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An intelligent low-code platform for building task-oriented LLM-based chatbots
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OA
AI
DOI：10.1016/j.cola.2026.101401.png)
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摘要
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面向任务的聊天机器人帮助用户完成特定目标，例如订购产品。我们最近提出了Taskyto，一种用于构建基于LLM的面向任务聊天机器人的领域特定语言（DSL）。尽管Taskyto简化了开发，但由于复杂的安装、所需的DSL知识和运行聊天机器人所需的专用基础设施，它对非专家来说仍然具有挑战性。为了解决这些限制，我们提出了BOT-CRAFT，一个用于创建和部署Taskyto聊天机器人的低代码平台，并配备了一个智能助手，该助手能够从自然语言请求中生成Taskyto代码。我们报告了实验结果，这些实验证明了该助手在支持聊天机器人开发方面的可用性、有效性、性能和准确性。
Keyword:
Chatbots
Intelligent assistants
Low-code platforms
Large Language Models
Domain-specific languages
期刊
J
IF:
1.8
论文数:
28
被引数:
323
机构
引用论文
Applying model-driven engineering to the domain of chatbots: The Xatkit experience将模型驱动工程应用于聊天机器人领域：Xatkit的实践经验
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