beberapa pembelajaran shot.
• Bloom dan T5 : Untuk menghasilkan tanggapan yang relevan secara kontekstual.

Pertunjukan

Sistem ini telah dievaluasi menggunakan beberapa metrik utama:

• Deteksi Inten : Akurasi 96%.
• Pengisian slot : akurasi 97%.
• Validasi Inten : Akurasi 95%.
• Dialog Pelacakan Negara :
  • Berbasis aturan: 92% akurasi negara.
  • Berbasis GPT: Akurasi keseluruhan 69,94% (output NLU), 100% kelancaran (aliran percakapan).