Chatbot-arkitektur: En guide til at forstå strukturen af ​​chatbots

Indhold:

– Hvad er en chatbot egentlig?
– Hvordan fungerer chatbots?
– Hvad er chatbot-arkitektur?
– Hvilken arkitektur er nødvendig for den mest basale chatbot?
– Arkitektur på virksomhedsniveau
– Hvordan arkitekturen i en kapatbot virker
- Andre overvejelser for arkitektur på virksomhedsniveau
- Hvorfor det er vigtigt at få styr på chatbot-arkitekturen

Vi skifter i stigende grad væk fra taleopkald til fordel for tekst og grafik. 

Kommunikerer gennem en chatbot vinder i popularitet af to hovedårsager. Det er enkelt og øjeblikkeligt. 

Her vil vi undersøge, hvordan chatbots fungerer, hvordan man laver en bot og alt hvad du behøver at vide for at forstå strukturen i chatbot-arkitekturen. 

Men før vi dykker ind, lad os komme ned til det grundlæggende.

Hvad er en chatbot egentlig?

En chatbot er et softwareprogram, der simulerer en samtale mellem et menneske og en computer. Når der stilles et spørgsmål, a chatbot svarer ved hjælp af en videndatabase. 

Artificial intelligence (AI) software bruges til at simulere en samtale eller en chat på naturligt sprog. Dette udføres via en beskedplatform på en hjemmeside, en mobilapp eller via telefonen. 

Chatbots muliggør kommunikation mellem et menneske og en maskine. De er designet til at arbejde uafhængigt af menneskelig assistance og svare på spørgsmål ved hjælp af naturlig sprogbehandling (NLP). Dette er en gren af ​​kunstig intelligens, der giver computere evnen til at forstå tekst og talte ord på nogenlunde samme måde, som et menneske kan.

Chatbots kommer i forskellige former og former. 

Hvordan fungerer chatbots?

Chatbots gør det nemt for en bruger at finde svar på spørgsmål og forespørgsler gennem tekst, lyd eller begge dele - uden behov for menneskelig indgriben.

Bots er en automatiseret løsning, der giver din virksomhed mulighed for at håndtere flere kundeforespørgsler på samme tid. Ifølge statistikken skal erhvervslivet absolut være det tilgængelig 24 / 7. 

Chatbots har hurtigt integreret flere regler og naturlig sprogbehandling, og de nyeste typer er i stand til at lære, da de støt udsættes for mere menneskeligt sprog.

Nutidens AI-chatbots bruger avancerede AI-værktøjer til at fastslå, hvad brugeren forsøger at opnå.

Der er hovedsageligt to kategorier af chatbots, som angivet nedenfor.

Regelbaserede chatbots

Disse bots kan kun forstå et begrænset antal valg, de er blevet programmeret med. De tilbyder følgende fordele: 

• De er nemmere at bygge, fordi de arbejder på en sand-falsk algoritme for at forstå en kundes forespørgsel og komme med et relevant svar.
• De er nemmere at implementere, da de ikke har brug for omfattende træning.
• Det er nemmere at kontrollere de svar, de udsender, da de er sat op af mærket/virksomheden.

Men de har alvorlige ulemper:

• De er afhængige af foruddefinerede regler og kan ikke forstå meningen
• De arbejder baseret på knapper. Dette betyder, at chatbotten viser en række muligheder, som brugeren skal vælge imellem, hvilket gør det virkelig svært at kende brugerens sande hensigt, da den måske ikke er repræsenteret på mulighederne.

AI-baserede chatbots

Disse chatbots er sofistikerede, fordi de er udstyret med kunstig intelligens (AI). Ved hjælp af Natural Language Processing (NLP) og semantik svarer de på åbne forespørgsler. AI-chatbots kan identificere sprog, kontekst og hensigt og reagere i overensstemmelse hermed. De er en langt mere kompleks type chatbot.

Inden for dette område finder vi to forskellige tilgange:

Probabilistiske chatbots

Denne type bot bruger ende-til-ende maskinlæring til at skabe modeller baseret på historiske samtalelogfiler, snarere end via hensigtsregistrering og at finde et relevant svar i en videnbase. På trods af at de ikke holder sig til et fast script, og de kan være ret naturlige at interagere med, har de flere ulemper:

• Efterhånden som de lærer af erfaringer og data fra samtaler, kan der indføres en masse skævheder. Der er begrænset kontrol over output-samtaler, og mærkerne kan være ansvarlige i tilfælde af upassende opførsel af botten.
• Der skal en masse træningsdata til for at implementere og lancere en probabilistisk chatbot, da jo mere data den får, jo bedre har den en tendens til at præstere, hvilket gør implementeringer lange og smertefulde.
• De beslutninger, der træffes af chatbotten, sker i det, der er kendt som en 'sort boks', hvilket betyder, at der ikke er nogen som helst gennemsigtighed med hensyn til, hvordan chatbotten kom til en beslutning, og det er svært at ændre eller justere dens adfærd.   

Deterministiske chatbots

Denne type chatbot bruger en anden slags AI, og udnytter Natural Language Processing til at beregne vægten af ​​hvert ord, for at analysere konteksten og betydningen bag dem for at udskrive et resultat eller svar. 

Disse chatbots er i stand til at matche hensigterne med et svar baseret på mening.

De har deres fordele og ulemper:

• De udsender kun indhold, der er befolket af brandet, hvilket gør det nemmere at kontrollere tonefaldet og virksomhedens brandimage.
• De lærer ikke baseret på sandsynlighed, men kan give hints om nye varme emner, der skal inkluderes.
• De følger et deterministisk beslutningstræ for at guide kunderne til det ønskede resultat. Dette træ kan være meget komplekst, men overvåges og kontrolleres af virksomheden og er ikke åbent for vilde, uønskede svar. 
• Når der ikke er et relevant stykke indhold i videnbasen til at reagere på brugeren, vil de bede dem om at omformulere, ellers vil de eskalere sagen til en levende agent, hvilket skaber en jævn overgang og reducerer friktionen. 

Hvis du overvejer at introducere din egen chatbot, er det vigtigt at forstå chatbot-arkitekturen for at se, hvordan alt hænger sammen. Du skal selvfølgelig også blive meget fortrolig med test af automatisering.

Hvad er chatbot-arkitektur?

For at forstå strukturen af ​​chatbots er vi nødt til at se på den arkitektur, der bruges til at bygge dem. Den type arkitektur, du skal bruge til din chatbot, afhænger af, hvad du skal bruge den til. 

Uanset hvilken chatbot du bruger, er kommunikationsflowet stort set det samme.

Programmører bruger Java, Python, PHP og anden software til at skabe en bot, der svarer på forespørgsler. De fleste samtaler starter med en hilsen eller et spørgsmål, før brugeren bliver guidet gennem en række muligheder til det punkt, hvor de modtager deres svar.

Grundlæggende chatbot-arkitektur er detaljeret nedenfor.

Motor for naturlig sprogforståelse

Dette er det første trin i processen. En bruger indtaster en besked, og NLU'en læser denne for at forstå brugerens hensigt. Regelmotoren starter derefter for at finde ud af det bedste svar.

Du bliver nødt til at bruge lidt tid på at tænke over din fortælling og i særdeleshed qa teststrategi.

Vidensdatabase

Dette er et bibliotek med information om et produkt, en tjeneste, et emne eller hvad din virksomhed ellers har brug for. Det kan omfatte ofte stillede spørgsmål, fejlfindingsvejledninger, oplysninger om annullering af en tjeneste, eller hvordan man anmoder om en erstatning. 

Både viden og database fodrer chatbotten med den information, den kræver for at give et passende svar til brugeren.

Data opbevaring 

Det er her analyse- og samtaleloggene er gemt. Efterhånden som din chatbot får erfaring, vil du gerne udvikle mere specifik og avanceret analyse til brugbar indsigt. 

På alle stadier er det vigtigt at systematisere din virksomhed for at fastslå formålet med chatbotten. 

Hvilken arkitektur er nødvendig for den mest basale chatbot?

Små virksomheder og marketingkampagner starter generelt med en chatbot på niveau XNUMX. Disse kan typisk bygges på kun én platform. De er gode til at håndtere simple spørgsmål, der udgør 70 – 80 % af de almindelige spørgsmål. Disse slags chatbots besvarer simple spørgsmål såsom "Hvad tid åbner du?"

Når brugeren har brug for mere sofistikeret information, såsom en diagnose af et problem, bliver chatbotten nødt til at skalere op. 

Hvis nogen for eksempel spørger: "Hvad er der galt med mine cykelbremser?"

Dette ville kræve et højere niveau af chatbot.

Tingene begynder at blive meget mere komplicerede, efterhånden som chatbottens kapacitet begynder at tage fart, hvorfor det kan betale sig at planlægge omhyggeligt – især med wireframing. 

HTTP og chat-grænseflader

Niveau 2 chatbots er semi-scriptede og har en live chat widget. Det er her, du kan tale direkte med et kundesupportteam fra forsiden. 

Beskedmægler

Det er her, udgiveren, såsom chatgrænsefladen, tilføjer en besked til køen. Kunder får adgang til chatbot via meddelelsesplatforme som Messenger, Slack, WhatsAppog Livechat.

Live agent platform

Hvis en bot ikke kan identificere en brugers hensigt korrekt, er den menneskelige agent i stand til problemfrit at træde ind. I nogle tilfælde vil de løse problemet og give slutningen af ​​samtalen tilbage til botten.

Botten kan også genkalde kunders detaljer fra Customer Relationship Management (CRM), for eksempel for at ændre en adgangskode eller for at slå en ordre op.

Arkitektur på virksomhedsniveau

Hvis du vil tage dit chatbot-spil til næste niveau, skal du bruge teknikker til at muliggøre kompleks samtale. Du skal også finde ud af, hvordan du skaler din software op evne.  

Selvfølgelig er hver virksomhed anderledes. Her har vi samlet nogle af de almindelige teknologier, arbejdsgange og mønstre, der kræves for at bygge en bot med arkitektur på virksomhedsniveau.

Der er mange designovervejelser ud over kernefunktionaliteten. Det er vigtigt at bygge et program af planlægning af softwaretest ind i hvilken chatbot du end vælger.

En samtale-bot kan opdeles i 'hjernen' og et sæt omgivende krav eller "kroppen".

Hvordan en chatbots arkitektur fungerer

Chatbots fungerer ved at bruge tre klassificeringsmetoder:

• Mønster matchende
• Algoritmer
• Kunstige neurale netværk

Mønster matcher

Bots bruger mønstertilpasning til at analysere teksten og producere et passende svar. Standardstrukturen for disse mønstre er Artificial Intelligence Markup Language (AIML)

For eksempel:

Hvem er Joe Biden?

Joe Biden er USA's præsident 

Chatbot kender svaret, fordi hans eller hendes navn er en del af et tilknyttet mønster. Men for mere avanceret information, som ligger uden for det relaterede mønster, skal chatbotten bruge algoritmer. 

Algoritmer

Algoritmer reducerer antallet af klassifikatorer og skaber en mere overskuelig struktur. I det følgende eksempel tildeles hver klasse en score.

Input: "Hej, godmorgen."

Term: "Hej" (ingen match)

Term: "God" (klasse: Hilsen)

Term: "morgen" (klasse: Hilsen)

Klassifikation: Hilsen (score=2) 

Ved hjælp af en ligning findes ordmatches for den givne sætning, og dette identificerer klassen med det højeste match.

NLP motor

 Denne motor beregner output fra input ved hjælp af vægtede forbindelser. Hvert trin, der bruges i træningsdataene, ændrer vægtene for at opnå højere nøjagtighed. Sætninger er opdelt i individuelle ord, og derefter bruges hvert ord som input til at matche indholdet af databasen for netværket. Disse ord testes derefter løbende.

Andre overvejelser for arkitektur på virksomhedsniveau

Derudover skal chatbot-arkitekturen også tage hensyn til følgende elementer.

Sikkerhed 

Sikkerhed, styring og databeskyttelse bør prioriteres højt. Dette er især afgørende for virksomheder, der opbevarer de fortrolige oplysninger om millioner af kunder.

Du bør overveje, hvordan brugeren kan forblive anonym, hvis de ikke ønsker, at deres personlige oplysninger afsløres. Hvis de ønsker at få adgang til personlige oplysninger, bør de kunne gøre dette på en sikker måde.

Det er også vigtigt at bygge sikkerhedsforanstaltninger, så ingen kan hacke følsomme systemer uden autoritet.

Kvalitet

Det er her test skal virkelig være grundig. Enhver lille fejl, såsom en tastefejl eller et ødelagt hyperlink, vil sandsynligvis blive set af tusindvis af brugere om måneden. 

En lille fejl kan have en enorm indflydelse på din virksomheds omdømme.

Hvorfor det er vigtigt at få styr på chatbot-arkitekturen 

Chatbots strømliner interaktioner mellem mennesker og tjenester og forbedrer derfor kundeoplevelsen. De tilbyder også brands en mulighed for at forbedre engagementsprocessen og samtidig reducere omkostningerne ved kundeservice.

---

Kate Priestman – Marketingchef, Global App Testing

Kate Priestman er chef for marketing hos Global App Testing, en betroet og førende end-to-end test af softwareapplikationer løsning til QA-udfordringer. Kate har over 8 års erfaring inden for marketing, der hjælper brands med at opnå exceptionel vækst. Hun har omfattende viden om brandudvikling, generering af kundeemner og efterspørgsel og markedsføringsstrategi – hvilket driver virksomhedspåvirkning, når det er bedst. Du kan forbinde med hende på LinkedIn.

Stillingen Chatbot-arkitektur: En guide til at forstå strukturen af ​​chatbots dukkede først på Inbenta.

• Coinsmart. Europas bedste Bitcoin og Crypto Exchange.
• Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. FRI ADGANG.
• CryptoHawk. Altcoin radar. Gratis prøveversion.
• Kilde: https://www.inbenta.com/en/blog/chatbot-architecture-a-guide-to-understanding-the-structure-of-chatbots/