Αρχιτεκτονική Chatbot: Ένας οδηγός για την κατανόηση της δομής των Chatbots

Περιεχόμενα:

– Τι ακριβώς είναι ένα chatbot;
– Πώς λειτουργούν τα chatbots;
– Τι είναι η αρχιτεκτονική του chatbot;
– Ποια αρχιτεκτονική χρειάζεται για το πιο βασικό chatbot;
– Αρχιτεκτονική σε επίπεδο επιχείρησης
– Πώς η αρχιτεκτονική ενός κεφτο atbot λειτουργεί
- Άλλα ζητήματα για την αρχιτεκτονική σε επίπεδο επιχείρησης
- Γιατί είναι σημαντικό να εξοικειωθείτε με την αρχιτεκτονική του chatbot

Όλο και περισσότερο, απομακρυνόμαστε από τις φωνητικές κλήσεις υπέρ του κειμένου και των γραφικών. 

Επικοινωνία μέσω α chatbot κερδίζει σε δημοτικότητα για δύο βασικούς λόγους. Είναι απλό και στιγμιαίο. 

Εδώ θα εξετάσουμε πώς λειτουργούν τα chatbot, πώς να φτιάξετε ένα bot και όλα όσα πρέπει να γνωρίζετε για να κατανοήσετε τη δομή της αρχιτεκτονικής chatbot. 

Αλλά πριν βουτήξουμε, ας πάμε στα βασικά.

Τι είναι το chatbot;

Το chatbot είναι ένα πρόγραμμα λογισμικού που προσομοιώνει μια συνομιλία μεταξύ ενός ανθρώπου και ενός υπολογιστή. Όταν τίθεται μια ερώτηση, α Το chatbot απαντά χρησιμοποιώντας μια βάση δεδομένων γνώσεων. 

Το λογισμικό τεχνητής νοημοσύνης (AI) χρησιμοποιείται για την προσομοίωση μιας συνομιλίας ή μιας συνομιλίας σε φυσική γλώσσα. Αυτό πραγματοποιείται μέσω μιας πλατφόρμας ανταλλαγής μηνυμάτων σε έναν ιστότοπο, μια εφαρμογή για κινητά ή μέσω τηλεφώνου. 

Τα chatbot επιτρέπουν την επικοινωνία μεταξύ ανθρώπου και μηχανής. Έχουν σχεδιαστεί για να λειτουργούν ανεξάρτητα από την ανθρώπινη βοήθεια και να απαντούν σε ερωτήσεις χρησιμοποιώντας επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP). Αυτός είναι ένας κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης που παρέχει στους υπολογιστές την ικανότητα να κατανοούν κείμενο και προφορικές λέξεις με τον ίδιο σχεδόν τρόπο που μπορεί ένας άνθρωπος.

Τα chatbot έρχονται σε διαφορετικά σχήματα και μορφές. 

Πώς λειτουργούν τα chatbots;

Τα chatbot διευκολύνουν τον χρήστη να βρει απαντήσεις σε ερωτήσεις και αιτήματα μέσω κειμένου, ήχου ή και των δύο – χωρίς την ανάγκη ανθρώπινης παρέμβασης.

Τα bots είναι μια αυτοματοποιημένη λύση που επιτρέπει στην επιχείρησή σας να χειρίζεται πολλά ερωτήματα πελατών ταυτόχρονα. Σύμφωνα με τα στατιστικά στοιχεία, οι επιχειρήσεις πρέπει οπωσδήποτε να είναι διαθέσιμο 24 / 7. 

Τα chatbot έχουν ενσωματώσει γρήγορα περισσότερους κανόνες και επεξεργασία φυσικής γλώσσας και οι πιο πρόσφατοι τύποι μπορούν να μάθουν καθώς εκτίθενται σταθερά σε περισσότερη ανθρώπινη γλώσσα.

Τα σημερινά chatbot AI χρησιμοποιούν προηγμένα εργαλεία AI για να καθορίσουν τι προσπαθεί να επιτύχει ο χρήστης.

Υπάρχουν κυρίως δύο κατηγορίες chatbot, όπως αναφέρονται παρακάτω.

Chatbot που βασίζονται σε κανόνες

Αυτά τα ρομπότ μπορούν να κατανοήσουν μόνο έναν περιορισμένο αριθμό επιλογών με τις οποίες έχουν προγραμματιστεί. Προσφέρουν τα ακόλουθα οφέλη: 

• Είναι απλούστερη στην κατασκευή τους επειδή εργάζονται σε έναν αλγόριθμο αληθούς-λάθους για να κατανοήσουν το ερώτημα ενός πελάτη και να βρουν μια σχετική απάντηση.
• Είναι πιο εύκολο να εφαρμοστούν αφού δεν χρειάζονται εκτενή εκπαίδευση.
• Είναι πιο εύκολο να ελέγχετε τις απαντήσεις που δίνουν, καθώς έχουν δημιουργηθεί από την επωνυμία/την εταιρεία.

Ωστόσο, έχουν σοβαρά μειονεκτήματα:

• Βασίζονται σε προκαθορισμένους κανόνες και δεν μπορούν να κατανοήσουν το νόημα
• Λειτουργούν με βάση κουμπιά. Αυτό σημαίνει ότι το chatbot εμφανίζει μια σειρά επιλογών από τις οποίες πρέπει να επιλέξει ο χρήστης, γεγονός που καθιστά πραγματικά δύσκολο να γνωρίζει κανείς πραγματικά την πραγματική πρόθεση του χρήστη, καθώς ενδέχεται να μην αναπαρίσταται στις επιλογές.

Chatbots που βασίζονται σε AI

Αυτά τα chatbots είναι εξελιγμένα επειδή είναι εξοπλισμένα με τεχνητή νοημοσύνη (ΟΛΑ ΣΥΜΠΕΡΙΛΑΜΒΑΝΟΝΤΑΙ). Χρησιμοποιώντας Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) και σημασιολογία, απαντούν σε ερωτήματα ανοιχτού τύπου. Τα chatbot AI μπορούν να αναγνωρίσουν τη γλώσσα, το πλαίσιο και την πρόθεση και να ανταποκριθούν ανάλογα. Είναι ένας πολύ πιο σύνθετος τύπος chatbot.

Σε αυτό το πεδίο, βρίσκουμε δύο διαφορετικές προσεγγίσεις:

Πιθανολογικά chatbots

Αυτός ο τύπος ρομπότ χρησιμοποιεί μηχανική εκμάθηση από άκρο σε άκρο για τη δημιουργία μοντέλων με βάση ιστορικά αρχεία καταγραφής συνομιλιών, αντί μέσω εντοπισμού πρόθεσης και αναζήτησης σχετικής απόκρισης σε μια βάση γνώσεων. Παρά το γεγονός ότι δεν μένουν σε ένα σταθερό σενάριο και μπορεί να είναι πολύ φυσικό να αλληλεπιδράσουν, έχουν πολλά μειονεκτήματα:

• Καθώς μαθαίνουν από την εμπειρία και τα δεδομένα από τις συνομιλίες, μπορούν να εισαχθούν πολλές προκαταλήψεις. Υπάρχει περιορισμένος έλεγχος στις συνομιλίες εξόδου και οι επωνυμίες μπορεί να είναι υπεύθυνες σε περίπτωση ακατάλληλης συμπεριφοράς του bot.
• Απαιτούνται πολλά δεδομένα εκπαίδευσης για την υλοποίηση και την εκκίνηση ενός πιθανολογικού chatbot, καθώς όσο περισσότερα δεδομένα λαμβάνει, τόσο καλύτερα τείνει να αποδίδει, γεγονός που καθιστά τις υλοποιήσεις μακροχρόνιες και επίπονες.
• Οι αποφάσεις που λαμβάνονται από το chatbot συμβαίνουν σε αυτό που είναι γνωστό ως «μαύρο κουτί», που σημαίνει ότι δεν υπάρχει καμία απολύτως διαφάνεια σχετικά με το πώς το chatbot κατέληξε σε μια απόφαση και είναι δύσκολο να τροποποιήσετε ή να τροποποιήσετε τη συμπεριφορά του.   

Ντετερμινιστικά chatbots

Αυτός ο τύπος chatbot χρησιμοποιεί ένα διαφορετικό είδος AI, και αξιοποιεί την Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας για να υπολογίσει το βάρος κάθε λέξης, να αναλύσει το πλαίσιο και το νόημα πίσω από αυτές, προκειμένου να δώσει αποτέλεσμα ή απάντηση. 

Αυτά τα chatbots μπορούν να αντιστοιχίσουν τις προθέσεις σε μια απάντηση που βασίζεται στο νόημα.

Έχουν τα πλεονεκτήματα και τα αρνητικά τους:

• Εξάγουν μόνο περιεχόμενο που συμπληρώνεται από την επωνυμία, γεγονός που διευκολύνει τον έλεγχο του τόνου της φωνής και της εικόνας της επωνυμίας της εταιρείας.
• Δεν μαθαίνουν βάσει πιθανοτήτων, αλλά μπορούν να δώσουν συμβουλές για νέα καυτά θέματα που πρέπει να συμπεριληφθούν.
• Ακολουθούν ένα ντετερμινιστικό δέντρο αποφάσεων για να καθοδηγήσουν τους πελάτες στο επιθυμητό αποτέλεσμα. Αυτό το δέντρο μπορεί να είναι πολύ περίπλοκο, αλλά εποπτεύεται και ελέγχεται από την εταιρεία και δεν είναι ανοιχτό σε άγριες, ανεπιθύμητες απαντήσεις. 
• Όποτε δεν υπάρχει σχετικό κομμάτι περιεχομένου στη βάση γνώσεων για να απαντήσει στον χρήστη, θα του ζητήσει να το επαναδιατυπώσει ή θα κλιμακώσει την υπόθεση σε ζωντανό πράκτορα, δημιουργώντας ομαλή μετάβαση και μειώνοντας την τριβή. 

Εάν σκέφτεστε να εισαγάγετε το δικό σας chatbot, είναι απαραίτητο να κατανοήσετε την αρχιτεκτονική του chatbot για να δείτε πώς ταιριάζουν όλα μαζί. Θα πρέπει επίσης φυσικά να εξοικειωθείτε πολύ δοκιμή αυτοματισμού.

Τι είναι η αρχιτεκτονική του chatbot;

Για να κατανοήσουμε τη δομή των chatbots, πρέπει να δούμε την αρχιτεκτονική που χρησιμοποιείται για την κατασκευή τους. Ο τύπος αρχιτεκτονικής που θα χρειαστείτε για το chatbot σας εξαρτάται από το για το οποίο το χρειάζεστε. 

Όποιο chatbot και αν χρησιμοποιείτε, η ροή επικοινωνίας είναι βασικά η ίδια.

Οι προγραμματιστές χρησιμοποιούν Java, Python, PHP και άλλο λογισμικό για να δημιουργήσουν ένα bot που απαντά σε ερωτήματα. Οι περισσότερες συνομιλίες ξεκινούν με έναν χαιρετισμό ή μια ερώτηση προτού ο χρήστης καθοδηγηθεί μέσω μιας σειράς επιλογών μέχρι να λάβει την απάντησή του.

Η βασική αρχιτεκτονική chatbot περιγράφεται αναλυτικά παρακάτω.

Μηχανή κατανόησης φυσικής γλώσσας

Αυτό είναι το πρώτο βήμα της διαδικασίας. Ένας χρήστης πληκτρολογεί ένα μήνυμα και το NLU το διαβάζει για να κατανοήσει την πρόθεση του χρήστη. Η μηχανή κανόνων μπαίνει στη συνέχεια για να καταλάβει την καλύτερη απόκριση.

Θα χρειαστεί να αφιερώσετε λίγο χρόνο για να σκεφτείτε την αφήγησή σας και ειδικότερα το qa στρατηγική δοκιμών.

Βάση γνώσεων

Αυτή είναι μια βιβλιοθήκη πληροφοριών σχετικά με ένα προϊόν, μια υπηρεσία, ένα θέμα ή οτιδήποτε άλλο απαιτεί η επιχείρησή σας. Μπορεί να περιλαμβάνει συχνές ερωτήσεις, οδηγούς αντιμετώπισης προβλημάτων, πληροφορίες σχετικά με την ακύρωση μιας υπηρεσίας ή πώς να ζητήσετε αντικατάσταση. 

Η γνώση και η βάση δεδομένων τροφοδοτούν το chatbot με τις πληροφορίες που απαιτεί για να δώσει μια κατάλληλη απάντηση στον χρήστη.

Αποθήκευση δεδομένων 

Εδώ αποθηκεύονται τα αναλυτικά στοιχεία και τα αρχεία καταγραφής συνομιλιών. Καθώς το chatbot σας αποκτά εμπειρία, θα θέλετε να αναπτύξετε πιο συγκεκριμένα και προηγμένα αναλυτικά στοιχεία για χρήσιμες πληροφορίες. 

Σε κάθε στάδιο, είναι απαραίτητο να συστηματοποιήστε την επιχείρησή σας για να καθορίσετε τον σκοπό του chatbot. 

Ποια αρχιτεκτονική χρειάζεται για το πιο βασικό chatbot;

Οι μικρές επιχειρήσεις και οι καμπάνιες μάρκετινγκ ξεκινούν γενικά με ένα chatbot επιπέδου πρώτου. Αυτά μπορούν συνήθως να βασιστούν μόνο μια πλατφόρμα. Είναι εξαιρετικά στο να χειρίζονται απλές ερωτήσεις που αποτελούν το 70 – 80% των κοινών ερωτήσεων. Αυτού του είδους τα chatbot απαντούν σε απλές ερωτήσεις όπως "Τι ώρα ανοίγετε;"

Όταν ο χρήστης απαιτεί πιο εξελιγμένες πληροφορίες, όπως η διάγνωση ενός προβλήματος, το chatbot θα πρέπει να κλιμακωθεί. 

Αν κάποιος ρωτήσει για παράδειγμα: «Τι συμβαίνει με τα φρένα του ποδηλάτου μου;»

Αυτό θα απαιτούσε υψηλότερο επίπεδο chatbot.

Τα πράγματα αρχίζουν να γίνονται πολύ πιο περίπλοκα καθώς η ικανότητα του chatbot αρχίζει να απογειώνεται, γι' αυτό αξίζει να προγραμματίζετε προσεκτικά - ειδικά με καλωδίωση. 

HTTP και διεπαφές συνομιλίας

Τα chatbot επιπέδου 2 είναι ημι-σεναριακά και διαθέτουν α widget ζωντανής συνομιλίας. Εδώ μπορείτε να μιλήσετε απευθείας με μια ομάδα υποστήριξης πελατών από την πρώτη σελίδα. 

Μεσίτης μηνυμάτων

Εδώ ο εκδότης, όπως η διεπαφή συνομιλίας, προσθέτει ένα μήνυμα στην ουρά. Οι πελάτες έχουν πρόσβαση στο chatbot μέσω πλατφορμών ανταλλαγής μηνυμάτων όπως το Messenger, το Slack, WhatsApp, και Livechat.

Πλατφόρμα ζωντανών πρακτόρων

Εάν ένα ρομπότ δεν καταφέρει να προσδιορίσει σωστά την πρόθεση ενός χρήστη, ο ανθρώπινος πράκτορας μπορεί να παρέμβει απρόσκοπτα. Σε ορισμένες περιπτώσεις, θα λύσει το πρόβλημα και θα παραδώσει το τέλος της συνομιλίας πίσω στο bot.

Το bot μπορεί επίσης να ανακαλέσει τα στοιχεία των πελατών από το Customer Relationship Management (CRM), για παράδειγμα, για να αλλάξει έναν κωδικό πρόσβασης ή να αναζητήσει μια παραγγελία.

Αρχιτεκτονική σε επίπεδο επιχείρησης

Εάν θέλετε να μεταφέρετε το παιχνίδι σας chatbot στο επόμενο επίπεδο, θα χρειαστεί να χρησιμοποιήσετε τεχνικές για να ενεργοποιήσετε τη σύνθετη συνομιλία. Θα πρέπει επίσης να καθορίσετε πώς να κλιμακώστε το λογισμικό σας ικανότητα.  

Φυσικά, κάθε επιχείρηση είναι διαφορετική. Εδώ έχουμε συγκεντρώσει μερικές από τις κοινές τεχνολογίες, ροές εργασίας και μοτίβα που απαιτούνται για τη δημιουργία ενός bot με αρχιτεκτονική σε επίπεδο επιχείρησης.

Υπάρχουν πολλά σχεδιαστικά ζητήματα πέρα ​​από τη βασική λειτουργικότητα. Είναι απαραίτητο να δημιουργήσετε ένα πρόγραμμα προγραμματισμός δοκιμών λογισμικού σε όποιο chatbot επιλέγετε.

Ένα συνομιλητικό ρομπότ μπορεί να χωριστεί στον «εγκέφαλο» και σε ένα σύνολο περιβαλλοντικών απαιτήσεων ή «το σώμα».

Πώς λειτουργεί η αρχιτεκτονική ενός chatbot

Τα chatbot λειτουργούν χρησιμοποιώντας τρεις μεθόδους ταξινόμησης:

• Ταίριασμα μοτίβων
• Αλγόριθμοι
• Τεχνητά νευρικά δίκτυα

Ταίριασμα μοτίβων

Τα ρομπότ χρησιμοποιούν αντιστοίχιση μοτίβων για να αναλύσουν το κείμενο και να παράγουν μια κατάλληλη απάντηση. Η τυπική δομή αυτών των μοτίβων είναι η Γλώσσα σήμανσης τεχνητής νοημοσύνης (AIML)

Για παράδειγμα:

Ποιος είναι ο Τζο Μπάιντεν;

Ο Τζο Μπάιντεν είναι ο Πρόεδρος των Ηνωμένων Πολιτειών 

Το Chatbot γνωρίζει την απάντηση επειδή το όνομά του/της είναι μέρος ενός συσχετισμένου μοτίβου. Αλλά για πιο προχωρημένες πληροφορίες, οι οποίες είναι πέρα ​​από το σχετικό μοτίβο, το chatbot θα χρειαστεί να χρησιμοποιήσει αλγόριθμους. 

Αλγόριθμοι

Οι αλγόριθμοι μειώνουν τον αριθμό των ταξινομητών και δημιουργούν μια πιο διαχειρίσιμη δομή. Στο παρακάτω παράδειγμα, κάθε τάξη λαμβάνει μια βαθμολογία.

Εισαγωγή: "Γεια, καλημέρα."

Όρος: "Γεια" (χωρίς αντιστοιχίες)

Όρος: "Καλό" (τάξη: Χαιρετισμοί)

Όρος: «πρωί» (τάξη: Χαιρετισμοί)

Ταξινόμηση: Χαιρετισμοί (βαθμολογία=2) 

Με τη βοήθεια μιας εξίσωσης, βρίσκονται αντιστοιχίσεις λέξεων για τη δεδομένη πρόταση και αυτό προσδιορίζει την τάξη με την υψηλότερη αντιστοίχιση.

κινητήρας NLP

 Αυτός ο κινητήρας υπολογίζει την έξοδο από την είσοδο χρησιμοποιώντας σταθμισμένες συνδέσεις. Κάθε βήμα που χρησιμοποιείται στα δεδομένα προπόνησης τροποποιεί τα βάρη για μεγαλύτερη ακρίβεια. Οι προτάσεις αναλύονται σε μεμονωμένες λέξεις και στη συνέχεια κάθε λέξη χρησιμοποιείται ως είσοδος για να ταιριάζει με τα περιεχόμενα της βάσης δεδομένων για το δίκτυο. Αυτές οι λέξεις στη συνέχεια δοκιμάζονται συνεχώς.

Άλλα ζητήματα για την αρχιτεκτονική σε επίπεδο επιχείρησης

Επιπλέον, η αρχιτεκτονική του chatbot πρέπει επίσης να λαμβάνει υπόψη τα ακόλουθα στοιχεία.

Ασφάλεια 

Η ασφάλεια, η διακυβέρνηση και η προστασία δεδομένων πρέπει να έχουν υψηλή προτεραιότητα. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό για τις επιχειρήσεις που αποθηκεύουν τα εμπιστευτικά στοιχεία εκατομμυρίων πελατών.

Θα πρέπει να σκεφτείτε πώς μπορεί ο χρήστης να παραμείνει ανώνυμος εάν δεν επιθυμεί να αποκαλυφθούν τα προσωπικά του στοιχεία. Εάν θέλουν να έχουν πρόσβαση σε προσωπικές πληροφορίες, θα πρέπει να μπορούν να το κάνουν με ασφαλή τρόπο.

Είναι επίσης σημαντικό να δημιουργηθούν δικλείδες ασφαλείας, έτσι ώστε κανείς να μην μπορεί να χακάρει ευαίσθητα συστήματα χωρίς εξουσιοδότηση.

Ποιότητα

Εδώ είναι που δοκιμών πραγματικά πρέπει να είναι διεξοδικό. Οποιοδήποτε μικρό λάθος, όπως ένα τυπογραφικό λάθος ή μια κατεστραμμένη υπερσύνδεση, είναι πιθανό να το βλέπουν χιλιάδες χρήστες το μήνα. 

Ένα μικροσκοπικό σφάλμα μπορεί να έχει τεράστιο αντίκτυπο στη φήμη της επιχείρησής σας.

Γιατί είναι σημαντικό να εξοικειωθείτε με την αρχιτεκτονική του chatbot 

Τα chatbot βελτιστοποιούν τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ ανθρώπων και υπηρεσιών και ως εκ τούτου βελτιώνουν την εμπειρία του πελάτη. Προσφέρουν επίσης στις επωνυμίες μια ευκαιρία να βελτιώσουν τη διαδικασία αφοσίωσης και ταυτόχρονα, να μειώσουν το κόστος εξυπηρέτησης πελατών.

---

Kate Priestman – Επικεφαλής Μάρκετινγκ, Παγκόσμια Δοκιμή Εφαρμογών

Η Kate Priestman είναι η επικεφαλής του μάρκετινγκ στο Global App Testing, ένα αξιόπιστο και κορυφαίο από άκρο σε άκρο δοκιμή εφαρμογών λογισμικού λύση για προκλήσεις QA. Η Kate έχει πάνω από 8 χρόνια εμπειρίας στον τομέα του μάρκετινγκ, βοηθώντας τις μάρκες να επιτύχουν εξαιρετική ανάπτυξη. Έχει εκτεταμένες γνώσεις σχετικά με την ανάπτυξη επωνυμίας, τη δημιουργία δυνάμεων και ζήτησης, καθώς και τη στρατηγική μάρκετινγκ — οδηγώντας τον επιχειρηματικό αντίκτυπο στα καλύτερά της. Μπορείτε να συνδεθείτε μαζί της LinkedIn.

Ο ορθοστάτης Αρχιτεκτονική Chatbot: Ένας οδηγός για την κατανόηση της δομής των Chatbots εμφανίστηκε για πρώτη φορά σε Ίνμπεντα.

• Coinsmart. Το καλύτερο ανταλλακτήριο Bitcoin και Crypto στην Ευρώπη.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. ΕΛΕΥΘΕΡΗ ΠΡΟΣΒΑΣΗ.
• CryptoHawk. Ραντάρ Altcoin. Δωρεάν δοκιμή.
• Πηγή: https://www.inbenta.com/en/blog/chatbot-architecture-a-guide-to-understanding-the-structure-of-chatbots/