チャットボットアーキテクチャ：チャットボットの構造を理解するためのガイド

内容：

–チャットボットとは正確には何ですか？
–チャットボットはどのように機能しますか？
–チャットボットアーキテクチャとは何ですか？
–最も基本的なチャットボットにはどのようなアーキテクチャが必要ですか？
–エンタープライズレベルのアーキテクチャ
–どのようにchのアーキテクチャatbotは動作します
– エンタープライズレベルのアーキテクチャに関するその他の考慮事項
– チャットボットアーキテクチャを理解することが重要な理由

ますます、テキストやグラフィックスを優先して、音声通話からシフトしています。 

を介して通信する チャットボット XNUMXつの主な理由で人気が高まっています。 シンプルで瞬時です。 

ここでは、チャットボットがどのように機能するか、ボットを作成する方法、およびチャットボットアーキテクチャの構造を理解するために知っておく必要のあるすべてを調べます。 

しかし、飛び込む前に、基本に取り掛かりましょう。

チャットボットとは正確には何ですか？

チャットボットは、人間とコンピューターの間の会話をシミュレートするソフトウェアプログラムです。 質問されたとき、 チャットボットが応答します 知識データベースを使用します。 

人工知能（AI）ソフトウェアは、自然言語での会話やチャットをシミュレートするために使用されます。 これは、Webサイトのメッセージングプラットフォーム、モバイルアプリ、または電話を介して実行されます。 

チャットボットは、人間と機械の間の通信を可能にします。 これらは、人間の支援から独立して機能し、自然言語処理（NLP）を使用して質問に応答するように設計されています。 これは、人間とほぼ同じ方法でテキストや話し言葉を理解する機能をコンピューターに提供する人工知能の分野です。

チャットボットにはさまざまな形や形式があります。 

チャットボットはどのように機能しますか？

チャットボットを使用すると、ユーザーは、人間の介入を必要とせずに、テキスト、音声、またはその両方を介して質問や要求に対する回答を簡単に見つけることができます。

ボットは、ビジネスが複数の顧客クエリを同時に処理できるようにする自動化されたソリューションです。 統計によると、ビジネスは絶対に必要です 利用可能な24 / 7. 

チャットボットは、より多くのルールと自然言語処理をすばやく統合し、最新のタイプは、より多くの人間の言語に着実にさらされているため、学習することができます。

今日のAIチャットボットは、高度なAIツールを使用して、ユーザーが達成しようとしていることを確立します。

チャットボットには、以下に示すように、主にXNUMXつのカテゴリがあります。

ルールベースのチャットボット

これらのボットは、プログラムされた限られた数の選択肢しか理解できません。 これらには次の利点があります。 

• 真偽のアルゴリズムを使用して顧客のクエリを理解し、関連する回答を考え出すため、構築が簡単です。
• 広範なトレーニングを必要としないため、実装が簡単です。
• ブランド/会社によって設定されるため、出力する回答を制御する方が簡単です。

ただし、重大な欠点があります。

• 彼らは事前定義されたルールに依存しており、意味を理解できません
• それらはボタンに基づいて機能します。 これは、チャットボットがユーザーが選択する必要のある一連のオプションを表示することを意味します。これにより、オプションに表示されない可能性があるため、ユーザーの本当の意図を実際に知ることは非常に困難になります。

AIベースのチャットボット

これらのチャットボットは、装備されているため洗練されています 人工知能 （AI）。 自然言語処理（NLP）とセマンティクスを使用して、自由形式の質問に応答します。 AIチャットボットは、言語、コンテキスト、意図を識別し、それに応じて応答できます。 それらははるかに複雑なタイプのチャットボットです。

この領域内で、XNUMXつの異なるアプローチが見つかります。

確率的チャットボット

このタイプのボットは、エンドツーエンドの機械学習を使用して、意図の検出やナレッジベースでの関連する応答の検索ではなく、過去の会話ログに基づいてモデルを作成します。 それらは固定されたスクリプトに固執せず、対話するのが非常に自然である可能性があるという事実にもかかわらず、いくつかの欠点があります。

• 彼らが経験と会話からのデータから学ぶとき、多くのバイアスが導入される可能性があります。 出力会話の制御は制限されており、ボットの不適切な動作の場合、ブランドは責任を負う可能性があります。
• 確率的チャットボットを実装して起動するには、多くのトレーニングデータが必要です。取得するデータが多いほど、パフォーマンスが向上する傾向があり、実装に時間がかかり、苦痛を伴います。
• チャットボットによって行われる決定は、「ブラックボックス」と呼ばれる場所で行われます。これは、チャットボットがどのように決定を下したかについて透明性がまったくなく、その動作を変更または微調整することが難しいことを意味します。   

決定論的チャットボット

このタイプのチャットボットは 別の種類のAI、そして自然言語処理を活用してすべての単語の重みを計算し、結果または回答を出力するために文脈とその背後にある意味を分析します。 

これらのチャットボットは、意味に基づいて意図を回答に一致させることができます。

それらには長所と短所があります。

• ブランドが入力したコンテンツのみを出力するため、声のトーンや会社のブランドイメージを簡単に制御できます。
• 彼らは確率に基づいて学習しませんが、含まれるべき新しいホットトピックに関するヒントを与えることができます。
• それらは決定論的な決定木に従い、顧客を望ましい結果に導きます。 このツリーは非常に複雑になる可能性がありますが、会社によって監視および制御されており、ワイルドで望ましくない回答を受け入れることはできません。 
• ナレッジベースにユーザーに対応するための関連コンテンツがない場合は常に、再定式化するように依頼するか、 ケースをライブエージェントにエスカレーションします、スムーズな移行を作成し、摩擦を減らします。 

独自のチャットボットを導入することを考えている場合は、チャットボットのアーキテクチャを理解して、すべてがどのように組み合わされているかを確認することが不可欠です。 もちろん、非常に精通している必要があります 自動化のテスト。

チャットボットアーキテクチャとは何ですか？

チャットボットの構造を理解するには、チャットボットの構築に使用されたアーキテクチャを調べる必要があります。 チャットボットに必要なアーキテクチャの種類は、チャットボットが何に必要かによって異なります。 

どちらのチャットボットを使用しても、通信フローは基本的に同じです。

プログラマーは、Java、Python、PHP、およびその他のソフトウェアを使用して、クエリに応答するボットを作成します。 ほとんどの会話は、ユーザーが一連のオプションを案内されて回答を受け取る前に、挨拶または質問から始まります。

基本的なチャットボットアーキテクチャの詳細を以下に示します。

自然言語理解エンジン

これがプロセスの最初のステップです。 ユーザーがメッセージを入力すると、NLUはこれを読み取ってユーザーの意図を理解します。 次に、ルールエンジンが起動して、最良の応答を見つけ出します。

あなたはあなたの物語、特に qaテスト戦略。

知識ベース

これは、製品、サービス、トピック、またはビジネスに必要なその他の情報のライブラリです。 これには、FAQ、トラブルシューティングガイド、サービスのキャンセルに関する情報、または交換を要求する方法が含まれます。 

知識とデータベースはどちらも、ユーザーに適切な応答を提供するために必要な情報をチャットボットに提供します。

データストレージ 

これは、分析ログと会話ログが保存される場所です。 チャットボットが経験を積むにつれて、実用的な洞察を得るためのより具体的で高度な分析を開発する必要があります。 

すべての段階で、 あなたのビジネスを体系化する チャットボットの目的を確立します。 

最も基本的なチャットボットにはどのようなアーキテクチャが必要ですか？

中小企業やマーケティングキャンペーンは通常、レベルXNUMXのチャットボットから始まります。 これらは通常、上に構築できます たったXNUMXつのプラットフォーム。 一般的な質問の70〜80％を占める単純な質問の処理に優れています。 この種のチャットボットは、「何時に開きますか？」などの簡単な質問に答えます。

問題の診断など、ユーザーがより高度な情報を必要とする場合、チャットボットはスケールアップする必要があります。 

たとえば、誰かが「私の自転車のブレーキの何が問題になっていますか？」と尋ねた場合。

これには、より高いレベルのチャットボットが必要になります。

チャットボットの機能が普及し始めると、事態はさらに複雑になり始めます。そのため、特に慎重に計画することが重要です。 ワイヤーフレーミング. 

HTTPおよびチャットインターフェイス

レベル2のチャットボットはセミスクリプト化されており、 ライブチャットウィジェット。 これは、フロントページからカスタマーサポートチームと直接話すことができる場所です。 

メッセージブローカー

これは、チャットインターフェイスなどの発行者がキューにメッセージを追加する場所です。 顧客は、Messenger、Slack、 WhatsApp 、およびLivechat。

ライブエージェントプラットフォーム

ボットがユーザーの意図を正しく識別できない場合、ヒューマンエージェントはシームレスに介入できます。場合によっては、問題を解決して会話の終わりをボットに返します。

ボットは、たとえば、パスワードの変更や注文の検索などのために、顧客関係管理（CRM）から顧客の詳細を呼び出すこともできます。

エンタープライズレベルのアーキテクチャ

チャットボットゲームを次のレベルに引き上げたい場合は、複雑な会話を可能にするテクニックを使用する必要があります。 また、方法を確立する必要があります ソフトウェアをスケールアップする 能力。  

もちろん、すべてのビジネスは異なります。 ここでは、エンタープライズレベルのアーキテクチャでボットを構築するために必要な一般的なテクノロジー、ワークフロー、およびパターンのいくつかをまとめました。

コア機能以外にも多くの設計上の考慮事項があります。 のプログラムを構築することが不可欠です ソフトウェアテストの計画 選択したチャットボットに。

会話型ボットは、「脳」と周囲の要件のセットまたは「体」に分けることができます。

チャットボットのアーキテクチャの仕組み

チャットボットは、次のXNUMXつの分類方法を使用して機能します。

• パターンマッチング
• アルゴリズム
• 人工ニューラルネットワーク

パターンマッチャー

ボットはパターンマッチングを使用してテキストを分析し、適切な応答を生成します。 これらのパターンの標準構造は、人工知能マークアップ言語（AIML）です。

例：

ジョーバイデンは誰ですか？

ジョー・バイデンはアメリカ合衆国の大統領です 

チャットボットは、彼または彼女の名前が関連するパターンの一部であるため、答えを知っています。 ただし、関連するパターンを超えたより高度な情報については、チャットボットはアルゴリズムを使用する必要があります。 

アルゴリズム

アルゴリズムは分類子の数を減らし、より管理しやすい構造を作成します。 次の例では、各クラスにスコアが割り当てられています。

入力：「こんにちは、おはようございます。」

用語：「こんにちは」（一致なし）

用語：「良い」（クラス：ご挨拶）

用語：「朝」（クラス：ご挨拶）

分類：あいさつ（スコア= 2） 

方程式の助けを借りて、与えられた文に対して単語の一致が見つかり、これは最も一致の高いクラスを識別します。

NLPエンジン

 このエンジンは、加重接続を使用して入力からの出力を計算します。 トレーニングデータで使用される各ステップは、より高い精度をもたらすために重みを修正します。 文は個々の単語に分割され、各単語が入力として使用されて、ネットワークのデータベースの内容と一致します。 その後、これらの単語は継続的にテストされます。

エンタープライズレベルのアーキテクチャに関するその他の考慮事項

さらに、チャットボットアーキテクチャでは、次の要素も考慮する必要があります。

セキュリティ 

セキュリティ、ガバナンス、およびデータ保護を優先する必要があります。 これは、何百万もの顧客の機密情報を保存する企業にとって特に重要です。

個人情報の開示を望まない場合、ユーザーが匿名を維持する方法を検討する必要があります。 個人情報にアクセスしたい場合は、安全な方法でアクセスできる必要があります。

また、権限のない機密システムをだれもハッキングできないように、セーフガードを構築することも不可欠です。

品質

これはどこですか？ テスト 本当に徹底する必要があります。 タイプミスやハイパーリンクの破損などの小さな間違いは、月に数千人のユーザーに見られる可能性があります。 

小さなエラーは、ビジネスの評判に大きな影響を与える可能性があります。

チャットボットアーキテクチャを理解することが重要な理由 

チャットボットは、人とサービス間のやり取りを合理化するため、顧客体験を向上させます。 また、エンゲージメントプロセスを改善すると同時に、カスタマーサービスのコストを削減する機会をブランドに提供します。

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Kate Priestman –マーケティング責任者、グローバルアプリテスト

Kate Priestmanは、信頼できる主要なエンドツーエンドのグローバルアプリテストのマーケティング責任者です。 ソフトウェアアプリケーションのテスト QAの課題に対するソリューション。 ケイトはマーケティングの分野で8年以上の経験があり、ブランドが並外れた成長を遂げるのを支援しています。 彼女は、ブランド開発、リードと需要の生成、およびマーケティング戦略に関する幅広い知識を持っており、ビジネスへの影響を最大限に高めます。 あなたは彼女とつながることができます LinkedIn.

ポスト チャットボットアーキテクチャ：チャットボットの構造を理解するためのガイド 最初に登場した インベンダ.

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