Chatbot-Architektur: Ein Leitfaden zum Verständnis der Struktur von Chatbots

Inhaltsübersicht:

– Was genau ist ein Chatbot?
– Wie funktionieren Chatbots?
– Was ist eine Chatbot-Architektur?
– Welche Architektur wird für den einfachsten Chatbot benötigt?
– Architektur auf Unternehmensebene
– Wie die Architektur eines chAtBot funktioniert
- Weitere Überlegungen zur Architektur auf Unternehmensebene
- Warum es wichtig ist, sich mit der Chatbot-Architektur auseinanderzusetzen

Wir wenden uns zunehmend von Sprachanrufen zugunsten von Text und Grafiken ab. 

Kommunikation über a Chatbot gewinnt aus zwei Hauptgründen an Popularität. Es ist einfach und augenblicklich. 

Hier untersuchen wir, wie Chatbots funktionieren, wie man einen Bot erstellt und alles, was Sie wissen müssen, um die Struktur der Chatbot-Architektur zu verstehen. 

Aber bevor wir eintauchen, kommen wir zu den Grundlagen.

Was genau ist ein Chatbot?

Ein Chatbot ist ein Softwareprogramm, das eine Unterhaltung zwischen einem Menschen und einem Computer simuliert. Wenn eine Frage gestellt wird, a Chatbot antwortet Nutzung einer Wissensdatenbank. 

Künstliche Intelligenz (KI)-Software wird verwendet, um ein Gespräch oder einen Chat in natürlicher Sprache zu simulieren. Dies erfolgt über eine Messaging-Plattform auf einer Website, eine mobile App oder über das Telefon. 

Chatbots ermöglichen die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine. Sie sind so konzipiert, dass sie unabhängig von menschlicher Unterstützung arbeiten und auf Fragen mit Hilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) antworten. Dies ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Fähigkeit verleiht, Texte und gesprochene Wörter ähnlich wie ein Mensch zu verstehen.

Chatbots gibt es in verschiedenen Formen und Gestalten. 

Wie funktionieren Chatbots?

Chatbots machen es einem Benutzer leicht, Antworten auf Fragen und Anfragen per Text, Audio oder beidem zu finden – ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist.

Bots sind eine automatisierte Lösung, mit der Ihr Unternehmen mehrere Kundenanfragen gleichzeitig bearbeiten kann. Laut Statistik muss das Geschäft unbedingt sein Verfügbar 24 / 7. 

Chatbots haben schnell mehr Regeln und die Verarbeitung natürlicher Sprache integriert, und die neuesten Typen sind in der Lage zu lernen, da sie ständig mehr menschlicher Sprache ausgesetzt sind.

Die heutigen KI-Chatbots verwenden fortschrittliche KI-Tools, um festzustellen, was der Benutzer erreichen möchte.

Es gibt hauptsächlich zwei Kategorien von Chatbots, wie unten aufgeführt.

Regelbasierte Chatbots

Diese Bots können nur eine begrenzte Anzahl von Auswahlmöglichkeiten verstehen, mit denen sie programmiert wurden. Sie bieten folgende Vorteile: 

• Sie sind einfacher zu erstellen, da sie mit einem True-False-Algorithmus arbeiten, um die Anfrage eines Kunden zu verstehen und eine relevante Antwort zu erhalten.
• Sie sind einfacher zu implementieren, da sie keine umfangreiche Schulung erfordern.
• Es ist einfacher, die von ihnen ausgegebenen Antworten zu kontrollieren, da sie von der Marke/dem Unternehmen eingerichtet werden.

Sie haben jedoch schwerwiegende Nachteile:

• Sie verlassen sich auf vordefinierte Regeln und können die Bedeutung nicht verstehen
• Sie funktionieren basierend auf Schaltflächen. Das bedeutet, dass der Chatbot eine Reihe von Optionen anzeigt, aus denen der Benutzer wählen muss, was es wirklich schwierig macht, die wahre Absicht des Benutzers wirklich zu kennen, da sie möglicherweise nicht in den Optionen dargestellt wird.

KI-basierte Chatbots

Diese Chatbots sind anspruchsvoll, weil sie mit ausgestattet sind künstliche Intelligenz (AI). Mithilfe von Natural Language Processing (NLP) und Semantik antworten sie auf offene Anfragen. KI-Chatbots können Sprache, Kontext und Absicht erkennen und entsprechend reagieren. Sie sind eine weitaus komplexere Art von Chatbots.

Innerhalb dieses Bereichs finden wir zwei unterschiedliche Ansätze:

Wahrscheinlichkeitsbasierte Chatbots

Diese Art von Bot verwendet End-to-End-Maschinenlernen, um Modelle auf der Grundlage historischer Konversationsprotokolle zu erstellen, anstatt die Absicht zu erkennen und eine relevante Antwort in einer Wissensdatenbank nachzuschlagen. Trotz der Tatsache, dass sie sich nicht an ein festes Skript halten und die Interaktion mit ihnen ganz natürlich sein kann, haben sie mehrere Nachteile:

• Wenn sie aus Erfahrungen und Daten aus Gesprächen lernen, können viele Vorurteile eingeführt werden. Es gibt nur begrenzte Kontrolle über die ausgegebenen Konversationen, und die Marken können im Falle eines unangemessenen Verhaltens des Bots haftbar gemacht werden.
• Um einen probabilistischen Chatbot zu implementieren und zu starten, sind viele Trainingsdaten erforderlich, denn je mehr Daten er erhält, desto besser funktioniert er tendenziell, was Implementierungen langwierig und schmerzhaft macht.
• Die vom Chatbot getroffenen Entscheidungen erfolgen in einer sogenannten „Black Box“, was bedeutet, dass es keinerlei Transparenz darüber gibt, wie der Chatbot zu einer Entscheidung gekommen ist, und es ist schwierig, sein Verhalten zu ändern oder zu optimieren.   

Deterministische Chatbots

Diese Art von Chatbot verwendet eine andere Art von KI, und nutzt Natural Language Processing, um das Gewicht jedes Wortes zu berechnen, den Kontext und die Bedeutung dahinter zu analysieren, um ein Ergebnis oder eine Antwort auszugeben. 

Diese Chatbots sind in der Lage, die Absichten anhand der Bedeutung einer Antwort zuzuordnen.

Sie haben ihre Vor- und Nachteile:

• Sie geben nur Inhalte aus, die von der Marke bevölkert sind, was es einfacher macht, den Tonfall und das Markenimage des Unternehmens zu kontrollieren.
• Sie lernen nicht auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten, sondern können Hinweise auf neue heiße Themen geben, die aufgenommen werden sollten.
• Sie folgen einem deterministischen Entscheidungsbaum, um Kunden zum gewünschten Ergebnis zu führen. Dieser Baum kann sehr komplex sein, wird aber vom Unternehmen überwacht und kontrolliert und ist nicht offen für wilde, unerwünschte Antworten. 
• Wenn es in der Wissensdatenbank keinen relevanten Inhalt gibt, um dem Benutzer zu antworten, werden sie ihn bitten, ihn neu zu formulieren, oder er wird es tun Eskalieren Sie den Fall an einen echten Agenten, schafft einen sanften Übergang und reduziert die Reibung. 

Wenn Sie daran denken, Ihren eigenen Chatbot einzuführen, ist es wichtig, die Chatbot-Architektur zu verstehen, um zu sehen, wie alles zusammenpasst. Sie müssen sich natürlich auch sehr gut damit vertraut machen Testautomatisierung.

Was ist Chatbot-Architektur?

Um die Struktur von Chatbots zu verstehen, müssen wir uns die Architektur ansehen, die zu ihrer Erstellung verwendet wird. Die Art der Architektur, die Sie für Ihren Chatbot benötigen, hängt davon ab, wofür Sie ihn benötigen. 

Welchen Chatbot Sie auch verwenden, der Kommunikationsfluss ist grundsätzlich derselbe.

Programmierer verwenden Java, Python, PHP und andere Software, um einen Bot zu erstellen, der auf Anfragen antwortet. Die meisten Gespräche beginnen mit einer Begrüßung oder einer Frage, bevor der Benutzer durch eine Reihe von Optionen geführt wird, bis er seine Antwort erhält.

Die grundlegende Chatbot-Architektur wird unten detailliert beschrieben.

Engine zum Verstehen natürlicher Sprache

Dies ist der erste Schritt des Prozesses. Ein Benutzer gibt eine Nachricht ein und die NLU liest diese, um die Absicht des Benutzers zu verstehen. Die Regel-Engine springt dann ein, um die beste Antwort herauszufinden.

Sie müssen einige Zeit damit verbringen, über Ihre Erzählung nachzudenken und insbesondere über die q eine Teststrategie.

Wissensbasis

Dies ist eine Bibliothek mit Informationen zu einem Produkt, einer Dienstleistung, einem Thema oder was auch immer Ihr Unternehmen sonst benötigt. Es kann häufig gestellte Fragen, Anleitungen zur Fehlerbehebung, Informationen zum Kündigen eines Dienstes oder zum Anfordern eines Ersatzes enthalten. 

Das Wissen und die Datenbank füttern den Chatbot mit den Informationen, die er benötigt, um dem Benutzer eine angemessene Antwort zu geben.

Datenspeicher 

Hier werden die Analyse- und Konversationsprotokolle gespeichert. Wenn Ihr Chatbot an Erfahrung gewinnt, werden Sie spezifischere und fortschrittlichere Analysen für umsetzbare Erkenntnisse entwickeln wollen. 

In jeder Phase ist es wichtig, Systematisieren Sie Ihr Unternehmen um den Zweck des Chatbots festzulegen. 

Welche Architektur wird für den einfachsten Chatbot benötigt?

Kleine Unternehmen und Marketingkampagnen beginnen im Allgemeinen mit einem Level-XNUMX-Chatbot. Darauf kann in der Regel aufgebaut werden nur eine Plattform. Sie sind großartig darin, einfache Fragen zu beantworten, die 70 – 80 % der häufigsten Fragen ausmachen. Diese Art von Chatbots beantwortet einfache Fragen wie „Um wie viel Uhr haben Sie geöffnet?“.

Wenn der Benutzer anspruchsvollere Informationen benötigt, z. B. eine Diagnose eines Problems, muss der Chatbot skaliert werden. 

Wenn jemand zum Beispiel fragt: „Was ist mit meinen Fahrradbremsen los?“

Dies würde ein höheres Niveau an Chatbots erfordern.

Die Dinge werden viel komplizierter, wenn die Leistungsfähigkeit des Chatbots zunimmt, weshalb es sich auszahlt, sorgfältig zu planen – insbesondere mit Wireframing. 

HTTP- und Chat-Schnittstellen

Level-2-Chatbots sind semi-scripted und verfügen über a Live-Chat-Widget. Hier können Sie von der Startseite aus direkt mit einem Kundensupport-Team sprechen. 

Nachrichtenbroker

Hier fügt der Herausgeber, z. B. die Chat-Schnittstelle, eine Nachricht zur Warteschlange hinzu. Kunden greifen über Messaging-Plattformen wie Messenger, Slack, Whatsapp, und Livechat.

Plattform für Live-Agenten

Wenn ein Bot die Absicht eines Benutzers nicht richtig erkennt, kann der menschliche Agent nahtlos eingreifen. In einigen Fällen lösen sie das Problem und übergeben das Ende der Konversation wieder an den Bot.

Der Bot kann auch Kundendaten aus dem Customer Relationship Management (CRM) abrufen, um beispielsweise ein Passwort zu ändern oder eine Bestellung nachzuschlagen.

Architektur auf Unternehmensebene

Wenn Sie Ihr Chatbot-Spiel auf die nächste Stufe bringen möchten, müssen Sie Techniken anwenden, um komplexe Konversationen zu ermöglichen. Sie müssen auch festlegen, wie Skalieren Sie Ihre Software Fähigkeit.  

Natürlich ist jedes Geschäft anders. Hier haben wir einige der gängigen Technologien, Workflows und Muster zusammengestellt, die zum Erstellen eines Bots mit Architektur auf Unternehmensebene erforderlich sind.

Es gibt viele Designüberlegungen, die über die Kernfunktionalität hinausgehen. Es ist wichtig, ein Programm zu erstellen Softwaretestplanung in einen beliebigen Chatbot Ihrer Wahl.

Ein Conversational Bot kann in das „Gehirn“ und eine Reihe von umgebenden Anforderungen oder „den Körper“ unterteilt werden.

Wie die Architektur eines Chatbots funktioniert

Chatbots arbeiten mit drei Klassifizierungsmethoden:

• Mustervergleich
• Algorithms
• Künstliche neurale Netzwerke

Musterabgleicher

Bots verwenden Musterabgleich, um den Text zu analysieren und eine passende Antwort zu erzeugen. Die Standardstruktur dieser Muster ist die Artificial Intelligence Markup Language (AIML).

Beispielsweise:

Wer ist Joe Biden?

Joe Biden ist der Präsident der Vereinigten Staaten 

Der Chatbot kennt die Antwort, weil sein Name Teil eines zugehörigen Musters ist. Aber für fortgeschrittenere Informationen, die über das zugehörige Muster hinausgehen, muss der Chatbot Algorithmen verwenden. 

Algorithms

Algorithmen reduzieren die Anzahl der Klassifikatoren und schaffen eine überschaubarere Struktur. Im folgenden Beispiel wird jeder Klasse eine Punktzahl zugewiesen.

Eingabe: „Hallo, guten Morgen.“

Begriff: „Hallo“ (keine Übereinstimmungen)

Begriff: „Gut“ (Klasse: Grüße)

Begriff: „Morgen“ (Klasse: Grüße)

Klassifizierung: Grüße (Punktzahl=2) 

Mit Hilfe einer Gleichung werden Wortübereinstimmungen für den gegebenen Satz gefunden und dies identifiziert die Klasse mit der höchsten Übereinstimmung.

NLP-Engine

 Diese Engine berechnet die Ausgabe aus der Eingabe unter Verwendung gewichteter Verbindungen. Jeder in den Trainingsdaten verwendete Schritt ändert die Gewichte, um eine höhere Genauigkeit zu erreichen. Sätze werden in einzelne Wörter zerlegt und dann wird jedes Wort als Eingabe verwendet, um den Inhalt der Datenbank für das Netzwerk abzugleichen. Diese Wörter werden dann kontinuierlich getestet.

Weitere Überlegungen zur Architektur auf Unternehmensebene

Darüber hinaus muss die Chatbot-Architektur auch die folgenden Elemente berücksichtigen.

Sicherheit 

Sicherheit, Governance und Datenschutz sollten hohe Priorität haben. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, die die vertraulichen Daten von Millionen von Kunden speichern.

Sie sollten überlegen, wie der Benutzer anonym bleiben kann, wenn er nicht möchte, dass seine persönlichen Daten preisgegeben werden. Wenn sie auf persönliche Informationen zugreifen möchten, sollten sie dies auf sichere Weise tun können.

Es ist auch wichtig, Sicherheitsvorkehrungen zu treffen, damit niemand unbefugt sensible Systeme hacken kann.

Qualität

Das ist wo Natürlich sind wir auch auf Facebook zu finden: <br> <a href="https://www.facebook.com/tijhof.de" target="_blank" rel="noopener"><img class="alignleft wp-image-15850 size-full" src="https://tijhof.nl/wp-content/uploads/2024/03/facebookGmBh.png" alt="" width="250" height="50"></a> muss wirklich gründlich sein. Jeder kleine Fehler, wie ein Tippfehler oder ein defekter Hyperlink, wird wahrscheinlich jeden Monat von Tausenden von Benutzern gesehen. 

Ein kleiner Fehler kann einen großen Einfluss auf den Ruf Ihres Unternehmens haben.

Warum es wichtig ist, sich mit der Chatbot-Architektur auseinanderzusetzen 

Chatbots rationalisieren die Interaktionen zwischen Menschen und Diensten und verbessern somit das Kundenerlebnis. Sie bieten Marken auch die Möglichkeit, den Engagement-Prozess zu verbessern und gleichzeitig die Kosten für den Kundenservice zu senken.

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Kate Priestman – Marketingleiterin, globale App-Tests

Kate Priestman ist Marketingleiterin bei Global App Testing, einem vertrauenswürdigen und führenden End-to-End-Unternehmen Testen von Softwareanwendungen Lösung für QA-Herausforderungen. Kate hat über 8 Jahre Erfahrung im Bereich Marketing und hilft Marken dabei, außergewöhnliches Wachstum zu erzielen. Sie verfügt über umfassende Kenntnisse in den Bereichen Markenentwicklung, Lead- und Nachfragegenerierung sowie Marketingstrategie, um die geschäftliche Wirkung bestmöglich zu steigern. Du kannst dich mit ihr verbinden LinkedIn.

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• Quelle: https://www.inbenta.com/en/blog/chatbot-architecture-a-guide-to-understanding-the-structure-of-chatbots/