Chatbotarchitectuur: een gids om de structuur van chatbots te begrijpen

Inhoud:

– Wat is een chatbot precies?
– Hoe werken chatbots?
– Wat is chatbot-architectuur?
– Welke architectuur is nodig voor de meest elementaire chatbot?
– Architectuur op ondernemingsniveau
– Hoe de architectuur van een chatbot werkt
- Andere overwegingen voor architectuur op ondernemingsniveau
- Waarom het belangrijk is om de chatbotarchitectuur onder de knie te krijgen

We schakelen steeds meer over van spraakoproepen naar tekst en afbeeldingen. 

Communiceren via een Chatbot wint aan populariteit om twee belangrijke redenen. Het is eenvoudig en onmiddellijk. 

Hier zullen we onderzoeken hoe chatbots werken, hoe je een bot maakt en alles wat je moet weten om de structuur van chatbot-architectuur te begrijpen. 

Maar voordat we erin duiken, laten we eerst naar de basis gaan.

Wat is een chatbot precies?

Een chatbot is een softwareprogramma dat een gesprek tussen een mens en een computer simuleert. Wanneer een vraag wordt gesteld, a chatbot reageert met behulp van een kennisdatabase. 

Software voor kunstmatige intelligentie (AI) wordt gebruikt om een ​​gesprek of een chat in natuurlijke taal te simuleren. Dit gebeurt via een berichtenplatform op een website, een mobiele app of via de telefoon. 

Chatbots maken communicatie tussen mens en machine mogelijk. Ze zijn ontworpen om onafhankelijk van menselijke hulp te werken en te reageren op vragen met behulp van natuurlijke taalverwerking (NLP). Dit is een tak van kunstmatige intelligentie die computers de mogelijkheid biedt om tekst en gesproken woorden op vrijwel dezelfde manier te begrijpen als een mens.

Chatbots zijn er in verschillende vormen en vormen. 

Hoe werken chatbots?

Chatbots maken het voor een gebruiker gemakkelijk om antwoorden op vragen en verzoeken te vinden via tekst, audio of beide - zonder menselijke tussenkomst.

Bots zijn een geautomatiseerde oplossing waarmee uw bedrijf meerdere vragen van klanten tegelijkertijd kan afhandelen. Volgens de statistieken moet het bedrijfsleven absoluut beschikbaar 24 / 7. 

Chatbots hebben snel meer regels en natuurlijke taalverwerking geïntegreerd en de nieuwste typen kunnen leren omdat ze gestaag worden blootgesteld aan meer menselijke taal.

De huidige AI-chatbots gebruiken geavanceerde AI-tools om vast te stellen wat de gebruiker probeert te bereiken.

Er zijn hoofdzakelijk twee categorieën chatbots, zoals hieronder vermeld.

Op regels gebaseerde chatbots

Deze bots kunnen slechts een beperkt aantal keuzes begrijpen waarmee ze zijn geprogrammeerd. Ze bieden de volgende voordelen: 

• Ze zijn eenvoudiger te bouwen omdat ze werken met een waar-onwaar-algoritme om de vraag van een klant te begrijpen en met een relevant antwoord te komen.
• Ze zijn gemakkelijker te implementeren omdat ze geen uitgebreide training nodig hebben.
• Het is gemakkelijker om de antwoorden die ze geven te controleren, omdat ze zijn ingesteld door het merk/bedrijf.

Ze hebben echter ernstige nadelen:

• Ze vertrouwen op vooraf gedefinieerde regels en kunnen de betekenis niet begrijpen
• Ze werken op basis van knoppen. Dit betekent dat de chatbot een reeks opties toont waaruit de gebruiker moet kiezen, wat het echt moeilijk maakt om de ware bedoeling van de gebruiker echt te kennen, omdat deze mogelijk niet wordt weergegeven in de opties.

AI-gebaseerde chatbots

Deze chatbots zijn geavanceerd omdat ze zijn uitgerust met: kunstmatige intelligentie (AI). Met behulp van Natural Language Processing (NLP) en semantiek reageren ze op open vragen. AI-chatbots kunnen taal, context en intentie identificeren en dienovereenkomstig reageren. Ze zijn een veel complexer type chatbot.

Binnen dit domein vinden we twee verschillende benaderingen:

Probabilistische chatbots

Dit type bot maakt gebruik van end-to-end machine learning om modellen te maken op basis van historische gesprekslogboeken, in plaats van via intentiedetectie en het opzoeken van een relevant antwoord in een kennisbank. Ondanks het feit dat ze zich niet aan een vast script houden en ze heel natuurlijk kunnen zijn om mee om te gaan, hebben ze verschillende nadelen:

• Omdat ze leren van ervaringen en gegevens uit gesprekken, kunnen er veel vooroordelen worden geïntroduceerd. Er is beperkte controle over de outputgesprekken en de merken kunnen aansprakelijk worden gesteld bij ongepast gedrag van de bot.
• Er zijn veel trainingsgegevens nodig om een ​​probabilistische chatbot te implementeren en te lanceren, want hoe meer gegevens het krijgt, hoe beter het presteert, wat implementaties lang en pijnlijk maakt.
• De beslissingen die door de chatbot worden genomen, gebeuren in wat bekend staat als een 'black box', wat betekent dat er geen enkele transparantie is over hoe de chatbot tot een beslissing is gekomen, en het is moeilijk om zijn gedrag aan te passen of aan te passen.   

Deterministische chatbots

Dit type chatbot gebruikt een ander soort AI, en maakt gebruik van Natural Language Processing om het gewicht van elk woord te berekenen, om de context en de betekenis erachter te analyseren om een ​​resultaat of antwoord uit te voeren. 

Deze chatbots kunnen de intenties koppelen aan een antwoord op basis van betekenis.

Ze hebben hun voor- en nadelen:

• Ze produceren alleen inhoud die door het merk wordt ingevuld, waardoor het gemakkelijker wordt om de tone of voice en het merkimago van het bedrijf te regelen.
• Ze leren niet op basis van waarschijnlijkheid, maar kunnen hints geven over nieuwe actuele onderwerpen.
• Ze volgen een deterministische beslisboom om klanten naar het gewenste resultaat te leiden. Deze boom kan erg complex zijn, maar wordt gecontroleerd en gecontroleerd door het bedrijf en staat niet open voor wilde, ongewenste antwoorden. 
• Wanneer er geen relevant stuk inhoud in de kennisbank is om op de gebruiker te reageren, zullen ze hen vragen om te herformuleren of ze zullen de zaak escaleren naar een live agent, waardoor een soepele overgang ontstaat en wrijving wordt verminderd. 

Als je erover denkt om je eigen chatbot te introduceren, is het essentieel om de chatbotarchitectuur te begrijpen om te zien hoe alles in elkaar past. Je moet natuurlijk ook heel vertrouwd raken met automatisering testen.

Wat is chatbot-architectuur?

Om de structuur van chatbots te begrijpen, moeten we kijken naar de architectuur die is gebruikt om ze te bouwen. Het type architectuur dat je nodig hebt voor je chatbot hangt af van waar je het voor nodig hebt. 

Welke chatbot je ook gebruikt, de communicatiestroom is in principe hetzelfde.

Programmeurs gebruiken Java, Python, PHP en andere software om een ​​bot te maken die op vragen reageert. De meeste gesprekken beginnen met een begroeting of een vraag voordat de gebruiker door een reeks opties wordt geleid tot het punt waarop hij zijn antwoord ontvangt.

De basischatbotarchitectuur wordt hieronder beschreven.

Motor voor het begrijpen van natuurlijke taal

Dit is de eerste stap van het proces. Een gebruiker typt een bericht in en de NLU leest dit om de bedoeling van de gebruiker te begrijpen. De regels-engine wordt vervolgens ingeschakeld om de beste reactie te vinden.

Je zult wat tijd moeten besteden aan het nadenken over je verhaal en in het bijzonder over de qa teststrategie.

Kennisbank

Dit is een bibliotheek met informatie over een product, dienst, onderwerp of wat dan ook dat uw bedrijf nodig heeft. Het kan veelgestelde vragen bevatten, handleidingen voor probleemoplossing, informatie over het annuleren van een service of het aanvragen van vervanging. 

Zowel de kennis als de database voeden de chatbot met de informatie die nodig is om de gebruiker een passend antwoord te geven.

Gegevensopslag 

Hier worden de analyse- en gesprekslogboeken opgeslagen. Naarmate uw chatbot meer ervaring opdoet, wilt u specifiekere en geavanceerdere analyses ontwikkelen voor bruikbare inzichten. 

In elke fase is het essentieel om systematiseer uw bedrijf om het doel van de chatbot vast te stellen. 

Welke architectuur is nodig voor de meest elementaire chatbot?

Kleine bedrijven en marketingcampagnes beginnen over het algemeen met een chatbot van niveau één. Deze kunnen meestal worden gebouwd op slechts één platform. Ze zijn geweldig in het omgaan met eenvoudige vragen die 70 - 80% van de veelgestelde vragen uitmaken. Dit soort chatbots beantwoorden simpele vragen als "Hoe laat gaan jullie open?"

Wanneer de gebruiker meer geavanceerde informatie nodig heeft, zoals een diagnose van een probleem, zal de chatbot moeten opschalen. 

Als iemand bijvoorbeeld vraagt: “Wat is er mis met mijn fietsremmen?”

Dit zou een hoger niveau van chatbot vereisen.

Dingen beginnen een stuk ingewikkelder te worden naarmate de mogelijkheden van de chatbot toenemen, daarom loont het om zorgvuldig te plannen - vooral met draadframes. 

HTTP- en chatinterfaces

Chatbots van niveau 2 zijn semi-gescript en beschikken over een live chat-widget. Hier kunt u vanaf de voorpagina rechtstreeks met een klantenondersteuningsteam praten. 

Berichtenmakelaar

Dit is waar de uitgever, zoals de chatinterface, een bericht aan de wachtrij toevoegt. Klanten krijgen toegang tot de chatbot via berichtenplatforms zoals Messenger, Slack, Whatsapp , en Livechat.

Live agentenplatform

Als een bot de intentie van een gebruiker niet correct identificeert, kan de menselijke agent naadloos ingrijpen. In sommige gevallen lossen ze het probleem op en geven ze het einde van het gesprek terug aan de bot.

Ook kan de bot klantgegevens uit het Customer Relationship Management (CRM) oproepen om bijvoorbeeld een wachtwoord te wijzigen of een bestelling op te zoeken.

Architectuur op ondernemingsniveau

Als je je chatbotspel naar een hoger niveau wilt tillen, moet je technieken gebruiken om complexe gesprekken mogelijk te maken. U moet ook vaststellen hoe u: uw software opschalen vermogen.  

Natuurlijk is elk bedrijf anders. Hier hebben we enkele van de algemene technologie, workflows en patronen samengebracht die nodig zijn om een ​​bot te bouwen met architectuur op ondernemingsniveau.

Er zijn veel ontwerpoverwegingen die verder gaan dan de kernfunctionaliteit. Het is essentieel om een ​​programma van planning van softwaretests in welke chatbot je ook kiest.

Een gespreksbot kan worden onderverdeeld in het 'brein' en een reeks omringende vereisten of 'het lichaam'.

Hoe de architectuur van een chatbot werkt

Chatbots werken met behulp van drie classificatiemethoden:

• Patroonafstemming
• Algoritmen
• Kunstmatige neurale netwerken

Patroon matchers

Bots gebruiken patroonherkenning om de tekst te analyseren en een passend antwoord te geven. De standaardstructuur van deze patronen is Artificial Intelligence Markup Language (AIML)

Bijvoorbeeld:

Wie is Joe Biden?

Joe Biden is de president van de Verenigde Staten 

Chatbot weet het antwoord omdat zijn of haar naam onderdeel is van een bijbehorend patroon. Maar voor meer geavanceerde informatie, die verder gaat dan het gerelateerde patroon, zal de chatbot algoritmen moeten gebruiken. 

Algoritmen

Algoritmen verminderen het aantal classificaties en creëren een beter beheersbare structuur. In het volgende voorbeeld krijgt elke klas een score.

Invoer: "Hallo, goedemorgen."

Term: "Hallo" (geen overeenkomsten)

Term: "Goed" (klas: Groeten)

Term: "ochtend" (les: Groeten)

Classificatie: Groeten (score=2) 

Met behulp van een vergelijking worden woordovereenkomsten gevonden voor de gegeven zin en dit identificeert de klasse met de hoogste overeenkomst.

NLP-engine

 Deze engine berekent de output van de input met behulp van gewogen verbindingen. Elke stap die in de trainingsgegevens wordt gebruikt, past de gewichten aan om een ​​hogere nauwkeurigheid te bereiken. Zinnen worden opgesplitst in afzonderlijke woorden en vervolgens wordt elk woord gebruikt als invoer om overeen te komen met de inhoud van de database voor het netwerk. Deze woorden worden dan continu getest.

Andere overwegingen voor architectuur op ondernemingsniveau

Daarnaast moet de chatbotarchitectuur ook rekening houden met de volgende elementen.

Security 

Beveiliging, governance en gegevensbescherming moeten hoge prioriteit krijgen. Dit is vooral cruciaal voor bedrijven die de vertrouwelijke gegevens van miljoenen klanten opslaan.

U moet overwegen hoe de gebruiker anoniem kan blijven als hij niet wil dat zijn persoonlijke gegevens worden onthuld. Als ze toegang willen tot persoonlijke informatie, moeten ze dit op een veilige manier kunnen doen.

Het is ook essentieel om waarborgen te bouwen, zodat niemand gevoelige systemen zonder toestemming kan hacken.

Kwaliteit

Dit is waar het testen van moet echt grondig zijn. Elke kleine fout, zoals een typefout of een verbroken hyperlink, wordt waarschijnlijk door duizenden gebruikers per maand gezien. 

Een kleine fout kan een enorme impact hebben op de reputatie van uw bedrijf.

Waarom het belangrijk is om de chatbotarchitectuur onder de knie te krijgen 

Chatbots stroomlijnen interacties tussen mensen en diensten en verbeteren daardoor de klantervaring. Ze bieden merken ook de mogelijkheid om het engagementproces te verbeteren en tegelijkertijd de kosten van klantenservice te verlagen.

---

Kate Priestman – Hoofd Marketing, Global App Testing

Kate Priestman is hoofd marketing bij Global App Testing, een vertrouwde en toonaangevende end-to-end testen van softwaretoepassingen oplossing voor QA-uitdagingen. Kate heeft meer dan 8 jaar ervaring op het gebied van marketing en helpt merken uitzonderlijke groei te realiseren. Ze heeft uitgebreide kennis van merkontwikkeling, het genereren van leads en vraag, en marketingstrategie, waardoor de impact op het bedrijf optimaal is. Je kunt contact met haar opnemen op LinkedIn.

De post Chatbotarchitectuur: een gids om de structuur van chatbots te begrijpen verscheen eerst op Inbenta.

• Coinsmart. Europa's beste Bitcoin- en crypto-uitwisseling.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. GRATIS TOEGANG.
• CryptoHawk. Altcoin-radar. Gratis proefversie.
• Bron: https://www.inbenta.com/en/blog/chatbot-architecture-a-guide-to-understanding-the-structure-of-chatbots/