Arsitektur Chatbot: Panduan untuk Memahami Struktur Chatbot

Isi:

– Apa sebenarnya chatbot itu?
– Bagaimana cara kerja chatbot?
– Apa itu arsitektur chatbot?
– Arsitektur apa yang dibutuhkan untuk chatbot paling dasar?
– Arsitektur tingkat perusahaan
– Bagaimana arsitektur chatbot bekerja
- Pertimbangan Lain untuk Arsitektur Tingkat Perusahaan
- Mengapa penting untuk memahami arsitektur chatbot

Semakin, kami beralih dari panggilan suara ke teks dan grafik. 

Berkomunikasi melalui ChatBot semakin populer karena dua alasan utama. Ini sederhana dan instan. 

Di sini kita akan memeriksa cara kerja chatbot, cara membuat bot, dan semua yang perlu Anda ketahui untuk memahami struktur arsitektur chatbot. 

Tapi sebelum kita menyelam, mari kita ke dasar-dasarnya.

Apa itu chatbot?

Chatbot adalah program perangkat lunak yang mensimulasikan percakapan antara manusia dan komputer. Ketika ditanya pertanyaan, chatbot merespons menggunakan basis data pengetahuan. 

Perangkat lunak kecerdasan buatan (AI) digunakan untuk mensimulasikan percakapan atau obrolan dalam bahasa alami. Ini dilakukan melalui platform perpesanan di situs web, aplikasi seluler, atau melalui telepon. 

Chatbot memungkinkan komunikasi antara manusia dan mesin. Mereka dirancang untuk bekerja secara independen dari bantuan manusia dan menjawab pertanyaan menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP). Ini adalah cabang kecerdasan buatan yang memberi komputer kemampuan untuk memahami teks dan kata-kata yang diucapkan dengan cara yang hampir sama seperti yang bisa dilakukan manusia.

Chatbots datang dalam berbagai bentuk dan bentuk. 

Bagaimana cara kerja chatbot?

Chatbots memudahkan pengguna untuk menemukan jawaban atas pertanyaan dan permintaan melalui teks, audio, atau keduanya – tanpa perlu campur tangan manusia.

Bot adalah solusi otomatis yang memungkinkan bisnis Anda menangani beberapa kueri pelanggan secara bersamaan. Menurut statistik, bisnis benar-benar perlu tersedia 24 / 7. 

Chatbots dengan cepat mengintegrasikan lebih banyak aturan dan pemrosesan bahasa alami dan tipe terbaru dapat belajar karena mereka terus terpapar lebih banyak bahasa manusia.

Chatbot AI saat ini menggunakan alat AI canggih untuk menetapkan apa yang ingin dicapai pengguna.

Ada dua kategori utama chatbot, seperti yang tercantum di bawah ini.

Chatbot berbasis aturan

Bot ini hanya dapat memahami sejumlah pilihan yang telah diprogram dengan mereka. Mereka menawarkan manfaat berikut: 

• Mereka lebih sederhana untuk dibangun karena mereka bekerja pada algoritme benar-salah untuk memahami permintaan pelanggan dan menghasilkan jawaban yang relevan.
• Mereka lebih mudah diterapkan karena tidak memerlukan pelatihan ekstensif.
• Lebih mudah untuk mengontrol jawaban yang mereka keluarkan, karena dibuat oleh merek/perusahaan.

Namun, mereka memiliki kelemahan serius:

• Mereka bergantung pada aturan yang telah ditentukan dan tidak dapat memahami artinya
• Mereka bekerja berdasarkan tombol. Ini berarti chatbot menunjukkan serangkaian opsi yang harus dipilih pengguna, yang membuatnya sangat sulit untuk benar-benar mengetahui maksud sebenarnya dari pengguna, karena mungkin tidak terwakili pada opsi.

Chatbot berbasis AI

Chatbot ini canggih karena dilengkapi dengan kecerdasan buatan (AI). Menggunakan Natural Language Processing (NLP) dan semantik, mereka menanggapi pertanyaan terbuka. Chatbot AI dapat mengidentifikasi bahasa, konteks, dan maksud serta meresponsnya dengan tepat. Mereka adalah jenis chatbot yang jauh lebih kompleks.

Dalam ranah ini, kami menemukan dua pendekatan berbeda:

Chatbot probabilistik

Jenis bot ini menggunakan pembelajaran mesin ujung ke ujung untuk membuat model berdasarkan log percakapan historis, bukan melalui deteksi maksud dan mencari respons yang relevan di basis pengetahuan. Terlepas dari kenyataan bahwa mereka tidak menempel pada skrip tetap dan mereka cukup alami untuk berinteraksi, mereka memiliki beberapa kelemahan:

• Saat mereka belajar dari pengalaman dan data dari percakapan, banyak bias yang bisa muncul. Ada kontrol terbatas atas percakapan keluaran, dan merek dapat bertanggung jawab jika terjadi perilaku bot yang tidak pantas.
• Banyak data pelatihan diperlukan untuk mengimplementasikan dan meluncurkan chatbot probabilistik, karena semakin banyak data yang didapat, semakin baik kinerjanya, yang membuat implementasi menjadi lama dan menyakitkan.
• Keputusan yang dibuat oleh chatbot terjadi dalam apa yang dikenal sebagai 'kotak hitam' yang berarti tidak ada transparansi apa pun mengenai bagaimana chatbot mengambil keputusan, dan sulit untuk mengubah atau mengubah perilakunya.   

Chatbot deterministik

Jenis chatbot ini menggunakan jenis AI yang berbeda, dan memanfaatkan Pemrosesan Bahasa Alami untuk menghitung bobot setiap kata, menganalisis konteks dan makna di baliknya untuk menghasilkan hasil atau jawaban. 

Chatbots ini dapat mencocokkan maksud dengan jawaban berdasarkan makna.

Mereka memiliki kelebihan dan kekurangannya:

• Mereka hanya menampilkan konten yang diisi oleh merek, yang membuatnya lebih mudah untuk mengontrol nada suara dan citra merek perusahaan.
• Mereka tidak belajar berdasarkan probabilitas tetapi dapat memberikan petunjuk tentang topik hangat baru untuk dimasukkan.
• Mereka mengikuti pohon keputusan deterministik untuk memandu pelanggan ke hasil yang diinginkan. Pohon ini bisa sangat kompleks tetapi diawasi dan dikendalikan oleh perusahaan, dan tidak terbuka untuk jawaban liar yang tidak diinginkan. 
• Setiap kali tidak ada bagian konten yang relevan di basis pengetahuan untuk menanggapi pengguna, mereka akan meminta mereka untuk merumuskan ulang atau mereka akan eskalasikan kasus ini ke agen langsung, menciptakan transisi yang mulus dan mengurangi gesekan. 

Jika Anda berpikir untuk memperkenalkan chatbot Anda sendiri, penting untuk memahami arsitektur chatbot untuk melihat bagaimana semuanya cocok satu sama lain. Anda juga tentu harus menjadi sangat akrab dengan otomatisasi pengujian.

Apa itu arsitektur chatbot?

Untuk memahami struktur chatbot, kita perlu melihat arsitektur yang digunakan untuk membangunnya. Jenis arsitektur yang Anda perlukan untuk chatbot Anda bergantung pada kebutuhan Anda. 

Apa pun chatbot yang Anda gunakan, alur komunikasinya pada dasarnya sama.

Pemrogram menggunakan Java, Python, PHP, dan perangkat lunak lain untuk membuat bot yang merespons kueri. Sebagian besar percakapan dimulai dengan salam atau pertanyaan sebelum pengguna dipandu melalui serangkaian opsi ke titik di mana mereka menerima jawaban mereka.

Arsitektur chatbot dasar dirinci di bawah ini.

Mesin pemahaman bahasa alami

Ini adalah langkah pertama dari proses. Pengguna mengetik pesan dan NLU membacanya untuk memahami maksud pengguna. Mesin aturan kemudian masuk untuk mencari tahu respons terbaik.

Anda perlu meluangkan waktu untuk memikirkan narasi Anda dan khususnya strategi pengujian qa.

Dasar pengetahuan

Ini adalah perpustakaan informasi tentang produk, layanan, topik, atau apa pun yang dibutuhkan bisnis Anda. Ini dapat mencakup FAQ, panduan pemecahan masalah, informasi tentang pembatalan layanan, atau cara meminta penggantian. 

Pengetahuan dan basis data memberi makan chatbot dengan informasi yang diperlukan untuk memberikan respons yang sesuai kepada pengguna.

Penyimpanan data 

Di sinilah analitik dan log percakapan disimpan. Saat chatbot Anda memperoleh pengalaman, Anda akan ingin mengembangkan analitik yang lebih spesifik dan canggih untuk wawasan yang dapat ditindaklanjuti. 

Pada setiap tahap, penting untuk sistemkan bisnis Anda untuk menetapkan tujuan chatbot. 

Arsitektur apa yang dibutuhkan untuk chatbot paling dasar?

Usaha kecil dan kampanye pemasaran umumnya dimulai dengan chatbot tingkat satu. Ini biasanya dapat dibangun di atas hanya satu platform. Mereka hebat dalam menangani pertanyaan sederhana yang menyusun 70 – 80% pertanyaan umum. Chatbot semacam ini menjawab pertanyaan sederhana seperti “Jam berapa Anda buka?”

Ketika pengguna membutuhkan informasi yang lebih canggih, seperti diagnosis masalah, chatbot perlu ditingkatkan. 

Jika seseorang bertanya misalnya: “Apa yang salah dengan rem sepeda saya?”

Ini akan membutuhkan tingkat chatbot yang lebih tinggi.

Hal-hal mulai menjadi jauh lebih rumit karena kemampuan chatbot mulai lepas landas, itulah sebabnya perlu direncanakan dengan hati-hati – terutama dengan gambar rangka. 

Antarmuka HTTP dan obrolan

Chatbots Level 2 adalah semi-skrip dan memiliki fitur widget obrolan langsung. Di sinilah Anda dapat berbicara langsung dengan tim dukungan pelanggan dari halaman depan. 

Perantara pesan

Di sinilah penerbit, seperti antarmuka obrolan, menambahkan pesan ke antrian. Pelanggan mengakses chatbot melalui platform perpesanan seperti Messenger, Slack, Whatsapp, dan Livechat.

Platform agen langsung

Jika bot gagal mengidentifikasi maksud pengguna dengan benar, agen manusia dapat masuk dengan mulus. Dalam beberapa kasus, mereka akan menyelesaikan masalah dan menyerahkan kembali akhir percakapan ke bot.

Bot juga dapat mengingat detail pelanggan dari Manajemen Hubungan Pelanggan (CRM), misalnya, untuk mengubah kata sandi atau mencari pesanan.

Arsitektur tingkat perusahaan

Jika Anda ingin membawa game chatbot Anda ke level berikutnya, Anda harus menggunakan teknik untuk mengaktifkan percakapan yang rumit. Anda juga harus menetapkan cara tingkatkan perangkat lunak Anda kemampuan.  

Tentu saja, setiap bisnis berbeda. Di sini kami telah menyatukan beberapa teknologi, alur kerja, dan pola umum yang diperlukan untuk membangun bot dengan arsitektur tingkat perusahaan.

Ada banyak pertimbangan desain di luar fungsionalitas inti. Sangat penting untuk membangun program perencanaan pengujian perangkat lunak ke chatbot apa pun yang Anda pilih.

Bot percakapan dapat dibagi menjadi 'otak' dan serangkaian persyaratan di sekitarnya atau "tubuh".

Bagaimana arsitektur chatbot bekerja

Chatbots bekerja dengan menggunakan tiga metode klasifikasi:

• Pencocokan pola
• Algoritma
• Jaringan Syaraf Tiruan

Pencocokan pola

Bot menggunakan pencocokan pola untuk menganalisis teks dan menghasilkan respons yang sesuai. Struktur standar dari pola-pola ini adalah Artificial Intelligence Markup Language (AIML)

Sebagai contoh:

Siapa Joe Biden?

Joe Biden adalah Presiden Amerika Serikat 

Chatbot tahu jawabannya karena namanya adalah bagian dari pola yang terkait. Tetapi untuk informasi lebih lanjut, yang berada di luar pola terkait, chatbot perlu menggunakan algoritme. 

Algoritma

Algoritma mengurangi jumlah pengklasifikasi dan membuat struktur yang lebih mudah dikelola. Dalam contoh berikut, setiap kelas diberi skor.

Masukan: “Halo, selamat pagi.”

Istilah: “Halo” (tidak ada kecocokan)

Istilah: “Baik” (kelas: Salam)

Istilah: “pagi” (kelas: Salam)

Klasifikasi: Salam (skor=2) 

Dengan bantuan persamaan, kecocokan kata ditemukan untuk kalimat yang diberikan dan ini mengidentifikasi kelas dengan kecocokan tertinggi.

mesin NLP

 Mesin ini menghitung output dari input menggunakan koneksi berbobot. Setiap langkah yang digunakan dalam data pelatihan mengubah bobot untuk menghasilkan akurasi yang lebih tinggi. Kalimat dipecah menjadi kata-kata individu dan kemudian setiap kata digunakan sebagai input untuk mencocokkan isi database untuk jaringan. Kata-kata ini kemudian terus diuji.

Pertimbangan Lain untuk Arsitektur Tingkat Perusahaan

Selain itu, arsitektur chatbot juga harus mempertimbangkan elemen-elemen berikut.

Security 

Keamanan, tata kelola, dan perlindungan data harus diberikan prioritas tinggi. Ini sangat penting untuk bisnis yang menyimpan detail rahasia jutaan pelanggan.

Anda harus mempertimbangkan bagaimana pengguna dapat tetap anonim jika mereka tidak ingin rincian pribadi mereka terungkap. Jika mereka ingin mengakses informasi pribadi, mereka harus dapat melakukannya dengan cara yang aman.

Penting juga untuk membangun perlindungan sehingga tidak ada yang bisa meretas sistem sensitif tanpa otoritas.

Kualitas

Di sinilah pengujian benar-benar harus teliti. Kesalahan kecil apa pun, seperti salah ketik atau hyperlink yang rusak kemungkinan akan dilihat oleh ribuan pengguna setiap bulannya. 

Kesalahan kecil dapat berdampak besar pada reputasi bisnis Anda.

Mengapa penting untuk memahami arsitektur chatbot 

Chatbots merampingkan interaksi antara orang dan layanan dan oleh karena itu, meningkatkan pengalaman pelanggan. Mereka juga menawarkan merek kesempatan untuk meningkatkan proses keterlibatan dan pada saat yang sama, mengurangi biaya layanan pelanggan.

---

Kate Priestman – Kepala Pemasaran, Pengujian Aplikasi Global

Kate Priestman adalah Kepala Pemasaran di Global App Testing, ujung ke ujung yang tepercaya dan terkemuka pengujian aplikasi perangkat lunak solusi untuk tantangan QA. Kate memiliki lebih dari 8 tahun pengalaman di bidang pemasaran, membantu merek mencapai pertumbuhan yang luar biasa. Dia memiliki pengetahuan luas tentang pengembangan merek, penciptaan prospek dan permintaan, serta strategi pemasaran — mendorong dampak bisnis yang terbaik. Anda dapat terhubung dengannya di LinkedIn.

Pos Arsitektur Chatbot: Panduan untuk Memahami Struktur Chatbot muncul pertama pada Inbenta.

• Coinsmart. Pertukaran Bitcoin dan Crypto Terbaik Eropa.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. AKSES GRATIS.
• CryptoHawk. Radar Altcoin. Uji Coba Gratis.
• Sumber: https://www.inbenta.com/en/blog/chatbot-architecture-a-guide-to-understanding-the-structure-of-chatbots/