Arquitetura de chatbot: um guia para entender a estrutura dos chatbots

Conteúdo:

– O que exatamente é um chatbot?
– Como funcionam os chatbots?
– O que é arquitetura de chatbot?
– Qual arquitetura é necessária para o chatbot mais básico?
– Arquitetura de nível empresarial
– Como a arquitetura de um chatbot funciona
- Outras considerações para arquitetura de nível empresarial
- Por que é importante se familiarizar com a arquitetura do chatbot

Cada vez mais, estamos nos afastando das chamadas de voz em favor de texto e gráficos. 

Comunicando-se através de um chatbot está ganhando popularidade por duas razões principais. É simples e instantâneo. 

Aqui vamos examinar como os chatbots funcionam, como fazer um bot e tudo o que você precisa saber para entender a estrutura da arquitetura do chatbot. 

Mas antes de mergulharmos, vamos ao básico.

O que exatamente é um chatbot?

Um chatbot é um programa de software que simula uma conversa entre um humano e um computador. Ao fazer uma pergunta, um chatbot responde usando um banco de dados de conhecimento. 

O software de inteligência artificial (IA) é usado para simular uma conversa ou um bate-papo em linguagem natural. Isso é feito por meio de uma plataforma de mensagens em um site, um aplicativo móvel ou por telefone. 

Os chatbots permitem a comunicação entre um humano e uma máquina. Eles são projetados para trabalhar independentemente da assistência humana e responder a perguntas usando processamento de linguagem natural (NLP). Este é um ramo da inteligência artificial que fornece aos computadores a capacidade de entender texto e palavras faladas da mesma maneira que um ser humano.

Os chatbots vêm em diferentes formas e formatos. 

Como funcionam os chatbots?

Os chatbots facilitam para um usuário encontrar respostas para perguntas e solicitações por meio de texto, áudio ou ambos – sem a necessidade de intervenção humana.

Os bots são uma solução automatizada que permite que sua empresa lide com várias consultas de clientes ao mesmo tempo. De acordo com as estatísticas, os negócios precisam absolutamente ser disponível 24 / 7. 

Os chatbots integraram rapidamente mais regras e processamento de linguagem natural e os tipos mais recentes são capazes de aprender à medida que são constantemente expostos a uma linguagem mais humana.

Os chatbots de IA de hoje usam ferramentas avançadas de IA para estabelecer o que o usuário está tentando alcançar.

Existem principalmente duas categorias de chatbots, conforme listado abaixo.

Chatbots baseados em regras

Esses bots só podem entender um número limitado de opções com as quais foram programados. Eles oferecem os seguintes benefícios: 

• Eles são mais simples de construir porque trabalham em um algoritmo de verdadeiro-falso para entender a consulta de um cliente e apresentar uma resposta relevante.
• Eles são mais fáceis de implementar, pois não precisam de treinamento extensivo.
• É mais fácil controlar as respostas que eles produzem, pois são configuradas pela marca/empresa.

No entanto, eles têm sérias desvantagens:

• Eles confiam em regras predefinidas e não conseguem entender o significado
• Eles funcionam com base em botões. Isso significa que o chatbot mostra uma série de opções que o usuário precisa escolher, o que torna muito difícil saber realmente a verdadeira intenção do usuário, pois pode não estar representada nas opções.

Chatbots baseados em IA

Esses chatbots são sofisticados porque estão equipados com inteligência artificial (AI). Usando processamento de linguagem natural (NLP) e semântica, eles respondem a consultas abertas. Os chatbots de IA podem identificar linguagem, contexto e intenção e responder de acordo. Eles são um tipo muito mais complexo de chatbot.

Dentro deste domínio, encontramos duas abordagens diferentes:

Chatbots probabilísticos

Esse tipo de bot usa aprendizado de máquina de ponta a ponta para criar modelos com base em logs de conversas históricas, em vez de por meio de detecção de intenção e pesquisa de uma resposta relevante em uma base de conhecimento. Apesar do fato de que eles não seguem um script fixo e podem ser bastante naturais para interagir, eles têm várias desvantagens:

• À medida que aprendem com a experiência e os dados das conversas, muitos preconceitos podem ser introduzidos. Há um controle limitado sobre as conversas de saída e as marcas podem ser responsabilizadas em caso de comportamento inadequado do bot.
• Muitos dados de treinamento são necessários para implementar e lançar um chatbot probabilístico, pois quanto mais dados ele obtém, melhor tende a ser o desempenho, o que torna as implementações longas e dolorosas.
• As decisões tomadas pelo chatbot acontecem no que é conhecido como 'caixa preta', o que significa que não há transparência alguma sobre como o chatbot chegou a uma decisão, e é difícil modificar ou ajustar seu comportamento.   

Chatbots determinísticos

Este tipo de chatbot usa um tipo diferente de IA, e aproveita o Processamento de linguagem natural para calcular o peso de cada palavra, analisar o contexto e o significado por trás delas para gerar um resultado ou resposta. 

Esses chatbots são capazes de combinar as intenções com uma resposta com base no significado.

Eles têm suas vantagens e desvantagens:

• Eles só produzem conteúdo preenchido pela marca, o que facilita o controle do tom de voz e da imagem de marca da empresa.
• Eles não aprendem com base na probabilidade, mas podem dar dicas sobre novos tópicos importantes a serem incluídos.
• Eles seguem uma árvore de decisão determinística para guiar os clientes ao resultado desejado. Essa árvore pode ser muito complexa, mas é supervisionada e controlada pela empresa e não está aberta a respostas indesejadas e selvagens. 
• Sempre que não houver um conteúdo relevante na base de conhecimento para responder ao usuário, ele solicitará a reformulação ou encaminhe o caso para um agente ativo, criando uma transição suave e reduzindo o atrito. 

Se você está pensando em apresentar seu próprio chatbot, é essencial entender a arquitetura do chatbot para ver como tudo se encaixa. Você também precisará se familiarizar muito com automação de testes.

O que é arquitetura de chatbot?

Para entender a estrutura dos chatbots, precisamos observar a arquitetura usada para construí-los. O tipo de arquitetura que você precisará para o seu chatbot depende do que você precisa. 

Seja qual for o chatbot que você usar, o fluxo de comunicação é basicamente o mesmo.

Os programadores usam Java, Python, PHP e outros softwares para criar um bot que responde a consultas. A maioria das conversas começa com uma saudação ou uma pergunta antes que o usuário seja guiado por uma série de opções até o ponto em que recebe sua resposta.

A arquitetura básica do chatbot é detalhada abaixo.

Mecanismo de compreensão de linguagem natural

Este é o primeiro passo do processo. Um usuário digita uma mensagem e o NLU a lê para entender a intenção do usuário. O mecanismo de regras então entra em ação para descobrir a melhor resposta.

Você precisará passar algum tempo pensando em sua narrativa e, em particular, no qa estratégia de teste.

Base de conhecimento

Esta é uma biblioteca de informações sobre um produto, serviço, tópico ou qualquer outra coisa que sua empresa precise. Ele pode incluir perguntas frequentes, guias de solução de problemas, informações sobre como cancelar um serviço ou como solicitar uma substituição. 

O conhecimento e o banco de dados alimentam o chatbot com as informações necessárias para dar uma resposta adequada ao usuário.

Armazenamento de dados 

É aqui que os logs de análise e conversação são armazenados. À medida que seu chatbot ganha experiência, você deseja desenvolver análises mais específicas e avançadas para obter insights acionáveis. 

Em todas as etapas, é fundamental sistematize seu negócio para estabelecer a finalidade do chatbot. 

Qual arquitetura é necessária para o chatbot mais básico?

Pequenas empresas e campanhas de marketing geralmente começam com um chatbot de nível um. Estes geralmente podem ser construídos em apenas uma plataforma. Eles são ótimos para lidar com perguntas simples que compõem 70 a 80% das perguntas comuns. Esses tipos de chatbots respondem a perguntas simples como “A que horas você abre?”

Quando o usuário precisar de informações mais sofisticadas, como o diagnóstico de um problema, o chatbot precisará ser ampliado. 

Se alguém perguntar, por exemplo: “O que há de errado com os freios da minha bicicleta?”

Isso exigiria um nível mais alto de chatbot.

As coisas começam a ficar muito mais complicadas à medida que a capacidade do chatbot começa a decolar, e é por isso que vale a pena planejar com cuidado - especialmente com wireframe. 

HTTP e interfaces de bate-papo

Os chatbots de nível 2 são semi-scripts e apresentam um widget de bate-papo ao vivo. É aqui que você pode falar diretamente com uma equipe de suporte ao cliente na primeira página. 

Agente de mensagens

É aqui que o editor, como a interface de bate-papo, adiciona uma mensagem à fila. Os clientes acessam o chatbot por meio de plataformas de mensagens como Messenger, Slack, WhatsAppe bate-papo ao vivo.

Plataforma de agente ao vivo

Se um bot não identificar a intenção de um usuário corretamente, o agente humano poderá intervir sem problemas. Em alguns casos, ele resolverá o problema e devolverá o fim da conversa ao bot.

O bot também pode recuperar os detalhes dos clientes do CRM (Customer Relationship Management), por exemplo, para alterar uma senha ou pesquisar um pedido.

Arquitetura de nível empresarial

Se você quiser levar seu jogo de chatbot para o próximo nível, precisará usar técnicas para permitir conversas complexas. Você também precisará estabelecer como amplie seu software capacidade.  

Claro, cada negócio é diferente. Aqui reunimos algumas das tecnologias, fluxos de trabalho e padrões comuns necessários para criar um bot com arquitetura de nível empresarial.

Há muitas considerações de design além da funcionalidade principal. É fundamental construir um programa de planejamento de testes de software em qualquer chatbot que você escolher.

Um bot de conversação pode ser dividido em 'cérebro' e um conjunto de requisitos circundantes ou “o corpo”.

Como funciona a arquitetura de um chatbot

Os chatbots funcionam usando três métodos de classificação:

• Correspondência de padrões
• Algoritmos
• Redes neurais artificiais

Correspondentes de padrões

Os bots usam a correspondência de padrões para analisar o texto e produzir uma resposta adequada. A estrutura padrão desses padrões é Artificial Intelligence Markup Language (AIML)

Por exemplo:

Quem é Joe Biden?

Joe Biden é o presidente dos Estados Unidos 

O chatbot sabe a resposta porque seu nome faz parte de um padrão associado. Mas para informações mais avançadas, que estão além do padrão relacionado, o chatbot precisará usar algoritmos. 

Algoritmos

Os algoritmos reduzem o número de classificadores e criam uma estrutura mais gerenciável. No exemplo a seguir, cada classe recebe uma pontuação.

Entrada: “Olá, bom dia.”

Termo: “Olá” (sem correspondências)

Termo: “Bom” (classe: Saudações)

Termo: “manhã” (classe: Saudações)

Classificação: Saudações (pontuação=2) 

Com a ajuda de uma equação, as correspondências de palavras são encontradas para a frase dada e isso identifica a classe com a correspondência mais alta.

Motor de PNL

 Este mecanismo calcula a saída da entrada usando conexões ponderadas. Cada etapa usada nos dados de treinamento altera os pesos para aumentar a precisão. As frases são divididas em palavras individuais e, em seguida, cada palavra é usada como entrada para corresponder ao conteúdo do banco de dados da rede. Estas palavras são então continuamente testadas.

Outras considerações para arquitetura de nível empresarial

Além disso, a arquitetura do chatbot também deve levar em consideração os seguintes elementos.

Segurança 

Segurança, governança e proteção de dados devem receber alta prioridade. Isso é especialmente crucial para empresas que armazenam os detalhes confidenciais de milhões de clientes.

Você deve considerar como o usuário pode permanecer anônimo se não quiser que seus dados pessoais sejam revelados. Se quiserem aceder a informações pessoais, devem poder fazê-lo de forma segura.

Também é essencial criar salvaguardas para que ninguém possa invadir sistemas confidenciais sem autoridade.

Qualidade

Aqui é onde ensaio realmente tem que ser minucioso. Qualquer pequeno erro, como um erro de digitação ou um hiperlink quebrado, provavelmente será visto por milhares de usuários por mês. 

Um pequeno erro pode ter um enorme impacto na reputação do seu negócio.

Por que é importante se familiarizar com a arquitetura do chatbot 

Os chatbots agilizam as interações entre pessoas e serviços e, portanto, aprimoram a experiência do cliente. Eles também oferecem às marcas uma oportunidade de melhorar o processo de engajamento e, ao mesmo tempo, reduzir o custo do atendimento ao cliente.

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Kate Priestman – chefe de marketing, teste global de aplicativos

Kate Priestman é a chefe de marketing da Global App Testing, uma empresa confiável e líder de ponta a ponta teste de aplicativos de software solução para desafios de controle de qualidade. Kate tem mais de 8 anos de experiência na área de marketing, ajudando marcas a alcançar um crescimento excepcional. Ela tem amplo conhecimento de desenvolvimento de marca, geração de leads e demanda e estratégia de marketing - impulsionando o impacto nos negócios da melhor maneira possível. Você pode se conectar com ela em LinkedIn.

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