Arhitektura klepetalnic: vodnik za razumevanje strukture klepetalnic

Vsebina:

– Kaj pravzaprav je chatbot?
– Kako delujejo chatboti?
– Kaj je arhitektura chatbota?
– Kakšna arhitektura je potrebna za najbolj osnovnega chatbota?
– Arhitektura na ravni podjetja
– Kako je arhitektura poglatbot dela
- Drugi premisleki za arhitekturo na ravni podjetja
- Zakaj je pomembno, da se spoprimemo z arhitekturo chatbotov

Vedno bolj se odmikamo od glasovnih klicev v korist besedila in grafike. 

Komuniciranje preko a chatbot pridobiva na priljubljenosti iz dveh glavnih razlogov. Je preprost in takojšen. 

Tukaj bomo preučili, kako delujejo chatboti, kako narediti bota in vse, kar morate vedeti, da razumete strukturo arhitekture chatbotov. 

Toda preden se poglobimo, se spustimo k osnovam.

Kaj pravzaprav je chatbot?

Klepetalni robot je program, ki simulira pogovor med človekom in računalnikom. Na vprašanje, a chatbot odgovarja uporabo baze znanja. 

Programska oprema umetne inteligence (AI) se uporablja za simulacijo pogovora ali klepeta v naravnem jeziku. To se izvede prek platforme za sporočanje na spletnem mestu, mobilne aplikacije ali prek telefona. 

Klepetalni roboti omogočajo komunikacijo med človekom in strojem. Zasnovani so tako, da delujejo neodvisno od človeške pomoči in odgovarjajo na vprašanja z uporabo obdelave naravnega jezika (NLP). To je veja umetne inteligence, ki računalnikom omogoča razumevanje besedila in izgovorjenih besed na približno enak način kot človek.

Klepetalni roboti so v različnih oblikah. 

Kako delujejo chatboti?

Klepetalni roboti uporabniku olajšajo iskanje odgovorov na vprašanja in zahteve prek besedila, zvoka ali obojega – brez človeškega posredovanja.

Boti so avtomatizirana rešitev, ki vašemu podjetju omogoča, da obravnava več poizvedb strank hkrati. Po statističnih podatkih posel nujno mora biti na voljo 24 / 7. 

Klepetalni roboti so hitro integrirali več pravil in obdelavo naravnega jezika, najnovejši tipi pa se lahko učijo, saj so vedno bolj izpostavljeni človeškemu jeziku.

Današnji klepetalni roboti z umetno inteligenco uporabljajo napredna orodja umetne inteligence, da ugotovijo, kaj želi uporabnik doseči.

Obstajata predvsem dve kategoriji chatbotov, kot je navedeno spodaj.

Klepetalni roboti, ki temeljijo na pravilih

Ti boti lahko razumejo le omejeno število izbir, s katerimi so bili programirani. Ponujajo naslednje ugodnosti: 

• Enostavneje jih je zgraditi, ker delujejo na algoritmu drži-ne drži, da razumejo strankino poizvedbo in pridejo do ustreznega odgovora.
• Lažje jih je izvajati, saj ne potrebujejo obsežnega usposabljanja.
• Lažje je nadzorovati odgovore, ki jih izdajo, saj jih nastavi blagovna znamka/podjetje.

Vendar pa imajo resne slabosti:

• Zanašajo se na vnaprej določena pravila in ne razumejo pomena
• Delujejo na podlagi gumbov. To pomeni, da klepetalni robot prikazuje vrsto možnosti, med katerimi mora uporabnik izbirati, zaradi česar je zelo težko zares poznati pravi namen uporabnika, saj morda ni predstavljen v možnostih.

Klepetalnice, ki temeljijo na AI

Ti chatboti so izpopolnjeni, ker so opremljeni z Umetna inteligenca (AI). Z uporabo obdelave naravnega jezika (NLP) in semantike odgovarjajo na odprta vprašanja. Klepetalni roboti z umetno inteligenco lahko prepoznajo jezik, kontekst in namen ter se ustrezno odzovejo. So veliko bolj zapletena vrsta chatbota.

Na tem področju najdemo dva različna pristopa:

Verjetnostni chatboti

Ta vrsta bota uporablja strojno učenje od konca do konca za ustvarjanje modelov, ki temeljijo na zgodovinskih dnevnikih pogovorov, namesto z zaznavanjem namena in iskanjem ustreznega odgovora v bazi znanja. Kljub dejstvu, da se ne držijo fiksnega skripta in je interakcija z njimi lahko povsem naravna, imajo več slabosti:

• Ker se učijo iz izkušenj in podatkov iz pogovorov, se lahko vnese veliko pristranskosti. Nadzor nad izhodnimi pogovori je omejen, blagovne znamke pa so lahko odgovorne v primeru neprimernega vedenja bota.
• Za implementacijo in zagon verjetnostnega chatbota je potrebnih veliko podatkov za usposabljanje, saj več podatkov dobi, bolje deluje, zaradi česar so implementacije dolge in boleče.
• Odločitve, ki jih sprejme chatbot, se zgodijo v tako imenovani "črni skrinjici", kar pomeni, da ni nobene preglednosti glede tega, kako je chatbot prišel do odločitve, in težko je spremeniti ali prilagoditi njegovo vedenje.   

Deterministični chatboti

Ta vrsta chatbota uporablja drugačna vrsta AIin izkorišča obdelavo naravnega jezika za izračun teže vsake besede, za analizo konteksta in pomena za njimi, da se prikaže rezultat ali odgovor. 

Ti chatboti lahko povežejo namere z odgovorom na podlagi pomena.

Imajo svoje prednosti in slabosti:

• Izdajajo samo vsebino, ki je poseljena z blagovno znamko, kar olajša nadzor nad tonom glasu in podobo blagovne znamke podjetja.
• Ne učijo se na podlagi verjetnosti, ampak lahko dajo namige o novih vročih temah, ki jih je treba vključiti.
• Sledijo determinističnemu odločitvenemu drevesu, da stranke vodijo do želenega rezultata. To drevo je lahko zelo zapleteno, vendar ga nadzira in nadzoruje podjetje ter ni odprto za divje, nezaželene odgovore. 
• Kadarkoli v bazi znanja ni ustreznega dela vsebine, ki bi ustrezala uporabniku, ga bo ta prosil za preoblikovanje ali primer posredovati posredniku v živo, kar ustvarja gladek prehod in zmanjšuje trenje. 

Če razmišljate o uvedbi lastnega klepetalnega bota, je bistveno, da razumete arhitekturo klepetalnega bota, da vidite, kako se vse ujema. Seveda se boste morali dobro seznaniti avtomatizacija testiranja.

Kaj je arhitektura chatbota?

Da bi razumeli strukturo chatbotov, si moramo ogledati arhitekturo, uporabljeno za njihovo izdelavo. Vrsta arhitekture, ki jo boste potrebovali za svojega chatbota, je odvisna od tega, za kaj ga potrebujete. 

Ne glede na chatbota, ki ga uporabljate, je tok komunikacije v bistvu enak.

Programerji uporabljajo Javo, Python, PHP in drugo programsko opremo, da ustvarijo bota, ki se odziva na poizvedbe. Večina pogovorov se začne s pozdravom ali vprašanjem, preden je uporabnik voden skozi niz možnosti do točke, kjer prejme odgovor.

Osnovna arhitektura chatbota je podrobno opisana spodaj.

Motor za razumevanje naravnega jezika

To je prvi korak postopka. Uporabnik vnese sporočilo in NLU to prebere, da razume uporabnikovo namero. Nato se vključi mehanizem pravil, da ugotovi najboljši odgovor.

Nekaj ​​časa boste morali premisliti o svoji pripovedi in še posebej o strategija testiranja qa.

Baza znanja

To je knjižnica informacij o izdelku, storitvi, temi ali karkoli drugega, kar potrebuje vaše podjetje. Vključuje lahko pogosta vprašanja, navodila za odpravljanje težav, informacije o preklicu storitve ali kako zahtevati zamenjavo. 

Znanje in baza podatkov napajata klepetalnega robota z informacijami, ki jih potrebuje, da se uporabniku ustrezno odzove.

shranjevanje podatkov 

Tukaj so shranjeni dnevniki analitike in pogovorov. Ko bo vaš chatbot pridobil izkušnje, boste želeli razviti bolj specifično in napredno analitiko za uporabne vpoglede. 

Na vsaki stopnji je nujno sistemizirati svoje podjetje ugotoviti namen chatbota. 

Kakšna arhitektura je potrebna za najbolj osnovnega chatbota?

Mala podjetja in tržne kampanje se običajno začnejo s klepetalnim botom prve stopnje. Na njih je običajno mogoče graditi samo ena platforma. Odlični so pri reševanju preprostih vprašanj, ki predstavljajo 70–80 % pogostih vprašanj. Tovrstni klepetalni roboti odgovarjajo na preprosta vprašanja, kot je "Ob kateri uri odprete?"

Ko uporabnik potrebuje bolj izpopolnjene informacije, kot je diagnoza težave, se bo moral chatbot povečati. 

Če nekdo na primer vpraša: "Kaj je narobe z zavorami mojega kolesa?"

To bi zahtevalo višjo raven chatbota.

Stvari postanejo veliko bolj zapletene, ko se zmogljivost klepetalnega robota začne razvijati, zato se splača skrbno načrtovati – še posebej pri žično ohišje. 

HTTP in vmesniki za klepet

Klepetalni roboti 2. stopnje so napol skriptirani in imajo a pripomoček za klepet v živo. Tukaj se lahko s prve strani neposredno pogovarjate s skupino za podporo strankam. 

Posrednik sporočil

Tukaj založnik, na primer vmesnik za klepet, doda sporočilo v čakalno vrsto. Stranke dostopajo do chatbota prek platform za sporočanje, kot so Messenger, Slack, WhatsAppin LiveChat.

Platforma za agente v živo

Če bot ne uspe pravilno prepoznati uporabnikove namere, lahko človeški posrednik neopazno vskoči. V nekaterih primerih bo rešil težavo in konec pogovora predal nazaj botu.

Bot lahko tudi prikliče podrobnosti strank iz upravljanja odnosov s strankami (CRM), na primer, da spremeni geslo ali poišče naročilo.

Arhitektura na ravni podjetja

Če želite svojo igro chatbota dvigniti na višjo raven, boste morali uporabiti tehnike za omogočanje zapletenega pogovora. Prav tako boste morali ugotoviti, kako razširite svojo programsko opremo zmogljivosti.  

Seveda je vsak posel drugačen. Tukaj smo združili nekaj običajnih tehnologij, delovnih tokov in vzorcev, potrebnih za izdelavo bota z arhitekturo na ravni podjetja.

Poleg osnovne funkcionalnosti obstaja veliko premislekov o oblikovanju. Bistveno je sestaviti program načrtovanje testiranja programske opreme v kateri koli chatbot, ki ga izberete.

Pogovornega bota lahko razdelimo na 'možgane' in niz okoliških zahtev ali 'telo'.

Kako deluje arhitektura chatbota

Klepetalni roboti delujejo s tremi metodami razvrščanja:

• Ujemanje vzorcev
• Algoritmi
• Umetna nevronska omrežja

Ujemalniki vzorcev

Boti uporabljajo ujemanje vzorcev za analizo besedila in ustvarjanje ustreznega odgovora. Standardna struktura teh vzorcev je označevalni jezik umetne inteligence (AIML).

Na primer:

Kdo je Joe Biden?

Joe Biden je predsednik ZDA 

Chatbot pozna odgovor, ker je njegovo ali njeno ime del povezanega vzorca. Toda za naprednejše informacije, ki presegajo sorodni vzorec, bo moral chatbot uporabiti algoritme. 

Algoritmi

Algoritmi zmanjšajo število klasifikatorjev in ustvarijo bolj obvladljivo strukturo. V naslednjem primeru je vsakemu razredu dodeljen rezultat.

Vnos: "Pozdravljeni, dobro jutro."

Izraz: “Pozdravljeni” (ni zadetkov)

Izraz: “Dobro” (razred: Lep pozdrav)

Izraz: “jutro” (razred: Pozdrav)

Razvrstitev: Lep pozdrav (ocena=2) 

S pomočjo enačbe se najdejo besedna ujemanja za dani stavek in to identificira razred z največjim ujemanjem.

NLP motor

 Ta motor izračuna izhod iz vhoda z uporabo uteženih povezav. Vsak korak, uporabljen v podatkih o usposabljanju, spremeni uteži za večjo natančnost. Stavki so razdeljeni na posamezne besede in nato se vsaka beseda uporabi kot vnos, da se ujema z vsebino baze podatkov za omrežje. Te besede se nato nenehno testirajo.

Drugi premisleki za arhitekturo na ravni podjetja

Poleg tega mora arhitektura chatbota upoštevati tudi naslednje elemente.

Varnost 

Varnost, upravljanje in varstvo podatkov bi morali imeti visoko prednost. To je še posebej pomembno za podjetja, ki hranijo zaupne podatke milijonov strank.

Razmislite o tem, kako lahko uporabnik ostane anonimen, če ne želi, da se njegovi osebni podatki razkrijejo. Če želijo dostopati do osebnih podatkov, bi morali imeti možnost, da to storijo na varen način.

Bistvenega pomena je tudi zgraditi zaščitne ukrepe, tako da nihče ne more brez pooblastil vdreti v občutljive sisteme.

Kakovost

Tukaj je Testiranje res mora biti temeljit. Vsako majhno napako, na primer tipkarsko napako ali pokvarjeno hiperpovezavo, bo verjetno videlo na tisoče uporabnikov na mesec. 

Majhna napaka lahko močno vpliva na ugled vašega podjetja.

Zakaj je pomembno, da se spoprimemo z arhitekturo chatbotov 

Klepetalni roboti poenostavijo interakcije med ljudmi in storitvami ter tako izboljšajo uporabniško izkušnjo. Prav tako ponujajo blagovnim znamkam priložnost, da izboljšajo proces sodelovanja in hkrati zmanjšajo stroške storitev za stranke.

---

Kate Priestman – vodja trženja, globalno testiranje aplikacij

Kate Priestman je vodja trženja pri Global App Testing, zaupanja vrednem in vodilnem podjetju od konca do konca testiranje programske aplikacije rešitev za izzive QA. Kate ima več kot 8 let izkušenj na področju trženja in pomaga blagovnim znamkam doseči izjemno rast. Ima obsežno znanje o razvoju blagovnih znamk, pridobivanju potencialnih strank in povpraševanja ter marketinški strategiji – kar najbolje spodbuja poslovni učinek. Z njo se lahko povežete na LinkedIn.

Pošta Arhitektura klepetalnic: vodnik za razumevanje strukture klepetalnic pojavil prvi na Inbenta.

• Coinsmart. Najboljša evropska borza bitcoinov in kriptovalut.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. PROST DOSTOP.
• CryptoHawk. Altcoin radar. Brezplačen preizkus.
• Source: https://www.inbenta.com/en/blog/chatbot-architecture-a-guide-to-understanding-the-structure-of-chatbots/