SAP Conversational AI

Chatbots für SAP-Systeme entwickeln - So programmieren Sie Ihren eigenen digitalen Assistenten
1. Auflage 2021
ISBN: 978-3-8362-7922-2
Verlag: Rheinwerk Verlag GmbH

Buch, Deutsch, 434 Seiten, Format (B × H): 181 mm x 246 mm, Gewicht: 937 g

Reihe: SAP Press

Lassen Sie Bots für sich sprechen! Ob Kundenservice oder digitaler Assistent – mit diesem Buch lernen Sie, wie Sie mit SAP Conversational AI eigene Chatbots programmieren. Die Autoren führen Sie durch alle Phasen der Entwicklung vom Training des Bots bis zur Anbindung an die SAP-Systeme. Sie erhalten wertvolle Tipps zur Auswahl geeigneter Anwendungsfälle sowie für Monitoring und Optimierung.

Aus dem Inhalt:

- Conversational User Experience

- Terminologie und Grundkonzepte

- SAP Conversational AI

- Frage-und-Antwort-Bots (Q&A) und reguläre Bots

- Chatbots trainieren, verbinden und verbessern

- Anwendungsfälle

- Deployment und Betrieb von Bots

- Fallback und Disambiguierung

- Berechtigungen und Datenschutz

Autoren/Hrsg.

Müller, Thomas

Pretzsch, Christian

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Business Application Unternehmenssoftware SAP
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz Spracherkennung, Sprachverarbeitung

Inhaltsverzeichnis

Einleitung. 15

TEIL I.  Einführung. 21

  1.  Ziele und Einsatzgebiete von Conversational User Experience. 23

       1.1. Was ist Conversational User Experience?. 23

       1.2. Terminologie und Grundkonzepte. 26

       1.3. Geschichte der Chatbots. 38

       1.4. Chatbot vs. digitaler Assistent. 41

       1.5. Zusammenfassung. 46

  2.  Einführung in SAP Conversational AI. 47

       2.1. Die Plattform SAP Conversational AI im Überblick. 48

       2.2. Verwaltungs- und Einstellungsmöglichkeiten im Benutzerprofil. 57

       2.3. Arten von Bots. 71

       2.4. Erste Schritte zur Erstellung eines Chatbots. 73

       2.5. Verwendung vordefinierter Chatbot-Bestandteile. 80

       2.6. Zusammenfassung. 82

TEIL II.  Entwicklung eines Chatbots. 83

  3.  Einen Chatbot trainieren. 85

       3.1. Überblick über die Registerkarte 'Train'. 86

       3.2. Gesprächsabsichten mit Intents definieren. 95

       3.3. Das Entitätenkonzept. 100

       3.4. Entitätsanreicherungen hinzufügen. 115

       3.5. Das Datenset testen. 120

       3.6. Unterstützte Sprachen. 122

       3.7. Anwendung von NLP-Technologien. 123

       3.8. Training des Beispiel-Bots. 125

       3.9. Zusammenfassung. 129

  4.  Einen Chatbot aufbauen. 131

       4.1. Überblick über die Registerkarte 'Build'. 132

       4.2. Skills verwalten. 138

       4.3. Trigger verwenden. 145

       4.4. Voraussetzungen definieren. 150

       4.5. Aktionen erstellen. 155

       4.6. Zusammenfassung. 177

  5.  Den Chatbot verbinden. 179

       5.1. Bereitstellungskanäle. 179

       5.2. SAP Conversational AI Web Client. 189

       5.3. Fallback-Kanäle. 194

       5.4. Slack-Kanal für den Beispiel-Bot konfigurieren. 197

       5.5. Zusammenfassung. 200

  6.  Den Chatbot verbessern. 201

       6.1. Einträge filtern. 202

       6.2. Protokoll der Sprachverarbeitung auswerten. 204

       6.3. Verwendungsmetriken. 208

       6.4. Trainingsanalyse. 212

       6.5. Konversationsprotokolle. 218

       6.6. Zusammenfassung. 220

  7.  Bot-Einstellungen. 221

       7.1. Einstellungen eines Chatbots. 223

       7.2. Versionen. 234

       7.3. Umgebungen verwenden. 240

       7.4. Zusammenfassung. 245

  8.  Frage-Antwort-Bots. 247

       8.1. Frage-Antwort-Bot trainieren. 249

       8.2. Frage-Antwort-Bots bauen. 256

       8.3. Frage-Antwort-Bot verbessern. 259

       8.4. Einen eigenen Frage-Antwort-Bot erstellen. 261

       8.5. Zusammenfassung. 266

TEIL III.  Fortgeschrittene Chatbot-Konzepte. 267

  9.  Weiterführende Konzepte. 269

       9.1. Laufzeitverhalten eines Chatbots testen. 269

       9.2. Nutzung von API-Endpunkten. 275

       9.3. Feinheiten des Laufzeitverhaltens eines Chatbots. 288

       9.4. Mehrsprachigkeit und Ermittlung der Sprache. 298

       9.5. Skill-Disambiguierung. 303

       9.6. Zusammenfassung. 308

10.  Das Bot-Entwicklungsprojekt -- ein Praxisbeispiel. 309

       10.1. Von der Idee zum Chatbot-Projekt. 310

       10.2. Vor Beginn der Implementierung. 317

       10.3. Implementierung des Chatbots. 331

       10.4. Den fertigen Bot bereitstellen. 347

       10.5. Zusammenfassung. 352

11.  Integration von SAP Conversational AI. 353

       11.1. Integration externer Ressourcen. 354

       11.2. Integration in die SAP Integration Suite. 369

       11.3. Integration ins SAP Fiori Launchpad. 381

       11.4. Berechtigungskonzept und Single Sign-on. 391

       11.5. Konfiguration eines SAP-S/HANA-Frontend-Servers. 394

       11.6. Automatisierte Tests der Enterprise Edition. 396

       11.7. Zusammenfassung. 404

12.  Ausblick und zukünftige Technologien. 405

       12.1. Zukünftige Funktionalität von SAP Conversational AI. 405

       12.2. Trends im Bereich der künstlichen Intelligenz. 408

       12.3. Trends im Bereich Conversational User Experience. 412

       12.4. Zusammenfassung. 414

  A.  Glossar. 419

  B.  Literaturverzeichnis. 421

  C.  Das Autorenteam. 425

  Index. 427

Über Autor(innen)

Müller, Thomas
Thomas Müller ist gemeinsam mit Christian Pretzsch als Chief Product Owner für SAP Conversational AI tätig und arbeitet seit über 20 Jahren für die SAP SE. Nach seinem Studium der Informationstechnik wirkte er unter anderem als Entwickler und Architekt in den SAP Labs in Montreal am Web-Client-UI-Framework mit. Außerdem arbeitete er als Architekt bei SAP Design und war als Schulungsreferent und Redner bei externen und internen SAP-Veranstaltungen aktiv.

Pretzsch, Christian
Christian Pretzsch leitet als Development Manager der SAP-KI-Organisation das deutsche Engineering-Team für SAP Conversational AI und ist gemeinsam mit Thomas Müller Chief Product Owner für SAP Conversational AI. Er ist seit über 15 Jahren bei SAP tätig. In dieser Zeit arbeitete er unter anderem als Entwickler, User-Experience-Advokat und Design-Thinking-Coach im Bereich SAP-ERP-Finanzwesen sowie als Entwicklungsexperte für natürliche Sprachverarbeitung und -generierung für digitale Assistenten wie SAP CoPilot. Christian Pretzsch tritt darüber hinaus als Redner bei externen und internen SAP-Veranstaltungen auf. Er studierte Computerlinguistik, angewandte Informatik und romanische Sprachwissenschaft an der Universität Heidelberg.