Chatbot Architecture: En guide till att förstå chatbots struktur

Innehåll:

– Vad är egentligen en chatbot?
– Hur fungerar chatbots?
– Vad är chatbot-arkitektur?
– Vilken arkitektur behövs för den mest grundläggande chatboten?
– Arkitektur på företagsnivå
– Hur arkitekturen i ett kapatbot fungerar
- Andra överväganden för arkitektur på företagsnivå
- Varför det är viktigt att sätta sig in i chatbot-arkitekturen

I allt högre grad går vi bort från röstsamtal till förmån för text och grafik. 

Kommunicera genom en chatbot ökar i popularitet av två huvudsakliga skäl. Det är enkelt och omedelbart. 

Här kommer vi att undersöka hur chatbots fungerar, hur man gör en bot och allt du behöver veta för att förstå strukturen i chatbot-arkitekturen. 

Men innan vi dyker in, låt oss gå ner till grunderna.

Vad är en chatbot exakt?

En chatbot är ett program som simulerar en konversation mellan en människa och en dator. När en fråga ställdes, a chatbot svarar med hjälp av en kunskapsdatabas. 

Artificiell intelligens (AI) programvara används för att simulera en konversation eller en chatt på naturligt språk. Detta görs genom en meddelandeplattform på en webbplats, en mobilapp eller via telefon. 

Chatbots möjliggör kommunikation mellan en människa och en maskin. De är utformade för att arbeta oberoende av mänsklig hjälp och svara på frågor med hjälp av naturlig språkbehandling (NLP). Detta är en gren av artificiell intelligens som ger datorer förmågan att förstå text och talade ord på ungefär samma sätt som en människa kan.

Chatbots finns i olika former och former. 

Hur fungerar chatbots?

Chatbots gör det enkelt för en användare att hitta svar på frågor och förfrågningar via text, ljud eller bådadera – utan mänskligt ingripande.

Bots är en automatiserad lösning som gör att ditt företag kan hantera flera kundfrågor samtidigt. Enligt statistiken måste affärer absolut vara det tillgänglig 24 / 7. 

Chatbots har snabbt integrerat fler regler och naturlig språkbehandling och de senaste typerna kan lära sig eftersom de ständigt exponeras för mer mänskligt språk.

Dagens AI-chatbots använder avancerade AI-verktyg för att fastställa vad användaren försöker uppnå.

Det finns huvudsakligen två kategorier av chatbots, som listas nedan.

Regelbaserade chatbots

Dessa bots kan bara förstå ett begränsat antal val som de har programmerats med. De erbjuder följande fördelar: 

• De är enklare att bygga eftersom de arbetar på en sann-falsk algoritm för att förstå en kunds fråga och komma med ett relevant svar.
• De är lättare att implementera eftersom de inte behöver omfattande utbildning.
• Det är lättare att kontrollera svaren de skickar ut, eftersom de ställs in av varumärket/företaget.

Men de har allvarliga nackdelar:

• De förlitar sig på fördefinierade regler och kan inte förstå meningen
• De fungerar baserat på knappar. Detta innebär att chatboten visar en serie alternativ som användaren behöver välja mellan, vilket gör det verkligen svårt att verkligen veta användarens sanna avsikt, eftersom den kanske inte finns representerad på alternativen.

AI-baserade chatbots

Dessa chatbots är sofistikerade eftersom de är utrustade med artificiell intelligens (AI). Med hjälp av Natural Language Processing (NLP) och semantik svarar de på öppna frågor. AI chatbots kan identifiera språk, sammanhang och avsikt och svara därefter. De är en mycket mer komplex typ av chatbot.

Inom detta område hittar vi två olika tillvägagångssätt:

Probabilistiska chatbots

Denna typ av bot använder end-to-end maskininlärning för att skapa modeller baserade på historiska konversationsloggar, snarare än via avsiktsdetektering och leta upp ett relevant svar i en kunskapsbas. Trots att de inte håller sig till ett fast manus och de kan vara ganska naturliga att interagera med, har de flera nackdelar:

• När de lär sig av erfarenheter och data från konversationer kan många fördomar införas. Det finns begränsad kontroll över utgångskonversationerna, och varumärkena kan vara ansvariga i händelse av olämpligt beteende hos boten.
• Mycket träningsdata behövs för att implementera och lansera en probabilistisk chatbot, eftersom ju mer data den får, desto bättre tenderar den att prestera, vilket gör implementeringarna långa och smärtsamma.
• Besluten som tas av chatboten sker i en så kallad "svart låda", vilket betyder att det inte finns någon som helst transparens angående hur chatboten kom till ett beslut, och det är svårt att ändra eller justera dess beteende.   

Deterministiska chatbots

Denna typ av chatbot använder en annan typ av AI, och utnyttjar Natural Language Processing för att beräkna vikten av varje ord, för att analysera sammanhanget och innebörden bakom dem för att producera ett resultat eller svar. 

Dessa chatbots kan matcha avsikterna med ett svar baserat på mening.

De har sina fördelar och nackdelar:

• De producerar bara innehåll som är befolkat av varumärket, vilket gör det lättare att kontrollera tonfallet och företagets varumärkesimage.
• De lär sig inte baserat på sannolikhet men kan ge tips om nya heta ämnen som ska inkluderas.
• De följer ett deterministiskt beslutsträd för att vägleda kunder till det önskade resultatet. Detta träd kan vara mycket komplext men övervakas och kontrolleras av företaget och är inte öppet för vilda, oönskade svar. 
• Närhelst det inte finns ett relevant innehåll i kunskapsbasen för att svara användaren, kommer de att be dem omformulera eller så kommer de att eskalera ärendet till en aktiv agent, vilket skapar en mjuk övergång och minskar friktionen. 

Om du funderar på att introducera din egen chatbot är det viktigt att förstå chatbot-arkitekturen för att se hur allt hänger ihop. Du måste naturligtvis också bli mycket bekant med testa automatisering.

Vad är chatbot-arkitektur?

För att förstå strukturen för chatbots måste vi titta på arkitekturen som används för att bygga dem. Vilken typ av arkitektur du behöver för din chatbot beror på vad du behöver den till. 

Vilken chatbot du än använder är kommunikationsflödet i princip detsamma.

Programmerare använder Java, Python, PHP och annan programvara för att skapa en bot som svarar på frågor. De flesta konversationer börjar med en hälsning eller en fråga innan användaren guidas genom en rad alternativ till den punkt där de får sitt svar.

Grundläggande chatbot-arkitektur beskrivs nedan.

Motor för naturlig språkförståelse

Detta är det första steget i processen. En användare skriver in ett meddelande och NLU läser detta för att förstå användarens avsikt. Regelmotorn startar sedan för att ta reda på det bästa svaret.

Du måste ägna lite tid åt att tänka på din berättelse och i synnerhet qa teststrategi.

Kunskapsbas

Detta är ett bibliotek med information om en produkt, tjänst, ämne eller vad som helst annat ditt företag kräver. Det kan innehålla vanliga frågor, felsökningsguider, information om att avbryta en tjänst eller hur man begär en ersättning. 

Både kunskapen och databasen matar chatboten med den information den behöver för att ge ett lämpligt svar till användaren.

Datalagring 

Det är här analys- och konversationsloggarna lagras. När din chatbot får erfarenhet kommer du att vilja utveckla mer specifik och avancerad analys för handlingsbara insikter. 

I varje skede är det viktigt att systemisera ditt företag för att fastställa syftet med chatboten. 

Vilken arkitektur behövs för den mest grundläggande chatboten?

Småföretag och marknadsföringskampanjer börjar vanligtvis med en chatbot på nivå ett. Dessa kan vanligtvis byggas på bara en plattform. De är bra på att hantera enkla frågor som utgör 70 – 80 % av vanliga frågor. Den här typen av chatbots svarar på enkla frågor som "Vilken tid öppnar du?"

När användaren behöver mer sofistikerad information, till exempel en diagnos av ett problem, måste chatboten skala upp. 

Om någon frågar till exempel: "Vad är det för fel på mina cykelbromsar?"

Detta skulle kräva en högre nivå av chatbot.

Saker och ting börjar bli mycket mer komplicerade när chatbotens kapacitet börjar ta fart, varför det lönar sig att planera noggrant – särskilt med trådramning. 

HTTP och chattgränssnitt

Nivå 2 chatbots är semi-scripted och har en livechatt-widget. Det är här du kan prata direkt med ett kundsupportteam från förstasidan. 

Meddelandemäklare

Det är här utgivaren, till exempel chattgränssnittet, lägger till ett meddelande i kön. Kunder kommer åt chatboten via meddelandeplattformar som Messenger, Slack, Whatsappoch Livechat.

Live agentplattform

Om en bot misslyckas med att identifiera en användares avsikt korrekt, kan den mänskliga agenten sömlöst gå in. I vissa fall kommer de att lösa problemet och lämna tillbaka slutet av konversationen till boten.

Boten kan också hämta kunders uppgifter från Customer Relationship Management (CRM), till exempel för att ändra ett lösenord eller för att leta upp en beställning.

Arkitektur på företagsnivå

Om du vill ta ditt chatbot-spel till nästa nivå, måste du använda tekniker för att möjliggöra komplexa konversationer. Du måste också fastställa hur skala upp din programvara förmåga.  

Naturligtvis är alla företag olika. Här har vi samlat några av de vanliga teknikerna, arbetsflödena och mönstren som krävs för att bygga en bot med arkitektur på företagsnivå.

Det finns många designöverväganden bortom kärnfunktionaliteten. Det är viktigt att bygga ett program av planering av mjukvarutestning till vilken chatbot du än väljer.

En konversationsbot kan delas in i "hjärnan" och en uppsättning omgivande krav eller "kroppen".

Hur arkitekturen för en chatbot fungerar

Chatbots fungerar genom att använda tre klassificeringsmetoder:

• Mönstermatchning
• Algoritmer
• Artificiellt nervsystem

Mönstermatchningar

Bots använder mönstermatchning för att analysera texten och producera ett lämpligt svar. Standardstrukturen för dessa mönster är Artificial Intelligence Markup Language (AIML)

Till exempel:

Vem är Joe Biden?

Joe Biden är USA:s president 

Chatbot vet svaret eftersom hans eller hennes namn är en del av ett tillhörande mönster. Men för mer avancerad information, som ligger bortom det relaterade mönstret, måste chatboten använda algoritmer. 

Algoritmer

Algoritmer minskar antalet klassificerare och skapar en mer hanterbar struktur. I följande exempel tilldelas varje klass en poäng.

Input: "Hej, god morgon."

Term: "Hej" (inga matchningar)

Term: "Bra" (klass: Hälsningar)

Term: "morgon" (klass: Hälsningar)

Klassificering: Hälsningar (poäng=2) 

Med hjälp av en ekvation hittas ordmatchningar för den givna meningen och detta identifierar klassen med högst matchning.

NLP motor

 Denna motor beräknar uteffekten från ingången med hjälp av viktade anslutningar. Varje steg som används i träningsdatan ändrar vikterna för att få högre noggrannhet. Meningarna bryts ner i enskilda ord och sedan används varje ord som input för att matcha innehållet i databasen för nätverket. Dessa ord testas sedan kontinuerligt.

Andra överväganden för arkitektur på företagsnivå

Dessutom måste chatbot-arkitekturen också ta hänsyn till följande element.

Säkerhet 

Säkerhet, styrning och dataskydd bör ges hög prioritet. Detta är särskilt viktigt för företag som lagrar konfidentiella uppgifter om miljontals kunder.

Du bör överväga hur användaren kan vara anonym om de inte vill att deras personliga uppgifter ska avslöjas. Om de vill komma åt personlig information bör de kunna göra detta på ett säkert sätt.

Det är också viktigt att bygga skydd så att ingen kan hacka känsliga system utan auktoritet.

Kvalitet

Det är här testning måste verkligen vara noggrann. Varje litet misstag, som ett stavfel eller en trasig hyperlänk, kommer sannolikt att ses av tusentals användare i månaden. 

Ett litet fel kan ha en enorm inverkan på ditt företags rykte.

Varför det är viktigt att sätta sig in i chatbot-arkitekturen 

Chatbots effektiviserar interaktioner mellan människor och tjänster och förbättrar därför kundupplevelsen. De erbjuder också varumärken en möjlighet att förbättra engagemangsprocessen och samtidigt minska kostnaderna för kundservice.

---

Kate Priestman – marknadschef, global apptestning

Kate Priestman är marknadschef på Global App Testing, en pålitlig och ledande end-to-end testning av mjukvaruapplikationer lösning för QA-utmaningar. Kate har över 8 års erfarenhet inom marknadsföring och hjälper varumärken att uppnå exceptionell tillväxt. Hon har omfattande kunskap om varumärkesutveckling, generering av potentiella kunder och efterfrågan samt marknadsföringsstrategi – vilket driver affärseffekter när den är som bäst. Du kan få kontakt med henne LinkedIn.

Posten Chatbot Architecture: En guide till att förstå chatbots struktur visades först på Inbenta.

• Myntsmart. Europas bästa bitcoin- och kryptobörs.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. FRI TILLGÅNG.
• CryptoHawk. Altcoin radar. Gratis provperiod.
• Källa: https://www.inbenta.com/en/blog/chatbot-architecture-a-guide-to-understanding-the-structure-of-chatbots/