Progettazione e implementazione di un chatbot in tecnologia RASA per il supporto ai clienti di un gestore di servizi energetici

This work’s aim is to provide some useful information about the growing field of chatbots. Starting from the theory behind the Natural Language Processing (NLP) and the most im- portant chatbot development techniques, this work continues with the description of a real case, from the analysis of requirements to the implementation through the RASA framework. The main purpose of such virtual assistant is to provide customer support to a company that works in the energy sector. In particular, two different goals are determined which define the domain in which the chatbot works. Fi,rst of all, the chatbot must be able to answer every user question regarding the content of the client’s web site. Secondly, the assistant must be able to identify every possible problem related to users’ payments. It’s obvious that the overall system architecture includes components exploiting techniques of Artificial Intelli- gent and Machine Learning. For this reason, the work is considered to be highly experimental.

Il presente lavoro intende fornire informazioni utili riguardo il mondo sempre più popo- lato dei chatbot. Partendo da nozioni teoriche relative al Natural Language Processing (NLP) e alle metodologie di sviluppo dei chatbot, il lavoro prosegue con la presentazione di un caso d’uso reale, descritto dall’analisi dei requisiti fino all’implementazione vera e propria tramite il framework RASA. Lo scopo dell’assistente è quello di fornire supporto ai clienti di un ente nel settore dei servizi energetici. In particolare, vengono determinati due ambiti distinti che costituiscono il dominio di competenza del chatbot: in primis, l’assistente deve essere capace di rispondere alle domande poste dall’utente riguardo i contenuti del sito web del committente. Il chatbot deve, inoltre, saper identificare la presenza di problematiche relative ai pagamenti degli utenti. Risulta evidente come l’architettura del sistema complessivo debba comprendere componenti che facciano uso di tecniche di Intelligenza Artificiale e Machine Learning e rendano l’intero lavoro altamente sperimentale.