Validating conversational agents for data exploration with real use cases

A chatbot is a conversational agent that uses chat as its way of interaction with a user. It can be done through natural language, voice or text channels, with the goal to emulate a human-to-human communication. This thesis analyzes and validates the features of a framework for generating Chatbots for Data Exploration with real use cases. This framework relies on the conceptual representation of data sources and uses modeling abstractions that allow designers, for each key data element, to specify its role throughout the user interaction with the generated chatbot. From this specification, the framework automatically generates a chatbot able to explore the available data through a conversation in natural language. The contributions of this thesis are: - An immersion on real use cases of an actual company that relate to the data exploration task; - A detailed analysis over each use case regarding on how the framework could fulfill the company current necessities; - The design of extensions and improvements after the validation step.

Un chatbot è un agente conversazionale che utilizza la chat come mezzo di interazione con un utente. Può essere fatto attraverso il linguaggio naturale, la voce o i canali di testo, con l'obiettivo di emulare una comunicazione tipica dell'uomo. Questa tesi analizza e convalida le caratteristiche di un framework per la generazione di Chatbot per l'esplorazione dei dati con casi d'uso reali. Questo framework si basa sulla rappresentazione concettuale delle basi di dati e utilizza astrazioni di modellazione che consentono ai progettisti, per ogni elemento chiave, di specificarne il ruolo durante l'interazione dell'utente con il chatbot generato. Partendo da queste specifiche, il framework genera automaticamente un chatbot in grado di esplorare i dati disponibili attraverso una conversazione in linguaggio naturale. I contributi di questa tesi sono: - Un'immersione su casi d'uso reali di un'azienda reale che riguardano l'attività di esplorazione dei dati; - Un'analisi dettagliata su ciascun caso d'uso su come il framework potrebbe soddisfare le attuali necessità dell'azienda; - La progettazione di estensioni e miglioramenti dopo la fase di convalida.