ארכיטקטורת צ'טבוט: מדריך להבנת המבנה של צ'טבוטים

תוכן:

- מהו בעצם צ'אט בוט?
- איך צ'אטבוטים עובדים?
- מהי ארכיטקטורת צ'אטבוט?
- איזו ארכיטקטורה דרושה לצ'אטבוט הבסיסי ביותר?
- ארכיטקטורה ברמת הארגון
– כיצד הארכיטקטורה של חatbot עובד
- שיקולים נוספים לארכיטקטורה ברמת ארגון
- מדוע חשוב להכיר את ארכיטקטורת הצ'אטבוטים

יותר ויותר, אנו מתרחקים משיחות קוליות לטובת טקסט וגרפיקה. 

תקשורת דרך א chatbot צובר פופולריות משתי סיבות עיקריות. זה פשוט ומיידי. 

כאן נבחן איך צ'אטבוטים עובדים, איך יוצרים בוט וכל מה שצריך לדעת כדי להבין את המבנה של ארכיטקטורת הצ'אטבוטים. 

אבל לפני שנצלול פנימה, בואו נרד ליסודות.

מה בדיוק צ'אט בוט?

צ'טבוט הוא תוכנה המדמה שיחה בין אדם למחשב. כששואלים שאלה, א צ'אטבוט מגיב באמצעות מאגר מידע. 

תוכנת בינה מלאכותית (AI) משמשת כדי לדמות שיחה או צ'אט בשפה טבעית. זה מתבצע באמצעות פלטפורמת הודעות באתר אינטרנט, אפליקציה לנייד או דרך הטלפון. 

צ'טבוטים מאפשרים תקשורת בין אדם למכונה. הם נועדו לעבוד באופן עצמאי מסיוע אנושי ולהגיב לשאלות באמצעות עיבוד שפה טבעית (NLP). זהו ענף של בינה מלאכותית המספק למחשבים את היכולת להבין טקסט ומילים מדוברות בערך כמו שאדם יכול.

צ'אטבוטים מגיעים בצורות ובצורות שונות. 

איך צ'אטבוטים עובדים?

צ'אטבוטים מקלים על המשתמש למצוא תשובות לשאלות ובקשות באמצעות טקסט, אודיו או שניהם - ללא צורך בהתערבות אנושית.

בוטים הם פתרון אוטומטי המאפשר לעסק שלך לטפל במספר שאילתות לקוחות בו-זמנית. לפי הסטטיסטיקה, העסק בהחלט צריך להיות זמין 24 / 7. 

צ'טבוטים שילבו במהירות עוד כללים ועיבוד שפה טבעית והסוגים האחרונים מסוגלים ללמוד כשהם נחשפים בהתמדה לשפה אנושית יותר.

צ'טבוטים של AI של היום משתמשים בכלי AI מתקדמים כדי לקבוע מה המשתמש מנסה להשיג.

ישנן בעיקר שתי קטגוריות של צ'אטבוטים, כפי שמופיע להלן.

צ'אטבוטים מבוססי כללים

הבוטים האלה יכולים להבין רק מספר מוגבל של אפשרויות שאיתם הם תוכנתו. הם מציעים את היתרונות הבאים: 

• הם פשוטים יותר לבנייה מכיוון שהם עובדים על אלגוריתם אמת-שקר כדי להבין את השאילתה של הלקוח ולהגיע לתשובה רלוונטית.
• הם קלים יותר ליישום מכיוון שהם אינם זקוקים להכשרה מקיפה.
• קל יותר לשלוט בתשובות שהם מוציאים, מכיוון שהן מוגדרות על ידי המותג/החברה.

עם זאת, יש להם חסרונות רציניים:

• הם מסתמכים על כללים מוגדרים מראש ואינם יכולים להבין משמעות
• הם עובדים על בסיס כפתורים. משמעות הדבר היא שהצ'אט בוט מציג סדרה של אפשרויות שהמשתמש צריך לבחור מהן, מה שמקשה באמת לדעת את הכוונה האמיתית של המשתמש, שכן ייתכן שהיא לא מיוצגת באפשרויות.

צ'אט-בוטים מבוססי AI

צ'אטבוטים אלה מתוחכמים מכיוון שהם מצוידים ב בינה מלאכותית (AI). באמצעות עיבוד שפה טבעית (NLP) וסמנטיקה, הם מגיבים לשאילתות פתוחות. צ'אטבוטים של AI יכולים לזהות שפה, הקשר וכוונות ולהגיב בהתאם. הם סוג הרבה יותר מורכב של צ'טבוט.

בתחום זה אנו מוצאים שתי גישות שונות:

צ'טבוטים הסתברותיים

סוג זה של בוט משתמש בלמידת מכונה מקצה לקצה כדי ליצור מודלים המבוססים על יומני שיחות היסטוריים, במקום באמצעות זיהוי כוונות וחיפוש תגובה רלוונטית במאגר ידע. למרות העובדה שהם לא נצמדים לתסריט קבוע והם יכולים להיות די טבעיים לאינטראקציה איתם, יש להם כמה חסרונות:

• ככל שהם לומדים מניסיון ונתונים משיחות, אפשר להציג הרבה הטיות. ישנה שליטה מוגבלת על שיחות הפלט, והמותגים יכולים להיות אחראים במקרה של התנהגות לא הולמת של הבוט.
• יש צורך בהרבה נתוני אימון כדי ליישם ולהשיק צ'אט בוט הסתברותי, שכן ככל שהוא מקבל יותר נתונים, כך הוא נוטה לבצע טוב יותר, מה שהופך את ההטמעות ארוכות וכואבות.
• ההחלטות שמתקבלות על ידי הצ'טבוט מתרחשות במה שמכונה 'קופסה שחורה', כלומר אין שקיפות כלשהי לגבי האופן שבו הצ'אטבוט הגיע להחלטה, וקשה לשנות או לצבוט את התנהגותו.   

צ'טבוטים דטרמיניסטיים

סוג זה של צ'אטבוט משתמש סוג אחר של AI, וממנפת את Natural Language Processing כדי לחשב את המשקל של כל מילה, לנתח את ההקשר והמשמעות מאחוריהם על מנת להוציא תוצאה או תשובה. 

צ'אטבוטים אלו מסוגלים להתאים את הכוונות לתשובה המבוססת על משמעות.

יש להם את היתרונות והחסרונות שלהם:

• הם מוציאים רק תוכן המאוכלס על ידי המותג, מה שמקל על השליטה בטון הדיבור ובתדמית המותג של החברה.
• הם לא לומדים על סמך הסתברות אבל יכולים לתת רמזים על נושאים חמים חדשים שיש לכלול.
• הם עוקבים אחר עץ החלטות דטרמיניסטי כדי להדריך את הלקוחות לתוצאה הרצויה. עץ זה יכול להיות מאוד מורכב אבל הוא מפוקח ונשלט על ידי החברה, ואינו פתוח לתשובות פרועות ולא רצויות. 
• בכל פעם שאין פיסת תוכן רלוונטית במאגר הידע כדי להגיב למשתמש, הוא יבקש ממנו לנסח מחדש או שהם יבקשו להסלים את התיק לסוכן חי, יצירת מעבר חלק והפחתת החיכוך. 

אם אתה חושב להציג צ'אטבוט משלך, חיוני להבין את ארכיטקטורת הצ'אטבוט כדי לראות איך הכל משתלב. אתה גם כמובן צריך להכיר היטב בדיקת אוטומציה.

מהי ארכיטקטורת צ'טבוט?

כדי להבין את המבנה של צ'אטבוטים, עלינו להסתכל על הארכיטקטורה המשמשת לבנייתם. סוג הארכיטקטורה שתזדקק לצ'אטבוט שלך תלוי למה אתה צריך אותו. 

באיזה צ'אטבוט אתה משתמש, זרימת התקשורת היא בעצם זהה.

מתכנתים משתמשים ב-Java, Python, PHP ותוכנות אחרות כדי ליצור בוט שמגיב לשאילתות. רוב השיחות מתחילות בברכה או בשאלה לפני שהמשתמש מודרך בשורה של אפשרויות עד לנקודה שבה הוא מקבל את תשובתו.

ארכיטקטורת צ'אטבוט בסיסית מפורטת להלן.

מנוע להבנת שפה טבעית

זהו השלב הראשון בתהליך. משתמש מקליד הודעה וה-NLU קורא זאת כדי להבין את כוונת המשתמש. לאחר מכן, מנוע החוקים נכנס לפעולה כדי להבין את התגובה הטובה ביותר.

תצטרך להקדיש זמן למחשבה על הנרטיב שלך ובפרט על אסטרטגיית בדיקות qa.

בסיס ידע

זוהי ספריית מידע על מוצר, שירות, נושא או כל דבר אחר שהעסק שלך דורש. זה יכול לכלול שאלות נפוצות, מדריכים לפתרון בעיות, מידע על ביטול שירות או איך לבקש החלפה. 

הידע ומסד הנתונים מאכילים את הצ'אטבוט במידע שהוא דורש כדי לתת מענה מתאים למשתמש.

אחסון נתונים 

כאן מאוחסנים הניתוחים ויומני השיחות. ככל שהצ'אטבוט שלך צובר ניסיון, תרצה לפתח ניתוחים ספציפיים ומתקדמים יותר לתובנות ניתנות לפעולה. 

בכל שלב, זה חיוני לעצב את העסק שלך במערכת כדי לקבוע את מטרת הצ'אטבוט. 

איזו ארכיטקטורה דרושה לצ'אטבוט הבסיסי ביותר?

עסקים קטנים ומסעות שיווק מתחילים בדרך כלל עם צ'אט בוט ברמה אחת. בדרך כלל ניתן לבנות עליהם רק פלטפורמה אחת. הם מעולים בטיפול בשאלות פשוטות שמרכיבות 70 - 80% מהשאלות הנפוצות. צ'אטבוטים מסוג זה עונים על שאלות פשוטות כמו "באיזו שעה אתה פותח?"

כאשר המשתמש דורש מידע מתוחכם יותר, כגון אבחון בעיה, הצ'אטבוט יצטרך להגדיל את גודלו. 

אם מישהו שואל למשל: "מה לא בסדר בבלמים שלי לאופניים?"

זה ידרוש רמה גבוהה יותר של צ'אטבוט.

הדברים מתחילים להסתבך הרבה יותר כשהיכולת של הצ'אטבוט מתחילה להמריא, וזו הסיבה שכדאי לתכנן בקפידה - במיוחד עם מסגרת חוטים. 

ממשקי HTTP וצ'אט

צ'אטבוטים ברמה 2 הם חצי סקריפטים וכוללים א ווידג'ט של צ'אט חי. זה המקום שבו אתה יכול לדבר ישירות עם צוות תמיכת לקוחות מהעמוד הראשון. 

מתווך הודעות

זה המקום שבו המפרסם, כמו ממשק הצ'אט, מוסיף הודעה לתור. לקוחות ניגשים לצ'אטבוט דרך פלטפורמות העברת הודעות כמו Messenger, Slack, WhatsApp, ו- Livechat.

פלטפורמת סוכנים חיה

אם בוט לא מצליח לזהות את כוונת המשתמש בצורה נכונה, הסוכן האנושי יכול להיכנס בצורה חלקה. במקרים מסוימים, הוא יפתור את הבעיה ויחזיר את סוף השיחה לבוט.

הבוט יכול גם לזכור את פרטי הלקוחות מניהול קשרי הלקוחות (CRM), למשל, כדי לשנות סיסמה או לחפש הזמנה.

ארכיטקטורה ברמת הארגון

אם אתה רוצה לקחת את משחק הצ'אטבוט שלך לשלב הבא, תצטרך להשתמש בטכניקות כדי לאפשר שיחה מורכבת. תצטרך גם לקבוע כיצד לעשות זאת להגדיל את התוכנה שלך יכולת.  

כמובן, כל עסק הוא שונה. כאן ריכזנו כמה מהטכנולוגיה, זרימות העבודה והתבניות הנפוצות הנדרשות לבניית בוט עם ארכיטקטורה ברמת הארגון.

ישנם שיקולי עיצוב רבים מעבר לפונקציונליות הליבה. זה חיוני לבנות תוכנית של תכנון בדיקות תוכנה בכל צ'אט בוט שתבחר.

ניתן לחלק בוט שיחה ל"מוח" ולסט של דרישות שמסביב או "הגוף".

כיצד פועלת הארכיטקטורה של צ'אטבוט

Chatbots פועלים באמצעות שלוש שיטות סיווג:

• התאמת תבנית
• אלגוריתמים
• רשתות עצביות מלאכותיות

תואמי דפוסים

בוטים משתמשים בהתאמת דפוסים כדי לנתח את הטקסט ולייצר תגובה מתאימה. המבנה הסטנדרטי של דפוסים אלה הוא שפת סימון בינה מלאכותית (AIML)

לדוגמה:

מי זה ג'ו ביידן?

ג'ו ביידן הוא נשיא ארצות הברית 

צ'אטבוט יודע את התשובה כי השם שלו או שלה הוא חלק מדפוס משויך. אבל למידע מתקדם יותר, שהוא מעבר לדפוס הקשור, הצ'אטבוט יצטרך להשתמש באלגוריתמים. 

אלגוריתמים

אלגוריתמים מפחיתים את מספר המסווגים ויוצרים מבנה שניתן לניהול. בדוגמה הבאה, לכל כיתה מוקצה ציון.

קלט: "שלום, בוקר טוב."

מונח: "שלום" (ללא התאמות)

מונח: "טוב" (כיתה: ברכות)

מונח: "בוקר" (כיתה: ברכות)

סיווג: ברכות (ציון=2) 

בעזרת משוואה, נמצאות התאמות מילים למשפט הנתון וזה מזהה את הכיתה עם ההתאמה הגבוהה ביותר.

מנוע NLP

 מנוע זה מחשב את התפוקה מהקלט באמצעות חיבורים משוקללים. כל שלב בשימוש בנתוני האימון מתקן את המשקולות כדי להעלות דיוק גבוה יותר. משפטים מחולקים למילים בודדות ולאחר מכן כל מילה משמשת כקלט כדי להתאים את התוכן של מסד הנתונים עבור הרשת. מילים אלו נבדקות ללא הרף.

שיקולים נוספים לארכיטקטורה ברמת ארגון

בנוסף, ארכיטקטורת הצ'אטבוט צריכה לקחת בחשבון גם את האלמנטים הבאים.

אבטחה 

יש לתת עדיפות גבוהה לאבטחה, ממשל והגנה על נתונים. זה חיוני במיוחד עבור עסקים המאחסנים את הפרטים הסודיים של מיליוני לקוחות.

כדאי לשקול כיצד המשתמש יכול להישאר אנונימי אם הוא לא מעוניין שהפרטים האישיים שלו ייחשפו. אם הם רוצים לגשת למידע אישי, הם צריכים להיות מסוגלים לעשות זאת בצורה מאובטחת.

זה גם חיוני לבנות אמצעי הגנה כדי שאף אחד לא יוכל לפרוץ מערכות רגישות ללא סמכות.

איכות

זה איפה בדיקות באמת צריך להיות יסודי. כל טעות קטנה, כמו שגיאת הקלדה או היפר קישור שבור, צפויה להיראות על ידי אלפי משתמשים בחודש. 

לשגיאה זעירה יכולה להיות השפעה עצומה על המוניטין של העסק שלך.

מדוע חשוב להכיר את ארכיטקטורת הצ'אטבוטים 

צ'טבוטים מייעלים אינטראקציות בין אנשים ושירותים ולכן משפרים את חווית הלקוח. הם גם מציעים למותגים הזדמנות לשפר את תהליך ההתקשרות ובו בזמן להפחית את עלות שירות הלקוחות.

---

קייט פריסטמן - ראש מחלקת שיווק, בדיקות אפליקציות גלובליות

קייט פריסטמן היא ראש השיווק ב-Global App Testing, מקצה לקצה מהימן ומוביל בדיקת יישומי תוכנה פתרון לאתגרי QA. לקייט יש ניסיון של למעלה מ-8 שנים בתחום השיווק, ועוזרת למותגים להגיע לצמיחה יוצאת דופן. יש לה ידע נרחב בפיתוח מותג, יצירת לידים וביקושים ואסטרטגיית שיווק - מניעה את ההשפעה העסקית במיטבה. אתה יכול להתחבר אליה הלאה לינקדין.

ההודעה ארכיטקטורת צ'טבוט: מדריך להבנת המבנה של צ'טבוטים הופיע לראשונה ב אינבנטה.

• Coinsmart. בורסת הביטקוין והקריפטו הטובה באירופה.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה חופשית.
• CryptoHawk. רדאר אלטקוין. ניסיון חינם.
• מקור: https://www.inbenta.com/en/blog/chatbot-architecture-a-guide-to-understanding-the-structure-of-chatbots/