Architettura Chatbot: una guida per comprendere la struttura dei chatbot

Contenuto:

– Che cos'è esattamente un chatbot?
– Come funzionano i chatbot?
– Che cos'è l'architettura del chatbot?
– Quale architettura è necessaria per il chatbot più elementare?
– Architettura a livello aziendale
– Come l'architettura di un capatbot funziona
- Altre considerazioni per l'architettura di livello aziendale
- Perché è importante fare i conti con l'architettura dei chatbot

Ci stiamo spostando sempre più dalle chiamate vocali a favore di testo e grafica. 

Comunicare attraverso a chatbot sta guadagnando popolarità per due motivi principali. È semplice e istantaneo. 

Qui esamineremo come funzionano i chatbot, come creare un bot e tutto ciò che devi sapere per comprendere la struttura dell'architettura dei chatbot. 

Ma prima di immergerci, scendiamo alle basi.

Cos'è esattamente un chatbot?

Un chatbot è un programma software che simula una conversazione tra un essere umano e un computer. Quando viene posta una domanda, a chatbot risponde utilizzando un database di conoscenze. 

Il software di intelligenza artificiale (AI) viene utilizzato per simulare una conversazione o una chat in linguaggio naturale. Questo viene effettuato tramite una piattaforma di messaggistica su un sito Web, un'app mobile o tramite il telefono. 

I chatbot consentono la comunicazione tra un essere umano e una macchina. Sono progettati per funzionare indipendentemente dall'assistenza umana e rispondere alle domande utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL). Questo è un ramo dell'intelligenza artificiale che fornisce ai computer la capacità di comprendere testo e parole pronunciate più o meno allo stesso modo in cui può farlo un essere umano.

I chatbot sono disponibili in diverse forme e forme. 

Come funzionano i chatbot?

I chatbot consentono all'utente di trovare facilmente le risposte a domande e richieste tramite testo, audio o entrambi, senza la necessità dell'intervento umano.

I bot sono una soluzione automatizzata che consente alla tua azienda di gestire più richieste dei clienti contemporaneamente. Secondo le statistiche, il business deve assolutamente esserlo disponibile 24 / 7. 

I chatbot hanno rapidamente integrato più regole ed elaborazione del linguaggio naturale e gli ultimi tipi sono in grado di apprendere poiché sono costantemente esposti a un linguaggio più umano.

I chatbot di intelligenza artificiale di oggi utilizzano strumenti di intelligenza artificiale avanzati per stabilire ciò che l'utente sta cercando di ottenere.

Esistono principalmente due categorie di chatbot, come elencato di seguito.

Chatbot basati su regole

Questi robot possono comprendere solo un numero limitato di scelte con cui sono stati programmati. Offrono i seguenti vantaggi: 

• Sono più semplici da costruire perché funzionano su un algoritmo vero-falso per comprendere la query di un cliente e fornire una risposta pertinente.
• Sono più facili da implementare poiché non richiedono una formazione approfondita.
• È più facile controllare le risposte che producono, poiché sono impostate dal marchio/azienda.

Tuttavia, hanno seri svantaggi:

• Si basano su regole predefinite e non riescono a capire il significato
• Funzionano in base ai pulsanti. Ciò significa che il chatbot mostra una serie di opzioni tra cui l'utente deve scegliere, il che rende davvero difficile conoscere il vero intento dell'utente, poiché potrebbe non essere rappresentato nelle opzioni.

Chatbot basati su AI

Questi chatbot sono sofisticati perché dotati di intelligenza artificiale (AI). Utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la semantica, rispondono a query aperte. I chatbot AI possono identificare la lingua, il contesto e l'intento e rispondere di conseguenza. Sono un tipo molto più complesso di chatbot.

All'interno di questo regno, troviamo due diversi approcci:

Chatbot probabilistici

Questo tipo di bot utilizza l'apprendimento automatico end-to-end per creare modelli basati sui registri delle conversazioni storiche, anziché tramite il rilevamento delle intenzioni e la ricerca di una risposta pertinente in una base di conoscenza. Nonostante non si attengano a uno script fisso e possano essere abbastanza naturali con cui interagire, hanno diversi aspetti negativi:

• Man mano che imparano dall'esperienza e dai dati delle conversazioni, possono essere introdotti molti pregiudizi. Il controllo sulle conversazioni in uscita è limitato e i marchi possono essere ritenuti responsabili in caso di comportamento inappropriato del bot.
• Sono necessari molti dati di addestramento per implementare e avviare un chatbot probabilistico, poiché più dati ottiene, meglio tende a funzionare, il che rende le implementazioni lunghe e dolorose.
• Le decisioni prese dal chatbot avvengono in quella che è nota come una "scatola nera", il che significa che non c'è alcuna trasparenza su come il chatbot ha preso una decisione ed è difficile modificarne il comportamento.   

Chatbot deterministici

Questo tipo di chatbot utilizza un diverso tipo di IAe sfrutta l'elaborazione del linguaggio naturale per calcolare il peso di ogni parola, per analizzare il contesto e il significato dietro di esse al fine di produrre un risultato o una risposta. 

Questi chatbot sono in grado di abbinare gli intenti a una risposta basata sul significato.

Hanno i loro vantaggi e svantaggi:

• Producono solo contenuti popolati dal marchio, il che semplifica il controllo del tono di voce e dell'immagine del marchio dell'azienda.
• Non imparano in base alla probabilità, ma possono dare suggerimenti su nuovi argomenti caldi da includere.
• Seguono un albero decisionale deterministico per guidare i clienti verso il risultato desiderato. Questo albero può essere molto complesso ma è supervisionato e controllato dall'azienda e non è aperto a risposte selvagge e indesiderate. 
• Ogni volta che non c'è un contenuto rilevante nella base di conoscenza per rispondere all'utente, chiederanno loro di riformulare o lo faranno inoltrare il caso a un agente reale, creando una transizione graduale e riducendo l'attrito. 

Se stai pensando di introdurre il tuo chatbot, è essenziale comprendere l'architettura del chatbot per vedere come tutto combacia. Ovviamente dovrai anche acquisire molta familiarità con automazione dei test.

Che cos'è l'architettura del chatbot?

Per comprendere la struttura dei chatbot, dobbiamo esaminare l'architettura utilizzata per costruirli. Il tipo di architettura di cui avrai bisogno per il tuo chatbot dipende da cosa ti serve. 

Qualunque sia il chatbot che utilizzi, il flusso di comunicazione è sostanzialmente lo stesso.

I programmatori utilizzano Java, Python, PHP e altri software per creare un bot che risponda alle query. La maggior parte delle conversazioni inizia con un saluto o una domanda prima che l'utente venga guidato attraverso una serie di opzioni fino al punto in cui riceve la risposta.

L'architettura di base del chatbot è descritta in dettaglio di seguito.

Motore di comprensione del linguaggio naturale

Questo è il primo passo del processo. Un utente digita un messaggio e la NLU lo legge per comprendere l'intento dell'utente. Il motore delle regole si attiva quindi per capire la risposta migliore.

Avrai bisogno di passare un po' di tempo a pensare alla tua narrativa e in particolare al qa strategia di test.

Knowledge Base

Questa è una libreria di informazioni su un prodotto, servizio, argomento o qualsiasi altra cosa richiesta dalla tua azienda. Può includere domande frequenti, guide alla risoluzione dei problemi, informazioni sull'annullamento di un servizio o su come richiedere una sostituzione. 

La conoscenza e il database alimentano entrambi il chatbot con le informazioni necessarie per dare una risposta adeguata all'utente.

Archivio dati 

È qui che vengono archiviati i registri delle analisi e delle conversazioni. Man mano che il tuo chatbot acquisisce esperienza, vorrai sviluppare analisi più specifiche e avanzate per informazioni utili. 

In ogni fase, è essenziale sistematizza la tua attività per stabilire lo scopo del chatbot. 

Quale architettura è necessaria per il chatbot più elementare?

Le piccole imprese e le campagne di marketing generalmente iniziano con un chatbot di livello uno. Questi possono essere in genere costruiti solo una piattaforma. Sono bravi a gestire domande semplici che compongono il 70-80% delle domande comuni. Questi tipi di chatbot rispondono a semplici domande come "A che ora apri?"

Quando l'utente richiede informazioni più sofisticate, come la diagnosi di un problema, il chatbot dovrà aumentare la scalabilità. 

Se qualcuno chiede ad esempio: "Cosa c'è che non va nei freni della mia bicicletta?"

Ciò richiederebbe un livello superiore di chatbot.

Le cose iniziano a diventare molto più complicate quando le capacità del chatbot iniziano a decollare, motivo per cui vale la pena pianificare attentamente, specialmente con wireframe. 

Interfacce HTTP e chat

I chatbot di livello 2 sono semi-scriptati e presentano a widget di chat dal vivo. Qui è dove puoi parlare direttamente con un team di assistenza clienti dalla prima pagina. 

Broker di messaggi

È qui che l'editore, come l'interfaccia di chat, aggiunge un messaggio alla coda. I clienti accedono al chatbot tramite piattaforme di messaggistica come Messenger, Slack, WhatsAppe Chat dal vivo.

Piattaforma per agenti dal vivo

Se un bot non riesce a identificare correttamente l'intento di un utente, l'agente umano è in grado di intervenire senza problemi. In alcuni casi, risolverà il problema e restituirà la fine della conversazione al bot.

Il bot può anche richiamare i dettagli dei clienti dal Customer Relationship Management (CRM), ad esempio, per modificare una password o per cercare un ordine.

Architettura a livello aziendale

Se vuoi portare il tuo gioco di chatbot al livello successivo, dovrai utilizzare tecniche per abilitare conversazioni complesse. Dovrai anche stabilire come aumenta il tuo software capacità.  

Ovviamente ogni azienda è diversa. Qui abbiamo riunito alcune delle tecnologie, dei flussi di lavoro e dei modelli comuni necessari per creare un bot con un'architettura di livello aziendale.

Ci sono molte considerazioni di progettazione oltre alla funzionalità di base. È essenziale costruire un programma di pianificazione del test del software in qualsiasi chatbot tu scelga.

Un bot conversazionale può essere suddiviso in "cervello" e un insieme di requisiti circostanti o "corpo".

Come funziona l'architettura di un chatbot

I chatbot funzionano utilizzando tre metodi di classificazione:

• Corrispondenza del modello
• Algoritmi
• Reti neurali artificiali

Abbinamenti di modelli

I bot utilizzano il pattern matching per analizzare il testo e produrre una risposta adeguata. La struttura standard di questi modelli è l'Artificial Intelligence Markup Language (AIML)

Per esempio:

Chi è Joe Biden?

Joe Biden è il Presidente degli Stati Uniti 

Chatbot conosce la risposta perché il suo nome fa parte di un modello associato. Ma per informazioni più avanzate, che vanno oltre lo schema correlato, il chatbot dovrà utilizzare algoritmi. 

Algoritmi

Gli algoritmi riducono il numero di classificatori e creano una struttura più gestibile. Nell'esempio seguente, a ciascuna classe viene assegnato un punteggio.

Input: "Ciao, buongiorno".

Termine: "Ciao" (nessuna corrispondenza)

Termine: “Buono” (classe: Saluti)

Termine: “mattino” (classe: Saluti)

Classificazione: Saluti (punteggio=2) 

Con l'aiuto di un'equazione, si trovano le corrispondenze di parole per la frase data e questo identifica la classe con la corrispondenza più alta.

Motore di PNL

 Questo motore calcola l'uscita dall'ingresso utilizzando connessioni ponderate. Ogni passaggio utilizzato nei dati di allenamento modifica i pesi per aumentare la precisione. Le frasi sono suddivise in singole parole e quindi ogni parola viene utilizzata come input per abbinare i contenuti del database per la rete. Queste parole vengono poi continuamente testate.

Altre considerazioni per l'architettura di livello aziendale

Inoltre, l'architettura del chatbot deve anche prendere in considerazione i seguenti elementi.

Sicurezza 

La sicurezza, la governance e la protezione dei dati dovrebbero avere un'elevata priorità. Ciò è particolarmente importante per le aziende che archiviano i dettagli riservati di milioni di clienti.

Dovresti considerare come l'utente può rimanere anonimo se non desidera che i suoi dati personali vengano rivelati. Se vogliono accedere alle informazioni personali, dovrebbero essere in grado di farlo in modo sicuro.

È inoltre essenziale creare protezioni in modo che nessuno possa hackerare sistemi sensibili senza autorizzazione.

Qualità

Qui è dove analisi deve essere davvero approfondito. Qualsiasi piccolo errore, come un errore di battitura o un collegamento ipertestuale interrotto, viene probabilmente visto da migliaia di utenti al mese. 

Un piccolo errore può avere un enorme impatto sulla reputazione della tua attività.

Perché è importante fare i conti con l'architettura dei chatbot 

I chatbot semplificano le interazioni tra persone e servizi e, quindi, migliorano l'esperienza del cliente. Offrono inoltre ai marchi l'opportunità di migliorare il processo di coinvolgimento e, allo stesso tempo, ridurre i costi del servizio clienti.

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Kate Priestman – Responsabile marketing, test globali delle app

Kate Priestman è Head of Marketing presso Global App Testing, un end-to-end affidabile e leader test di applicazioni software soluzione per le sfide del QA. Kate ha oltre 8 anni di esperienza nel campo del marketing, aiutando i marchi a raggiungere una crescita eccezionale. Ha una vasta conoscenza dello sviluppo del marchio, della generazione di lead e della domanda e della strategia di marketing, guidando al meglio l'impatto aziendale. Puoi connetterti con lei su LinkedIn.

Il post Architettura Chatbot: una guida per comprendere la struttura dei chatbot apparve prima Benta.

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