LaLiga distreaza milioane cu AI conversational bazat pe Azure

Pentru LaLiga, mentinerea fanilor distrati si implicati este o prioritate absoluta. Si cand vine vorba de fani, liga de fotbal spaniola ii are in masa, cu aproximativ 1,6 miliarde de adepti ai retelelor sociale din intreaga lume. Deci, de fiecare data cand introduce o noua caracteristica, forum sau aplicatie pentru fani, popularitatea instantanee la nivel global este aproape garantata. Si, desi aceasta este o veste minunata pentru LaLiga, ea pune, de asemenea, provocari tehnice – nimeni nu doreste ca sistemele sa se blocheze sau sa nu raspunda atunci cand milioane de oameni incearca o noua aplicatie distractiva.

Cand LaLiga a ales sa dezvolte un asistent digital personal care ruleaza pe Microsoft Azure, dezvoltatorii sai au facut pasi atenti pentru a asigura performante optime in fata unui volum imens de utilizatori in mai multe limbi pe o varietate de platforme vocale. Mai exact, liga a folosit Azure pentru a construi o solutie de conversatie AI capabila sa gazduiasca ciudatenile de limbi si porecle pentru a oferi o experienta excelenta pe mai multe canale si pentru a gestiona un volum global de milioane de utilizatori.

Pe parcurs, au aparut cateva lectii valoroase pentru abordarea unei implementari de acest domeniu si scara.

Acordarea ciudatenilor de limbi si porecle

Asistentul virtual LaLiga a fost lansat pentru Google Assistant si Skype si va sustine in cele din urma 11 platforme. Asistentul a fost creat cu Azure Bot Service si Microsoft Bot Framework si incorporeaza Azure Cognitive Services si o varietate de alte instrumente Azure. Motorul principal pentru asistent profita de scalabilitatea si flexibilitatea Azure App Service – o platforma ca serviciu (PaaS) – pentru a eficientiza dezvoltarea. LaLiga l-a folosit de mai multe ori pentru a accelera dezvoltarea logicii bot, a serviciului de imagine, a conectorului Google Assistant, a conectorului Alexa, a incarcatorului de date, a gestionarii cache-ului si a doua functii Azure pentru date live si mesaje proactive.

Figura 1. Prezentare generala a arhitecturii asistentului virtual LaLiga

Fanii pot pune intrebari asistentului folosind limbajul natural, iar sistemul analizeaza aceasta intrare pentru a determina intentia utilizatorului utilizand Azure Text Analytics si Azure Cognitive Services Language Understanding in spaniola sau engleza. Acest lucru poate parea simplu, dar dezvoltatorii au aflat ca subtitrarile de limba pot complica procesul. De exemplu, cuvantul principal pentru „portar” este diferit in dialectele spaniole utilizate in Spania, Argentina si Columbia. Deci, maparea intrebarilor la intentiile necesare pentru a se potrivi unei relatii mai multe la unu pentru aceste variatii.

O problema similara a aparut cu jucatorii ale caror nume au ortografii complicate si nu corespund in mod clar pronuntiei – de exemplu, „Griesman” in loc de „Griezmann” – rezultand o varietate de traduceri. Solutia de aici a fost utilizarea aliasurilor pentru a ghida sistemul catre playerul corect. Poreclele au fost un alt punct de blocare. Dezvoltatorii au folosit Azure Monitor Application Insights pentru a investiga intrebarile utilizatorilor care nu erau mapate la niciun jucator existent si au constatat ca o multime de oameni intrebau despre un jucator, dar foloseau porecla lui mai degraba decat numele sau oficial. Inca o data, pseudonimele au venit in ajutor

Va garantam o experienta excelenta pe mai multe canale

Un obiectiv al echipei de dezvoltare a fost de a sprijini o experienta de utilizator consistenta si de inalta calitate pe diferite platforme si dispozitive mobile, fiecare dintre care are parametrii de afisare proprii si poate avea, de asemenea, protocoale de conexiune diferite. Ca raspuns la fiecare interogare a utilizatorului, asistentul virtual LaLiga returneaza trei elemente: o imagine, un text si un raspuns vocal. Imaginea poate fi o imagine a unui jucator sau o „carte de erou” care arata rezultatele meciului sau statisticile jucatorului. Pentru canalele cu afisaj vizual, imaginea si textul sunt personalizate cu XAML pentru a le face usor lizibile pentru rezolutia specifica a afisajului.

Nici toate canalele nu sunt create egal atunci cand vine vorba de popularitatea utilizatorilor. LaLiga se asteapta ca unele canale sa fie utilizate mult mai frecvent decat altele, iar acest lucru necesita ajustari pentru a gestiona corect resursele de scalabilitate. Dezvoltatorii au creat un serviciu de aplicatii pentru fiecare canal si l-au optimizat pentru utilizarea anticipata.

De asemenea, dezvoltatorii au trebuit sa personalizeze conectorii pe care asistentul ii foloseste pentru diferite canale, in functie de capacitatile si cerintele canalelor. De exemplu, interfata Alexa se bazeaza pe Microsoft .NET Framework, ceea ce a facilitat dezvoltarea unei conexiuni cu instrumentele Microsoft, dar Google Assistant foloseste Node.js, necesitand o dezvoltare mai complexa. Dezvoltatorii au gasit dificil sa mapeze mesajele de la asistentul virtual LaLiga la tipurile pe care Google Assistant le intelege. Adaugarea unui conector personalizat gazduit cu App Service a rezolvat problema. De asemenea, serviciul de aplicatii ajuta la gestionarea cerintelor de scalabilitate pentru canal. Microsoft foloseste lectiile invatate de la asistentul virtual LaLiga pentru a ajuta toti dezvoltatorii sa eficientizeze crearea de conectori cu roboti pe baza de Azure.

Figura 2. Prezentare generala a integrarii cu Google Assistant si Alexa

Planificare pentru milioane de utilizatori entuziasti

LaLiga anticipeaza ca asistentul va fi extrem de popular si ca majoritatea utilizatorilor vor pune mai multe intrebari, generand un numar mare de accesari in sistem in fiecare zi si ducand la un consum ridicat de resurse de calcul. Dezvoltatorii au adoptat multiple strategii pentru a atenua aceasta cerere ridicata.

Interogarile primite se impart in doua categorii – live si non-live. O interogare live ar putea fi una despre un meci in desfasurare, in care datele ar putea fi in continua schimbare, in timp ce o interogare non-live s-ar putea referi la un joc finalizat sau la statisticile de baza ale jucatorului. Ori de cate ori soseste o interogare non-live, rezultatul este stocat in cache, astfel incat raspunsul este usor disponibil daca altcineva pune aceeasi intrebare. Asistentul virtual LaLiga foloseste o baza de date SQL Azure extrem de optimizata ca stocare principala de date, mai degraba decat un lac de date nestructurat, pentru a accelera rezultatele.

Deoarece scalabilitatea era o mare preocupare, echipa a decis devreme sa dedice un dezvoltator testarii scalabilitatii. Dezvoltatorul a creat un sistem automatizat pentru a simula interogari catre asistent, testand in cele din urma milioane de accesari pe zi si pregatind scena pentru o lansare lina. Bombardarea sistemului cu atat de multe interogari a dezvaluit o alta problema – toate acele accesari erau interogari autentice, dar unele servicii web ar putea vedea acel volum imens si ar putea crede ca sistemul este lovit de un atac de negare a serviciului distribuit (DDOS). Deci, este esential sa va asigurati ca toate componentele sunt configurate pentru a tine cont de popularitatea asistentului.

Invata de la LaLiga si construieste-ti propriul bot mare

Desi unele dintre aceste cazuri de utilizare pot parea simple, experienta de dezvoltare a asistentului virtual LaLiga a aratat ca, uneori, o mica modificare a proceselor de dezvoltare sau a configuratiei aplicatiei poate aduce recompense substantiale in ceea ce priveste performanta sistemului si timpul de dezvoltare. Speram ca lectiile invatate in timpul proiectului LaLiga va vor ajuta sa va construiti propriul asistent digital popular!

Cititi studiul de caz pentru mai multe informatii despre transformarea digitala a LaLiga si initiativele sale de stimulare a implicarii fanilor.

Incepeti sa va construiti propriul asistent virtual de marca.

Incepeti mai simplu si construiti-va primul bot Q&A cu QnA Maker.