Chatbot-arkkitehtuuri: Opas chatbottien rakenteen ymmärtämiseen

Sisältö:

– Mikä chatbot oikein on?
– Miten chatbotit toimivat?
– Mikä on chatbot-arkkitehtuuri?
– Millaista arkkitehtuuria tarvitaan alkeellisimpiin chatboteihin?
– Yritystason arkkitehtuuri
– Miten ch:n arkkitehtuuri?atbot toimii
- Muita yritystason arkkitehtuuriin liittyviä huomioita
- Miksi on tärkeää päästä käsiksi chatbot-arkkitehtuuriin

Siirrymme yhä enemmän äänipuheluista tekstin ja grafiikan hyväksi. 

Kommunikoi a chatbot on saamassa suosiota kahdesta syystä. Se on yksinkertaista ja välitöntä. 

Täällä tutkimme, kuinka chatbotit toimivat, miten botti tehdään ja mitä sinun tulee tietää chatbot-arkkitehtuurin rakenteen ymmärtämiseksi. 

Mutta ennen kuin sukeltaamme, mennään perusasioihin.

Mikä on chatbot?

Chatbot on ohjelmisto, joka simuloi ihmisen ja tietokoneen välistä keskustelua. Kun kysytään, a chatbot vastaa tietokannan avulla. 

Tekoäly (AI) -ohjelmistoa käytetään simuloimaan keskustelua tai chattia luonnollisella kielellä. Tämä tapahtuu verkkosivustolla olevan viestinvälitysalustan, mobiilisovelluksen tai puhelimen kautta. 

Chatbotit mahdollistavat kommunikoinnin ihmisen ja koneen välillä. Ne on suunniteltu toimimaan riippumattomasti ihmisen avusta ja vastaamaan kysymyksiin luonnollisen kielenkäsittelyn (NLP) avulla. Tämä on tekoälyn haara, joka tarjoaa tietokoneille kyvyn ymmärtää tekstiä ja puhuttuja sanoja samalla tavalla kuin ihminen.

Chatbotteja on eri muotoisia ja muotoisia. 

Miten chatbotit toimivat?

Chatbottien avulla käyttäjän on helppo löytää vastauksia kysymyksiin ja pyyntöihin tekstin, äänen tai molempien avulla – ilman ihmisen väliintuloa.

Botit ovat automatisoitu ratkaisu, jonka avulla yrityksesi voi käsitellä useita asiakkaiden kyselyitä samanaikaisesti. Tilastojen mukaan liiketoiminnan on ehdottomasti oltava saatavana 24 / 7. 

Chatbotit ovat integroineet nopeasti lisää sääntöjä ja luonnollisen kielen käsittelyä, ja uusimmat tyypit voivat oppia, koska ne ovat jatkuvasti alttiina ihmiskielelle.

Nykypäivän AI-chatbotit käyttävät kehittyneitä tekoälytyökaluja määrittääkseen, mitä käyttäjä yrittää saavuttaa.

Chatbotteja on pääasiassa kaksi, kuten alla on lueteltu.

Sääntöpohjaiset chatbotit

Nämä robotit ymmärtävät vain rajoitetun määrän valintoja, joilla ne on ohjelmoitu. Ne tarjoavat seuraavat edut: 

• Niiden rakentaminen on yksinkertaisempaa, koska ne toimivat tosi-false-algoritmin avulla ymmärtääkseen asiakkaan kyselyn ja saadakseen asiaankuuluvan vastauksen.
• Ne on helpompi toteuttaa, koska ne eivät vaadi laajaa koulutusta.
• Niiden antamia vastauksia on helpompi hallita, koska brändi/yritys on määrittänyt ne.

Niillä on kuitenkin vakavia haittapuolia:

• He luottavat ennalta määriteltyihin sääntöihin eivätkä ymmärrä merkitystä
• Ne toimivat painikkeilla. Tämä tarkoittaa, että chatbot näyttää joukon vaihtoehtoja, joista käyttäjän on valittava, mikä tekee todella vaikeaksi tietää käyttäjän todellista tarkoitusta, koska se ei välttämättä ole edustettuna vaihtoehdoissa.

Tekoälypohjaiset chatbotit

Nämä chatbotit ovat kehittyneitä, koska ne on varustettu tekoäly (AI). Luonnollisen kielenkäsittelyn (NLP) ja semantiikan avulla he vastaavat avoimiin kyselyihin. AI-chatbotit voivat tunnistaa kielen, kontekstin ja tarkoituksen ja reagoida niiden mukaisesti. Ne ovat paljon monimutkaisempi chatbot-tyyppi.

Tältä alueelta löydämme kaksi erilaista lähestymistapaa:

Todennäköisyyspohjaiset chatbotit

Tämän tyyppinen botti käyttää päästä päähän koneoppimista luodakseen malleja historiallisten keskustelulokien perusteella sen sijaan, että se tunnistaisi tarkoituksen ja etsii asiaankuuluvaa vastausta tietokannasta. Huolimatta siitä, että ne eivät pidä kiinni kiinteästä käsikirjoituksesta ja niiden kanssa voi olla melko luonnollista olla vuorovaikutuksessa, niillä on useita haittapuolia:

• Kun he oppivat kokemuksesta ja keskusteluista saaduista tiedoista, voidaan ottaa käyttöön monia ennakkoluuloja. Lähtökeskustelujen hallinta on rajoitettua, ja tuotemerkit voivat olla vastuussa botin sopimattomasta käytöksestä.
• Todennäköisyyspohjaisen chatbotin käyttöönottoon ja käynnistämiseen tarvitaan paljon koulutusdataa, sillä mitä enemmän dataa se saa, sitä paremmin se toimii, mikä tekee toteutuksista pitkiä ja tuskallisia.
• Chatbotin tekemät päätökset tapahtuvat niin sanotussa "mustassa laatikossa", mikä tarkoittaa, että chatbotin päätöksenteon suhteen ei ole minkäänlaista avoimuutta, ja sen käyttäytymistä on vaikea muokata tai säätää.   

Deterministiset chatbotit

Tämän tyyppinen chatbot käyttää erilainen AI, ja hyödyntää Natural Language Processingia laskeakseen jokaisen sanan painon, analysoidakseen kontekstin ja niiden takana olevan merkityksen tuloksen tai vastauksen antamiseksi. 

Nämä chatbotit pystyvät yhdistämään tarkoitukset vastaukseen merkityksen perusteella.

Niillä on etunsa ja haittapuolensa:

• Ne tuottavat vain brändin täyttämää sisältöä, mikä helpottaa äänen sävyn ja yrityksen brändikuvan hallintaa.
• He eivät opi todennäköisyyksien perusteella, mutta voivat antaa vihjeitä uusista kuumista aiheista.
• He noudattavat determinististä päätöspuuta ohjatakseen asiakkaita haluttuun lopputulokseen. Tämä puu voi olla hyvin monimutkainen, mutta yritys valvoo ja hallitsee sitä, eikä se ole avoin villeille, ei-toivotuille vastauksille. 
• Aina kun tietokannassa ei ole asiaankuuluvaa sisältöä, joka vastata käyttäjälle, hän pyytää häntä muotoilemaan uudelleen tai Eskaloida tapaus elävälle agentille, luo tasaisen siirtymän ja vähentää kitkaa. 

Jos aiot ottaa käyttöön oman chatbotin, on tärkeää ymmärtää chatbotin arkkitehtuuri, jotta näet, kuinka kaikki sopii yhteen. Sinun on myös tietysti tutustuttava hyvin testausautomaatio.

Mikä on chatbot-arkkitehtuuri?

Ymmärtääksemme chatbottien rakenteen meidän on tarkasteltava niiden rakentamiseen käytettyä arkkitehtuuria. Chatbotille tarvitsemasi arkkitehtuurin tyyppi riippuu siitä, mihin sitä tarvitset. 

Mitä tahansa chatbotia käytät, viestintäkulku on periaatteessa sama.

Ohjelmoijat käyttävät Javaa, Pythonia, PHP:tä ja muita ohjelmistoja luodakseen botin, joka vastaa kyselyihin. Useimmat keskustelut alkavat tervehdyksellä tai kysymyksellä, ennen kuin käyttäjää ohjataan useiden vaihtoehtojen läpi siihen pisteeseen, jossa hän saa vastauksensa.

Chatbotin perusarkkitehtuuri on kuvattu alla.

Luonnollisen kielen ymmärtämisen moottori

Tämä on prosessin ensimmäinen vaihe. Käyttäjä kirjoittaa viestin ja NLU lukee tämän ymmärtääkseen käyttäjän tarkoituksen. Sääntömoottori käynnistyy sitten löytääkseen parhaan vastauksen.

Sinun täytyy viettää aikaa miettiessäsi kertomustasi ja erityisesti qa-testausstrategia.

Tietoa

Tämä on kirjasto, jossa on tietoa tuotteesta, palvelusta, aiheesta tai kaikesta muusta yrityksesi tarvitsemasta. Se voi sisältää usein kysyttyjä kysymyksiä, vianetsintäoppaita, tietoja palvelun peruuttamisesta tai vaihdon pyytämisestä. 

Sekä tieto että tietokanta syöttävät chatbotille tiedot, joita se tarvitsee antaakseen sopivan vastauksen käyttäjälle.

Tietovarasto 

Tänne tallennetaan analytiikka ja keskustelulokit. Kun chatbotisi saa kokemusta, haluat kehittää tarkempaa ja edistyneempää analytiikkaa käyttökelpoisten oivallusten saamiseksi. 

Joka vaiheessa on välttämätöntä järjestelmällistää yrityksesi määrittääksesi chatbotin tarkoituksen. 

Millaista arkkitehtuuria tarvitaan alkeellisinta chatbotia varten?

Pienet yritykset ja markkinointikampanjat alkavat yleensä ensimmäisen tason chatbotilla. Näille voidaan yleensä rakentaa vain yksi alusta. He ovat hyviä käsittelemään yksinkertaisia ​​kysymyksiä, jotka muodostavat 70–80 % yleisistä kysymyksistä. Tällaiset chatbotit vastaavat yksinkertaisiin kysymyksiin, kuten "Mihin aikaan avaat?"

Kun käyttäjä tarvitsee tarkempaa tietoa, kuten ongelman diagnoosin, chatbotin on laajennettava toimintaansa. 

Jos joku kysyy esimerkiksi: "Mikä minun polkupyörän jarruissa on vialla?"

Tämä vaatisi korkeamman chatbotin tason.

Asiat alkavat muuttua paljon monimutkaisemmaksi, kun chatbotin ominaisuudet alkavat nousta, minkä vuoksi kannattaa suunnitella huolellisesti – varsinkin kun langoittaminen. 

HTTP- ja chat-liittymät

Tason 2 chatbotit ovat puolikäsikirjoitettuja ja niissä on a live chat -widget. Täällä voit keskustella suoraan asiakastukitiimin kanssa etusivulta. 

Viestien välittäjä

Täällä julkaisija, kuten chat-käyttöliittymä, lisää viestin jonoon. Asiakkaat pääsevät chatbotiin viestinvälitysalustoilla, kuten Messenger, Slack, WhatsAppja Livechat.

Live-agenttialusta

Jos botti ei pysty tunnistamaan käyttäjän tarkoitusta oikein, ihmisagentti voi puuttua asiaan saumattomasti. Joissakin tapauksissa he ratkaisevat ongelman ja luovuttavat keskustelun lopun takaisin botille.

Botti voi myös palauttaa asiakkaiden tiedot Customer Relationship Managementista (CRM), esimerkiksi vaihtaakseen salasanan tai etsiäkseen tilauksen.

Yritystason arkkitehtuuri

Jos haluat viedä chatbot-pelisi uudelle tasolle, sinun on käytettävä tekniikoita monimutkaisen keskustelun mahdollistamiseksi. Sinun on myös selvitettävä, miten se tehdään skaalaa ohjelmistoasi valmiudet.  

Tietenkin jokainen yritys on erilainen. Olemme koonneet tänne joitakin yleisiä tekniikoita, työnkulkuja ja malleja, joita tarvitaan yritystason arkkitehtuurilla olevan botin rakentamiseen.

Ydintoimintojen lisäksi suunnittelussa on monia näkökohtia. On välttämätöntä rakentaa ohjelma ohjelmistotestauksen suunnittelu valitsemaasi chatbotiin tahansa.

Keskustelubotti voidaan jakaa "aivoihin" ja joukkoon ympäröiviä vaatimuksia tai "kehoa".

Kuinka chatbotin arkkitehtuuri toimii

Chatbotit toimivat kolmella luokitusmenetelmällä:

• Kuvioiden yhteensopivuus
• Algoritmit
• Keinotekoiset hermoverkot

Kuvioiden sovittajat

Botit käyttävät kuvioiden yhteensovittamista analysoidakseen tekstiä ja tuottaakseen sopivan vastauksen. Näiden mallien vakiorakenne on Artificial Intelligence Markup Language (AIML)

Esimerkiksi:

Kuka on Joe Biden?

Joe Biden on Yhdysvaltain presidentti 

Chatbot tietää vastauksen, koska hänen nimensä on osa liittyvää mallia. Mutta edistyneemmän tiedon saamiseksi, joka on aiheeseen liittyvän mallin ulkopuolella, chatbotin on käytettävä algoritmeja. 

Algoritmit

Algoritmit vähentävät luokittimien määrää ja luovat helpommin hallittavan rakenteen. Seuraavassa esimerkissä jokaiselle luokalle on annettu pistemäärä.

Syöte: "Hei, hyvää huomenta."

Termi: "Hei" (ei osumia)

Termi: "Hyvä" (luokka: Tervehdys)

Termi: "aamu" (luokka: Tervehdys)

Luokitus: Tervehdys (pisteet=2) 

Yhtälön avulla löydetään sanaosumat annetulle lauseelle ja tämä identifioi luokan, jolla on suurin vastaavuus.

NLP moottori

 Tämä moottori laskee ulostulon tulosta käyttämällä painotettuja yhteyksiä. Jokainen harjoitustiedoissa käytetty vaihe muuttaa painoja parantaakseen tarkkuutta. Lauseet jaetaan yksittäisiksi sanoiksi ja sitten kutakin sanaa käytetään syötteenä vastaamaan verkon tietokannan sisältöä. Näitä sanoja testataan sitten jatkuvasti.

Muita yritystason arkkitehtuuriin liittyviä huomioita

Lisäksi chatbot-arkkitehtuurissa on otettava huomioon myös seuraavat elementit.

Turvallisuus 

Turvallisuus, hallinto ja tietosuoja olisi asetettava etusijalle. Tämä on erityisen tärkeää yrityksille, jotka säilyttävät miljoonien asiakkaiden luottamuksellisia tietoja.

Sinun tulee miettiä, kuinka käyttäjä voi pysyä nimettömänä, jos hän ei halua henkilökohtaisten tietojensa paljastumisen. Jos he haluavat päästä käsiksi henkilökohtaisiin tietoihin, heidän on voitava tehdä se turvallisella tavalla.

On myös tärkeää rakentaa suojatoimia, jotta kukaan ei voi hakkeroida herkkiä järjestelmiä ilman valtuuksia.

Laatu

Tässä on testaus täytyy todellakin olla perusteellinen. Pienet virheet, kuten kirjoitusvirhe tai rikkinäinen hyperlinkki, näkevät todennäköisesti tuhannet käyttäjät kuukaudessa. 

Pienelläkin virheellä voi olla valtava vaikutus yrityksesi maineeseen.

Miksi on tärkeää päästä käsiksi chatbot-arkkitehtuuriin 

Chatbotit virtaviivaistavat ihmisten ja palveluiden välistä vuorovaikutusta ja parantavat siten asiakaskokemusta. Ne tarjoavat myös brändeille mahdollisuuden parantaa sitoutumisprosessia ja samalla alentaa asiakaspalvelun kustannuksia.

---

Kate Priestman – markkinointipäällikkö, globaali sovellustestaus

Kate Priestman on markkinointipäällikkö Global App Testingissä, luotetussa ja johtavassa päästä päähän ohjelmistosovellusten testaus ratkaisu QA-haasteisiin. Katella on yli 8 vuoden kokemus markkinoinnin alalta, mikä auttaa brändejä saavuttamaan poikkeuksellista kasvua. Hänellä on laaja tietämys brändikehityksestä, liidien ja kysynnän luomisesta sekä markkinointistrategiasta – liiketoiminnan vaikuttavuuden parantamisesta parhaimmillaan. Voit olla yhteydessä häneen LinkedIn.

Viesti Chatbot-arkkitehtuuri: Opas chatbottien rakenteen ymmärtämiseen ilmestyi ensin Inbenta.

• Coinsmart. Euroopan paras Bitcoin- ja kryptopörssi.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Tietoa laajennettu. VAPAA PÄÄSY.
• CryptoHawk. Altcoinin tutka. Ilmainen kokeilu.
• Lähde: https://www.inbenta.com/en/blog/chatbot-architecture-a-guide-to-understanding-the-structure-of-chatbots/