Chatbot architektúra: Útmutató a chatbotok szerkezetének megértéséhez

Tartalom:

– Mi is pontosan az a chatbot?
– Hogyan működnek a chatbotok?
– Mi a chatbot architektúra?
– Milyen architektúra szükséges a legalapvetőbb chatbothoz?
– Vállalati szintű architektúra
– Hogyan épül fel egy chatbot működik
- Egyéb szempontok a vállalati szintű architektúrához
- Miért fontos megbirkózni a chatbot architektúrával?

Egyre inkább eltérünk a hanghívásoktól a szöveg és a grafika javára. 

Kommunikáció a chatbot két fő okból is egyre népszerűbb. Egyszerű és azonnali. 

Itt megvizsgáljuk, hogyan működnek a chatbotok, hogyan készítsünk botot, és mindent, amit tudnia kell a chatbot architektúra felépítésének megértéséhez. 

Mielőtt azonban belemerülnénk, térjünk le az alapokra.

Mi is pontosan a chatbot?

A chatbot egy olyan szoftver, amely egy ember és egy számítógép közötti beszélgetést szimulál. Kérdés esetén a chatbot válaszol tudásadatbázis segítségével. 

A mesterséges intelligencia (AI) szoftvert természetes nyelven folytatott beszélgetés vagy csevegés szimulálására használják. Ez egy webhelyen található üzenetküldő platformon, mobilalkalmazáson vagy telefonon keresztül történik. 

A chatbotok lehetővé teszik a kommunikációt ember és gép között. Úgy tervezték, hogy az emberi segítségtől függetlenül működjenek, és természetes nyelvi feldolgozás (NLP) segítségével válaszoljanak a kérdésekre. Ez a mesterséges intelligencia egyik ága, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy ugyanúgy megértsék a szöveget és a kimondott szavakat, mint az emberek.

A chatbotok különböző formájúak és formájúak. 

Hogyan működnek a chatbotok?

A chatbotok segítségével a felhasználók egyszerűen választ találhatnak a kérdésekre és kérésekre szövegen, hangon vagy mindkettőn keresztül – emberi beavatkozás nélkül.

A robotok olyan automatizált megoldások, amelyek lehetővé teszik, hogy vállalkozása több ügyfélkérést kezeljen egyidejűleg. A statisztikák szerint az üzletnek feltétlenül kell elérhető 24 / 7. 

A chatbotok gyorsan integráltak több szabályt és természetes nyelvi feldolgozást, a legújabb típusok pedig képesek tanulni, mivel folyamatosan több emberi nyelvnek vannak kitéve.

A mai AI chatbotok fejlett mesterséges intelligencia-eszközöket használnak annak megállapítására, hogy a felhasználó mit akar elérni.

A chatbotoknak főleg két kategóriája létezik, az alábbiak szerint.

Szabály alapú chatbotok

Ezek a robotok csak korlátozott számú választási lehetőséget képesek megérteni, amelyekre programozták őket. A következő előnyöket kínálják: 

• Egyszerűbb felépítésük, mert igaz-hamis algoritmuson dolgoznak, hogy megértsék az ügyfél lekérdezését, és megfelelő választ adjanak.
• Könnyebben kivitelezhetők, mivel nincs szükségük kiterjedt képzésre.
• Könnyebb szabályozni az általuk kiadott válaszokat, mivel azokat a márka/vállalat állítja be.

Vannak azonban komoly hátrányai:

• Előre meghatározott szabályokra támaszkodnak, és nem értik a jelentést
• Gombok alapján működnek. Ez azt jelenti, hogy a chatbot számos lehetőséget mutat meg, amelyek közül a felhasználónak választania kell, ami nagyon megnehezíti a felhasználó valódi szándékának megismerését, mivel előfordulhat, hogy az nem jelenik meg az opciókon.

AI-alapú chatbotok

Ezek a chatbotok kifinomultak, mert fel vannak szerelve mesterséges intelligencia (AI). A Natural Language Processing (NLP) és a szemantika segítségével válaszolnak a nyílt végű lekérdezésekre. Az AI chatbotok képesek azonosítani a nyelvet, a kontextust és a szándékot, és ennek megfelelően reagálni. Ezek egy sokkal összetettebb típusú chatbot.

Ezen a területen két különböző megközelítést találunk:

Valószínűségi chatbotok

Az ilyen típusú robotok teljes körű gépi tanulást használnak a történeti beszélgetésnaplókon alapuló modellek létrehozásához, nem pedig szándékészlelésen és releváns válasz keresésén keresztül a tudásbázisban. Annak ellenére, hogy nem ragaszkodnak egy rögzített forgatókönyvhöz, és teljesen természetes lehet velük együttműködni, számos hátrányuk van:

• Ahogy tanulnak a tapasztalatokból és a beszélgetésekből származó adatokból, sok torzítás vezethető be. A kimeneti beszélgetések felett korlátozott az ellenőrzés, és a márkák felelősségre vonhatók a bot nem megfelelő viselkedése esetén.
• Sok betanítási adatra van szükség a valószínűségi chatbot megvalósításához és elindításához, mivel minél több adatot kap, annál jobban teljesít, ami miatt a megvalósítások hosszúak és fájdalmasak.
• A chatbot által meghozott döntések az úgynevezett „fekete dobozban” történnek, ami azt jelenti, hogy nincs átláthatóság a chatbot által hozott döntést illetően, és nehéz módosítani vagy finomítani a viselkedésén.   

Determinisztikus chatbotok

Ezt a fajta chatbotot használja egy másfajta AI, és a Natural Language Processing segítségével kiszámítja minden szó súlyát, elemzi a szövegkörnyezetet és a mögöttes jelentést, hogy eredményt vagy választ adjon. 

Ezek a chatbotok képesek a szándékokat a válaszokhoz igazítani a jelentés alapján.

Megvannak a maguk előnyei és hátrányai:

• Csak a márka által feltöltött tartalmat adják ki, ami megkönnyíti a hangszín és a vállalat márkaimázsának szabályozását.
• Nem a valószínűség alapján tanulnak, de tippeket adhatnak az új, aktuális témákról, amelyeket be kell vonni.
• Determinisztikus döntési fát követnek, hogy az ügyfeleket a kívánt eredményhez irányítsák. Ez a fa nagyon összetett lehet, de a vállalat felügyeli és ellenőrzi, és nem nyitott a vad, nem kívánt válaszokra. 
• Ha a tudásbázisban nincs olyan releváns tartalom, amely válaszolni tudna a felhasználónak, akkor megkéri őket az újrafogalmazásra, vagy eszkalálják az ügyet élő ügynökhöz, sima átmenetet teremtve és csökkentve a súrlódást. 

Ha saját chatbot bevezetésén gondolkodik, elengedhetetlen, hogy megértse a chatbot architektúráját, hogy lássa, hogyan illeszkedik minden egymáshoz. Természetesen ezt is nagyon meg kell ismerned tesztelő automatizálás.

Mi az a chatbot architektúra?

A chatbotok felépítésének megértéséhez meg kell vizsgálnunk a felépítésükhöz használt architektúrát. A chatbothoz szükséges architektúra típusa attól függ, hogy mire van szüksége. 

Bármelyik chatbotot is használja, a kommunikációs folyamat alapvetően ugyanaz.

A programozók Java, Python, PHP és más szoftvereket használnak a lekérdezésekre válaszoló bot létrehozására. A legtöbb beszélgetés üdvözléssel vagy kérdéssel kezdődik, mielőtt a felhasználót egy sor opción keresztül vezetik át addig a pontig, ahol megkapják a választ.

Az alapvető chatbot architektúrát az alábbiakban részletezzük.

Természetes nyelvértés motor

Ez a folyamat első lépése. A felhasználó beír egy üzenetet, és az NLU elolvassa ezt, hogy megértse a felhasználó szándékát. A szabálymotor ezután beindul, hogy kitalálja a legjobb választ.

El kell töltenie egy kis időt a narratíva és különösen a qa tesztelési stratégia.

Blog

Ez egy termékkel, szolgáltatással, témával vagy bármi mással kapcsolatos információk gyűjteménye. Tartalmazhatja a GYIK-et, a hibaelhárítási útmutatókat, a szolgáltatás lemondásával kapcsolatos információkat vagy a csere kérésének módját. 

A tudás és az adatbázis egyaránt táplálja a chatbotot azokkal az információkkal, amelyekre szüksége van ahhoz, hogy megfelelő választ adjon a felhasználónak.

Adattárolás 

Ez az a hely, ahol az elemzések és a beszélgetési naplók tárolódnak. Amint a chatbotja egyre tapasztalatot szerez, specifikusabb és fejlettebb elemzéseket szeretne kidolgozni a gyakorlati betekintések érdekében. 

Minden szakaszban elengedhetetlen, hogy rendszerezze vállalkozását hogy meghatározzuk a chatbot célját. 

Milyen architektúra szükséges a legalapvetőbb chatbothoz?

A kisvállalkozások és a marketingkampányok általában egy első szintű chatbottal indulnak. Általában ezekre lehet építeni csak egy platform. Kiválóan kezelik az egyszerű kérdéseket, amelyek a gyakori kérdések 70-80%-át teszik ki. Az ilyen típusú chatbotok olyan egyszerű kérdésekre válaszolnak, mint például: „Mikor nyitsz?”

Ha a felhasználónak kifinomultabb információra van szüksége, például egy probléma diagnosztizálására, a chatbotnak bővítenie kell. 

Ha valaki megkérdezi például: "Mi a baj a biciklifékkel?"

Ehhez magasabb szintű chatbotra lenne szükség.

A dolgok kezdenek bonyolultabbá válni, ahogy a chatbot képességei kezdenek fellendülni, ezért érdemes körültekintően tervezni – különösen drótvázolás. 

HTTP és chat interfészek

A 2. szintű chatbotok félig forgatókönyvezettek, és a élő chat widget. Itt közvetlenül beszélhet az ügyfélszolgálati csapattal a címlapról. 

Üzenetközvetítő

Itt ad hozzá egy üzenetet a kiadó, például a csevegési felülethez. Az ügyfelek olyan üzenetküldő platformokon keresztül érik el a chatbotot, mint a Messenger, a Slack, WhatsAppés Élő chat.

Élő ügynök platform

Ha egy bot nem tudja megfelelően azonosítani a felhasználó szándékát, az emberi ügynök zökkenőmentesen léphet közbe. Bizonyos esetekben megoldja a problémát, és visszaadja a beszélgetés végét a botnak.

A bot előhívhatja az ügyfelek adatait a Customer Relationship Management (CRM) rendszerből is, például jelszó megváltoztatásához vagy rendelés kikereséséhez.

Vállalati szintű architektúra

Ha a chatbot játékát a következő szintre szeretné emelni, olyan technikákat kell alkalmaznia, amelyek lehetővé teszik az összetett beszélgetést. Azt is meg kell határoznia, hogyan kell bővítse szoftverét képesség.  

Természetesen minden üzlet más. Itt összegyűjtöttünk néhány általános technológiát, munkafolyamatot és mintát, amelyek egy vállalati szintű architektúrával rendelkező bot felépítéséhez szükségesek.

Az alapvető funkcionalitáson túl számos tervezési szempont van. Alapvető fontosságú egy olyan program összeállítása szoftvertesztelés tervezése bármelyik chatbotba, amelyet választasz.

A beszélgetős bot felosztható az „agyra” és a környező követelményekre vagy a „testre”.

Hogyan működik a chatbot architektúrája

A chatbotok három osztályozási módszerrel működnek:

• Minta illesztés
• Algoritmusok
• Mesterséges idegi hálózat

Mintaegyezők

A robotok mintaillesztést használnak a szöveg elemzéséhez és megfelelő válasz létrehozásához. Ezeknek a mintáknak a szabványos szerkezete a mesterséges intelligencia jelölőnyelve (AIML).

Például:

Ki az a Joe Biden?

Joe Biden az Egyesült Államok elnöke 

A Chatbot tudja a választ, mert a neve egy társított minta része. De a fejlettebb információkért, amelyek túlmutatnak a kapcsolódó mintán, a chatbotnak algoritmusokat kell használnia. 

Algoritmusok

Az algoritmusok csökkentik az osztályozók számát, és kezelhetőbb struktúrát hoznak létre. A következő példában minden osztályhoz egy pontszám van hozzárendelve.

Bemenet: "Szia, jó reggelt."

Kifejezés: „Hello” (nincs találat)

Kifejezés: „Jó” (osztály: Üdvözlet)

Kifejezés: „reggel” (osztály: Üdvözlet)

Osztályozás: Üdvözlet (pontszám=2) 

Egy egyenlet segítségével az adott mondathoz szóegyezéseket találunk, és ez azonosítja a legmagasabb egyezésű osztályt.

NLP motor

 Ez a motor súlyozott kapcsolatok segítségével számítja ki a kimenetet a bemenetről. Az edzésadatokban használt minden egyes lépés módosítja a súlyokat a nagyobb pontosság érdekében. A mondatokat egyes szavakra bontják, majd minden szót bemenetként használnak, hogy megfeleljenek a hálózat adatbázisának tartalmának. Ezeket a szavakat aztán folyamatosan teszteljük.

Egyéb szempontok a vállalati szintű architektúrához

Ezenkívül a chatbot architektúrának a következő elemeket is figyelembe kell vennie.

Biztonság 

A biztonságot, az irányítást és az adatvédelmet kiemelt prioritásként kell kezelni. Ez különösen fontos azon vállalkozások számára, amelyek ügyfelek millióinak bizalmas adatait tárolják.

Meg kell fontolnia, hogyan maradhat névtelen a felhasználó, ha nem kívánja, hogy személyes adatait felfedjék. Ha személyes adatokhoz szeretnének hozzáférni, ezt biztonságos módon tehetik meg.

Az is elengedhetetlen, hogy biztosítékokat építsenek ki, hogy senki ne tudjon felhatalmazás nélkül feltörni az érzékeny rendszereket.

Minőség

Ez az, ahol tesztelés tényleg alaposnak kell lennie. Bármilyen apró hibát, például elírást vagy hibás hiperhivatkozást valószínűleg több ezer felhasználó lát havonta. 

Egy apró hiba nagy hatással lehet vállalkozása hírnevére.

Miért fontos megbirkózni a chatbot architektúrával? 

A chatbotok egyszerűsítik az emberek és a szolgáltatások közötti interakciót, és ezáltal javítják az ügyfelek élményét. Lehetőséget kínálnak a márkáknak az elköteleződési folyamat javítására, és ezzel egyidejűleg az ügyfélszolgálat költségeinek csökkentésére.

---

Kate Priestman – marketingvezető, globális alkalmazástesztelés

Kate Priestman a Global App Testing marketing vezetője, egy megbízható és vezető végponttól végpontig szoftveralkalmazás tesztelése megoldás a minőségbiztosítási kihívásokra. Kate több mint 8 éves tapasztalattal rendelkezik a marketing területén, segítve a márkákat a kivételes növekedés elérésében. Széleskörű ismeretekkel rendelkezik a márkafejlesztésről, a potenciális ügyfelek és a kereslet generálásáról, valamint a marketingstratégiáról – ami a legjobb üzleti hatást fejti ki. Kapcsolatba léphet vele LinkedIn.

A poszt Chatbot architektúra: Útmutató a chatbotok szerkezetének megértéséhez jelent meg először Inbenta.

• Coinsmart. Európa legjobb Bitcoin- és kriptográfiai tőzsdéje.
• Platoblockchain. Web3 metaverzum intelligencia. Felerősített tudás. SZABAD HOZZÁFÉRÉS.
• CryptoHawk. Altcoin radar. Ingyenes próbaverzió.
• Forrás: https://www.inbenta.com/en/blog/chatbot-architecture-a-guide-to-understanding-the-structure-of-chatbots/