Arquitectura de chatbot: una guía para comprender la estructura de los chatbots

Contenido:

– ¿Qué es exactamente un chatbot?
– ¿Cómo funcionan los chatbots?
– ¿Qué es la arquitectura de los chatbots?
– ¿Qué arquitectura se necesita para el chatbot más básico?
– Arquitectura de nivel empresarial
– Cómo la arquitectura de un chatbot trabaja
– Otras consideraciones para la arquitectura de nivel empresarial
– Por qué es importante familiarizarse con la arquitectura de los chatbots

Cada vez más, nos estamos alejando de las llamadas de voz en favor del texto y los gráficos. 

Comunicarse a través de un chatterbot está ganando popularidad por dos razones principales. Es simple e instantáneo. 

Aquí examinaremos cómo funcionan los chatbots, cómo crear un bot y todo lo que necesita saber para comprender la estructura de la arquitectura de los chatbots. 

Pero antes de sumergirnos, vayamos a lo básico.

¿Qué es exactamente un chatbot?

Un chatbot es un programa de software que simula una conversación entre un humano y una computadora. Cuando se le hace una pregunta, un el chatbot responde usando una base de datos de conocimiento. 

El software de inteligencia artificial (IA) se utiliza para simular una conversación o un chat en lenguaje natural. Esto se lleva a cabo a través de una plataforma de mensajería en un sitio web, una aplicación móvil o a través del teléfono. 

Los chatbots permiten la comunicación entre un humano y una máquina. Están diseñados para funcionar independientemente de la asistencia humana y responder a las preguntas mediante el procesamiento del lenguaje natural (NLP). Esta es una rama de la inteligencia artificial que brinda a las computadoras la capacidad de comprender textos y palabras habladas de la misma manera que un ser humano.

Los chatbots vienen en diferentes formas y formas. 

¿Cómo funcionan los chatbots?

Los chatbots facilitan que un usuario encuentre respuestas a preguntas y solicitudes a través de texto, audio o ambos, sin necesidad de intervención humana.

Los bots son una solución automatizada que le permite a su empresa manejar múltiples consultas de clientes al mismo tiempo. De acuerdo con las estadísticas, el negocio necesita absolutamente ser disponible 24 / 7. 

Los chatbots han integrado rápidamente más reglas y procesamiento de lenguaje natural y los tipos más recientes pueden aprender a medida que se exponen constantemente a más lenguaje humano.

Los chatbots de IA de hoy utilizan herramientas avanzadas de IA para establecer lo que el usuario está tratando de lograr.

Existen principalmente dos categorías de chatbots, que se enumeran a continuación.

Chatbots basados ​​en reglas

Estos bots solo pueden comprender un número limitado de opciones con las que han sido programados. Ofrecen los siguientes beneficios: 

• Son más simples de construir porque funcionan con un algoritmo de verdadero o falso para comprender la consulta de un cliente y generar una respuesta relevante.
• Son más fáciles de implementar ya que no necesitan una formación extensa.
• Es más fácil controlar las respuestas que generan, ya que las configura la marca/empresa.

Sin embargo, tienen serias desventajas:

• Se basan en reglas predefinidas y no pueden entender el significado.
• Funcionan a base de botones. Esto significa que el chatbot muestra una serie de opciones entre las que el usuario debe elegir, lo que hace que sea muy difícil saber realmente la verdadera intención del usuario, ya que es posible que no esté representada en las opciones.

Chatbots basados ​​en IA

Estos chatbots son sofisticados porque están equipados con inteligencia artificial (AI). Mediante el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la semántica, responden a consultas abiertas. Los chatbots de IA pueden identificar el idioma, el contexto y la intención y responder en consecuencia. Son un tipo de chatbot mucho más complejo.

Dentro de este ámbito, encontramos dos enfoques diferentes:

Chatbots probabilísticos

Este tipo de bot utiliza el aprendizaje automático de extremo a extremo para crear modelos basados ​​en registros de conversaciones históricas, en lugar de detectar la intención y buscar una respuesta relevante en una base de conocimientos. A pesar de que no se apegan a un guión fijo y pueden ser bastante naturales para interactuar con ellos, tienen varias desventajas:

• A medida que aprenden de la experiencia y los datos de las conversaciones, se pueden introducir muchos sesgos. Existe un control limitado sobre las conversaciones de salida y las marcas pueden ser responsables en caso de un comportamiento inadecuado del bot.
• Se necesitan muchos datos de entrenamiento para implementar y lanzar un chatbot probabilístico, ya que cuantos más datos obtiene, tiende a funcionar mejor, lo que hace que las implementaciones sean largas y dolorosas.
• Las decisiones que toma el chatbot ocurren en lo que se conoce como una "caja negra", lo que significa que no hay transparencia alguna con respecto a cómo tomó una decisión el chatbot, y es difícil modificar o ajustar su comportamiento.   

Chatbots deterministas

Este tipo de chatbot utiliza un tipo diferente de IAy aprovecha el procesamiento del lenguaje natural para calcular el peso de cada palabra, analizar el contexto y el significado detrás de ellas para generar un resultado o una respuesta. 

Estos chatbots pueden hacer coincidir las intenciones con una respuesta según el significado.

Tienen sus ventajas y desventajas:

• Solo emiten contenido poblado por la marca, lo que facilita el control del tono de voz y la imagen de marca de la empresa.
• No aprenden basándose en la probabilidad, pero pueden dar pistas sobre nuevos temas candentes que se incluirán.
• Siguen un árbol de decisión determinista para guiar a los clientes hacia el resultado deseado. Este árbol puede ser muy complejo, pero está supervisado y controlado por la empresa, y no está abierto a respuestas salvajes e indeseadas. 
• Siempre que no haya un contenido relevante en la base de conocimiento para responder al usuario, le pedirán que reformule o lo hará. escalar el caso a un agente en vivo, creando una transición suave y reduciendo la fricción. 

Si está pensando en presentar su propio chatbot, es esencial comprender la arquitectura del chatbot para ver cómo encaja todo. Por supuesto, también necesitará familiarizarse con automatización de pruebas.

¿Qué es la arquitectura del chatbot?

Para comprender la estructura de los chatbots, debemos observar la arquitectura utilizada para construirlos. El tipo de arquitectura que necesitará para su chatbot depende de para qué lo necesite. 

Independientemente del chatbot que utilice, el flujo de comunicación es básicamente el mismo.

Los programadores usan Java, Python, PHP y otro software para crear un bot que responda a las consultas. La mayoría de las conversaciones comienzan con un saludo o una pregunta antes de guiar al usuario a través de una serie de opciones hasta el punto en que recibe su respuesta.

La arquitectura básica del chatbot se detalla a continuación.

Motor de comprensión del lenguaje natural

Este es el primer paso del proceso. Un usuario escribe un mensaje y la NLU lo lee para comprender la intención del usuario. Luego, el motor de reglas se activa para determinar la mejor respuesta.

Deberá dedicar algún tiempo a pensar en su narrativa y, en particular, en la qa estrategia de prueba.

Base de conocimiento

Esta es una biblioteca de información sobre un producto, servicio, tema o cualquier otra cosa que requiera su negocio. Puede incluir preguntas frecuentes, guías de solución de problemas, información sobre cómo cancelar un servicio o cómo solicitar un reemplazo. 

Tanto el conocimiento como la base de datos alimentan al chatbot con la información que requiere para dar una respuesta adecuada al usuario.

Almacenamiento de datos 

Aquí es donde se almacenan los registros analíticos y de conversación. A medida que su chatbot adquiera experiencia, querrá desarrollar análisis más específicos y avanzados para obtener información procesable. 

En cada etapa, es esencial sistematiza tu negocio para establecer el propósito del chatbot. 

¿Qué arquitectura se necesita para el chatbot más básico?

Las pequeñas empresas y las campañas de marketing generalmente comienzan con un chatbot de nivel uno. Por lo general, estos se pueden construir sobre solo una plataforma. Son excelentes para manejar preguntas simples que constituyen el 70-80% de las preguntas comunes. Este tipo de chatbots responde preguntas simples como "¿A qué hora abren?"

Cuando el usuario requiere información más sofisticada, como un diagnóstico de un problema, el chatbot deberá ampliarse. 

Si alguien pregunta por ejemplo: “¿Qué le pasa a los frenos de mi bicicleta?”

Esto requeriría un nivel más alto de chatbot.

Las cosas comienzan a complicarse mucho más a medida que la capacidad del chatbot comienza a despegar, por lo que vale la pena planificar con cuidado, especialmente con estructura de alambre. 

Interfaces HTTP y de chat

Los chatbots de nivel 2 tienen un guión parcial y cuentan con un widget de chat en vivo. Aquí es donde puede hablar directamente con un equipo de atención al cliente desde la página principal. 

Agente de mensajes

Aquí es donde el editor, como la interfaz de chat, agrega un mensaje a la cola. Los clientes acceden al chatbot a través de plataformas de mensajería como Messenger, Slack, Whatsappy chat en vivo.

Plataforma de agentes en vivo

Si un bot no logra identificar correctamente la intención de un usuario, el agente humano puede intervenir sin problemas. En algunos casos, resolverá el problema y devolverá el final de la conversación al bot.

El bot también puede recuperar los detalles de los clientes de la Gestión de relaciones con los clientes (CRM), por ejemplo, para cambiar una contraseña o buscar un pedido.

Arquitectura de nivel empresarial

Si desea llevar su juego de chatbot al siguiente nivel, deberá usar técnicas para habilitar conversaciones complejas. También tendrá que establecer cómo escalar su software capacidad.  

Por supuesto, cada negocio es diferente. Aquí reunimos algunos de los patrones, flujos de trabajo y tecnología comunes necesarios para crear un bot con una arquitectura de nivel empresarial.

Hay muchas consideraciones de diseño más allá de la funcionalidad principal. Es fundamental construir un programa de planificación de pruebas de software en cualquier chatbot que elijas.

Un bot conversacional se puede dividir en el "cerebro" y un conjunto de requisitos circundantes o "el cuerpo".

Cómo funciona la arquitectura de un chatbot

Los chatbots funcionan utilizando tres métodos de clasificación:

• La coincidencia de patrones
• Algoritmos
• Redes neuronales artificiales

Coincidencias de patrones

Los bots utilizan la coincidencia de patrones para analizar el texto y producir una respuesta adecuada. La estructura estándar de estos patrones es el lenguaje de marcado de inteligencia artificial (AIML)

Por ejemplo:

¿Quién es Joe Biden?

Joe Biden es el presidente de los Estados Unidos 

Chatbot sabe la respuesta porque su nombre es parte de un patrón asociado. Pero para información más avanzada, que está más allá del patrón relacionado, el chatbot necesitará usar algoritmos. 

Algoritmos

Los algoritmos reducen el número de clasificadores y crean una estructura más manejable. En el siguiente ejemplo, a cada clase se le asigna una puntuación.

Entrada: "Hola, buenos días".

Término: "Hola" (sin coincidencias)

Término: “Bien” (clase: Saludos)

Término: “mañana” (clase: Saludos)

Clasificación: Saludos (puntuación=2) 

Con la ayuda de una ecuación, se encuentran coincidencias de palabras para la oración dada y esto identifica la clase con la coincidencia más alta.

motor de PNL

 Este motor calcula la salida a partir de la entrada utilizando conexiones ponderadas. Cada paso utilizado en los datos de entrenamiento modifica los pesos para lograr una mayor precisión. Las oraciones se dividen en palabras individuales y luego cada palabra se usa como entrada para hacer coincidir el contenido de la base de datos de la red. Luego, estas palabras se prueban continuamente.

Otras consideraciones para la arquitectura de nivel empresarial

Además, la arquitectura del chatbot también debe tener en cuenta los siguientes elementos.

Seguridad 

La seguridad, la gobernanza y la protección de datos deben tener alta prioridad. Esto es especialmente crucial para las empresas que almacenan los datos confidenciales de millones de clientes.

Debe considerar cómo el usuario puede permanecer en el anonimato si no desea que se revelen sus datos personales. Si quieren acceder a información personal, deberían poder hacerlo de forma segura.

También es esencial crear medidas de seguridad para que nadie pueda piratear sistemas confidenciales sin autorización.

Quality

Aquí es donde las pruebas realmente tiene que ser minucioso. Cualquier pequeño error, como un error tipográfico o un hipervínculo roto, es probable que sea visto por miles de usuarios al mes. 

Un pequeño error puede tener un gran impacto en la reputación de su empresa.

Por qué es importante familiarizarse con la arquitectura de los chatbots 

Los chatbots agilizan las interacciones entre personas y servicios y, por lo tanto, mejoran la experiencia del cliente. También ofrecen a las marcas la oportunidad de mejorar el proceso de participación y, al mismo tiempo, reducir el costo del servicio al cliente.

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Kate Priestman, jefa de marketing, pruebas globales de aplicaciones

Kate Priestman es la jefa de marketing de Global App Testing, una empresa integral de confianza y líder pruebas de aplicaciones de software solución para los desafíos de control de calidad. Kate tiene más de 8 años de experiencia en el campo del marketing, ayudando a las marcas a lograr un crecimiento excepcional. Tiene un amplio conocimiento sobre el desarrollo de marcas, la generación de clientes potenciales y demanda, y la estrategia de marketing, lo que impulsa el impacto empresarial en su máxima expresión. Puedes conectarte con ella en Etiqueta LinkedIn.

El puesto Arquitectura de chatbot: una guía para comprender la estructura de los chatbots apareció por primera vez en Explosión.

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