Chatbot-arkitektur: En guide til å forstå strukturen til chatbots

Innhold:

– Hva er egentlig en chatbot?
– Hvordan fungerer chatbots?
– Hva er chatbot-arkitektur?
– Hvilken arkitektur trengs for den mest grunnleggende chatboten?
– Arkitektur på bedriftsnivå
– Hvordan arkitekturen til en kapatbot fungerer
- Andre hensyn for arkitektur på bedriftsnivå
- Hvorfor det er viktig å sette seg inn i chatbot-arkitekturen

I økende grad går vi bort fra taleanrop til fordel for tekst og grafikk. 

Kommunisere gjennom en chatbot øker i popularitet av to hovedgrunner. Det er enkelt og øyeblikkelig. 

Her skal vi undersøke hvordan chatbots fungerer, hvordan man lager en bot og alt du trenger å vite for å forstå strukturen til chatbot-arkitekturen. 

Men før vi dykker inn, la oss komme ned til det grunnleggende.

Hva er egentlig en chatbot?

En chatbot er et program som simulerer en samtale mellom et menneske og en datamaskin. Når du får spørsmål, a chatbot svarer ved hjelp av en kunnskapsdatabase. 

Programvare for kunstig intelligens (AI) brukes til å simulere en samtale eller en chat på naturlig språk. Dette gjøres gjennom en meldingsplattform på en nettside, en mobilapp eller via telefon. 

Chatbots muliggjør kommunikasjon mellom et menneske og en maskin. De er designet for å fungere uavhengig av menneskelig hjelp og svare på spørsmål ved hjelp av naturlig språkbehandling (NLP). Dette er en gren av kunstig intelligens som gir datamaskiner muligheten til å forstå tekst og talte ord på omtrent samme måte som et menneske kan.

Chatbots kommer i forskjellige former og former. 

Hvordan fungerer chatbots?

Chatbots gjør det enkelt for en bruker å finne svar på spørsmål og forespørsler gjennom tekst, lyd eller begge deler – uten behov for menneskelig innblanding.

Bots er en automatisert løsning som lar virksomheten din håndtere flere kundespørsmål samtidig. I følge statistikken må virksomheten absolutt være det tilgjengelig 24 / 7. 

Chatbots har raskt integrert flere regler og naturlig språkbehandling, og de nyeste typene er i stand til å lære ettersom de blir stadig utsatt for mer menneskelig språk.

Dagens AI-chatbots bruker avanserte AI-verktøy for å fastslå hva brukeren prøver å oppnå.

Det er hovedsakelig to kategorier chatbots, som listet nedenfor.

Regelbaserte chatbots

Disse robotene kan bare forstå et begrenset antall valg de har blitt programmert med. De tilbyr følgende fordeler: 

• De er enklere å bygge fordi de jobber med en sann-falsk algoritme for å forstå en kundes forespørsel og komme opp med et relevant svar.
• De er lettere å implementere siden de ikke trenger omfattende opplæring.
• Det er lettere å kontrollere svarene de sender ut, siden de er satt opp av merket/selskapet.

Imidlertid har de alvorlige ulemper:

• De er avhengige av forhåndsdefinerte regler og kan ikke forstå meningen
• De fungerer basert på knapper. Dette betyr at chatboten viser en rekke alternativer brukeren trenger å velge mellom, noe som gjør det veldig vanskelig å virkelig vite den sanne intensjonen til brukeren, siden den kanskje ikke er representert på alternativene.

AI-baserte chatbots

Disse chatbotene er sofistikerte fordi de er utstyrt med kunstig intelligens (AI). Ved å bruke Natural Language Processing (NLP) og semantikk svarer de på åpne spørringer. AI chatbots kan identifisere språk, kontekst og hensikt og svare deretter. De er en langt mer kompleks type chatbot.

Innenfor dette riket finner vi to forskjellige tilnærminger:

Probabilistiske chatbots

Denne typen bot bruker ende-til-ende maskinlæring for å lage modeller basert på historiske samtalelogger, i stedet for via intensjonsdeteksjon og oppslag på et relevant svar i en kunnskapsbase. Til tross for at de ikke holder seg til et fast manus og de kan være ganske naturlige å samhandle med, har de flere ulemper:

• Ettersom de lærer av erfaring og data fra samtaler, kan mange skjevheter introduseres. Det er begrenset kontroll over utdatasamtalene, og merkene kan være ansvarlige i tilfelle upassende oppførsel av boten.
• Mye treningsdata er nødvendig for å implementere og lansere en probabilistisk chatbot, ettersom jo mer data den får, jo bedre har den en tendens til å yte, noe som gjør implementeringer lange og smertefulle.
• Avgjørelsene tatt av chatboten skjer i det som er kjent som en "svart boks", som betyr at det ikke er noen som helst åpenhet om hvordan chatboten kom til en avgjørelse, og det er vanskelig å endre eller justere oppførselen.   

Deterministiske chatbots

Denne typen chatbot bruker en annen type AI, og utnytter Natural Language Processing for å beregne vekten av hvert ord, for å analysere konteksten og meningen bak dem for å produsere et resultat eller svar. 

Disse chatbotene er i stand til å matche intensjonene til et svar basert på mening.

De har sine fordeler og ulemper:

• De produserer kun innhold fylt av merkevaren, noe som gjør det lettere å kontrollere tonen i stemmen og merkevarebildet til selskapet.
• De lærer ikke basert på sannsynlighet, men kan gi hint om nye hete emner som skal inkluderes.
• De følger et deterministisk beslutningstre for å veilede kundene til ønsket resultat. Dette treet kan være svært komplekst, men overvåkes og kontrolleres av selskapet, og er ikke åpent for ville, uønskede svar. 
• Når det ikke er et relevant innhold i kunnskapsbasen for å svare brukeren, vil de be dem omformulere eller de vil eskalere saken til en aktiv agent, skaper en jevn overgang og reduserer friksjonen. 

Hvis du tenker på å introdusere din egen chatbot, er det viktig å forstå chatbot-arkitekturen for å se hvordan alt passer sammen. Du må selvfølgelig også bli godt kjent med testing av automatisering.

Hva er chatbot-arkitektur?

For å forstå strukturen til chatbots, må vi se på arkitekturen som ble brukt til å bygge dem. Hvilken arkitektur du trenger for chatboten din, avhenger av hva du trenger den til. 

Uansett hvilken chatbot du bruker, er kommunikasjonsflyten i utgangspunktet den samme.

Programmerere bruker Java, Python, PHP og annen programvare for å lage en bot som svarer på spørsmål. De fleste samtaler starter med en hilsen eller et spørsmål før brukeren blir guidet gjennom en rekke alternativer til det punktet hvor de får svaret.

Grunnleggende chatbot-arkitektur er detaljert nedenfor.

Motor for naturlig språkforståelse

Dette er det første trinnet i prosessen. En bruker skriver inn en melding og NLU leser denne for å forstå brukerens hensikt. Regelmotoren starter deretter for å finne den beste responsen.

Du må bruke litt tid på å tenke på fortellingen din og spesielt qa teststrategi.

Kunnskapsbase

Dette er et bibliotek med informasjon om et produkt, en tjeneste, et emne eller hva annet virksomheten din krever. Det kan inkludere vanlige spørsmål, feilsøkingsveiledninger, informasjon om å kansellere en tjeneste eller hvordan du ber om en erstatning. 

Både kunnskapen og databasen mater chatboten med informasjonen den trenger for å gi et passende svar til brukeren.

Datalagring 

Det er her analyse- og samtaleloggene lagres. Etter hvert som chatboten din får erfaring, vil du ønske å utvikle mer spesifikke og avanserte analyser for brukbar innsikt. 

På hvert trinn er det viktig å systemiser virksomheten din for å fastslå formålet med chatboten. 

Hvilken arkitektur trengs for den mest grunnleggende chatboten?

Små bedrifter og markedsføringskampanjer starter vanligvis med en chatbot på nivå én. Disse kan typisk bygges på bare én plattform. De er flinke til å håndtere enkle spørsmål som utgjør 70 – 80 % av vanlige spørsmål. Denne typen chatbots svarer på enkle spørsmål som "Hva tid åpner du?"

Når brukeren krever mer sofistikert informasjon, for eksempel en diagnose av et problem, må chatboten skalere opp. 

Hvis noen for eksempel spør: "Hva er galt med sykkelbremsene mine?"

Dette vil kreve et høyere nivå av chatbot.

Ting begynner å bli mye mer komplisert etter hvert som funksjonen til chatboten begynner å ta av, og det er derfor det lønner seg å planlegge nøye – spesielt med wireframing. 

HTTP og chat-grensesnitt

Nivå 2 chatbots er semi-scripted og har en live chat-widget. Det er her du kan snakke direkte med et kundestøtteteam fra forsiden. 

Meldingsformidler

Det er her utgiveren, for eksempel chat-grensesnittet, legger til en melding i køen. Kunder får tilgang til chatboten gjennom meldingsplattformer som Messenger, Slack, Whatsapp, og Livechat.

Live agentplattform

Hvis en robot ikke klarer å identifisere en brukers hensikt på riktig måte, kan den menneskelige agenten gå sømløst inn. I noen tilfeller vil de løse problemet og levere slutten av samtalen tilbake til boten.

Boten kan også hente tilbake kundenes detaljer fra Customer Relationship Management (CRM), for eksempel for å endre et passord eller for å slå opp en bestilling.

Arkitektur på bedriftsnivå

Hvis du vil ta chatbot-spillet ditt til neste nivå, må du bruke teknikker for å muliggjøre kompleks samtale. Du må også finne ut hvordan skaler opp programvaren din evne.  

Selvfølgelig er hver virksomhet forskjellig. Her har vi samlet noen av de vanlige teknologiene, arbeidsflytene og mønstrene som kreves for å bygge en bot med arkitektur på bedriftsnivå.

Det er mange designhensyn utover kjernefunksjonaliteten. Det er viktig å bygge et program av planlegging av programvaretesting til hvilken chatbot du velger.

En samtalerobot kan deles inn i "hjernen" og et sett med omgivende krav eller "kroppen".

Hvordan arkitekturen til en chatbot fungerer

Chatbots fungerer ved å bruke tre klassifiseringsmetoder:

• Mønster matching
• Algoritmer
• Kunstige nevrale nettverk

Mønster matcher

Bots bruker mønstertilpasning for å analysere teksten og produsere en passende respons. Standardstrukturen til disse mønstrene er Artificial Intelligence Markup Language (AIML)

For eksempel:

Hvem er Joe Biden?

Joe Biden er president i USA  

Chatbot vet svaret fordi navnet hans er en del av et tilknyttet mønster. Men for mer avansert informasjon, som er utenfor det relaterte mønsteret, må chatboten bruke algoritmer. 

Algoritmer

Algoritmer reduserer antall klassifikatorer og skaper en mer håndterbar struktur. I følgende eksempel tildeles hver klasse en poengsum.

Innspill: "Hei, god morgen."

Term: "Hei" (ingen treff)

Term: "Bra" (klasse: Hilsen)

Term: "morgen" (klasse: hilsener)

Klassifisering: Hilsen (score=2) 

Ved hjelp av en ligning finner man ordtreff for den gitte setningen og dette identifiserer klassen med høyest samsvar.

NLP motor

 Denne motoren beregner utgangen fra inngangen ved å bruke vektede forbindelser. Hvert trinn som brukes i treningsdataene endrer vektene for å få høyere nøyaktighet. Setninger brytes ned i individuelle ord og deretter brukes hvert ord som input for å matche innholdet i databasen for nettverket. Disse ordene testes deretter kontinuerlig.

Andre hensyn for arkitektur på bedriftsnivå

I tillegg må chatbot-arkitekturen også ta hensyn til følgende elementer.

Sikkerhet 

Sikkerhet, styring og databeskyttelse bør gis høy prioritet. Dette er spesielt viktig for virksomheter som lagrer de konfidensielle detaljene til millioner av kunder.

Du bør vurdere hvordan brukeren kan være anonym hvis de ikke ønsker at deres personlige detaljer skal avsløres. Hvis de ønsker å få tilgang til personopplysninger, bør de kunne gjøre dette på en sikker måte.

Det er også viktig å bygge sikkerhetstiltak slik at ingen kan hacke sensitive systemer uten autoritet.

Kvalitet

Dette er hvor testing må virkelig være grundig. Enhver liten feil, for eksempel en skrivefeil eller en ødelagt hyperkobling, vil sannsynligvis bli sett av tusenvis av brukere i måneden. 

En liten feil kan ha stor innvirkning på omdømmet til bedriften din.

Hvorfor det er viktig å sette seg inn i chatbot-arkitekturen 

Chatbots effektiviserer interaksjoner mellom mennesker og tjenester og forbedrer derfor kundeopplevelsen. De tilbyr også merkevarer en mulighet til å forbedre engasjementsprosessen og samtidig redusere kostnadene for kundeservice.

---

Kate Priestman – markedssjef, global apptesting

Kate Priestman er markedssjef i Global App Testing, en pålitelig og ledende ende-til-ende testing av programvareapplikasjoner løsning for QA-utfordringer. Kate har over 8 års erfaring innen markedsføring, og hjelper merkevarer med å oppnå eksepsjonell vekst. Hun har omfattende kunnskap om merkevareutvikling, generering av potensielle kunder og etterspørsel og markedsføringsstrategi – som driver virksomheten på sitt beste. Du kan få kontakt med henne Linkedin.

Innlegget Chatbot-arkitektur: En guide til å forstå strukturen til chatbots dukket først på Inbenta.

• Myntsmart. Europas beste Bitcoin og Crypto Exchange.
• Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. FRI TILGANG.
• CryptoHawk. Altcoin Radar. Gratis prøveperiode.
• Kilde: https://www.inbenta.com/en/blog/chatbot-architecture-a-guide-to-understanding-the-structure-of-chatbots/