สถาปัตยกรรม Chatbot: คู่มือการทำความเข้าใจโครงสร้างของ Chatbots

เนื้อหา:

– แชทบอทคืออะไรกันแน่?
– แชทบอททำงานอย่างไร
– สถาปัตยกรรมแชทบอทคืออะไร?
– สถาปัตยกรรมใดที่จำเป็นสำหรับแชทบอทพื้นฐานที่สุด?
– สถาปัตยกรรมระดับองค์กร
– สถาปัตยกรรมของ ch . เป็นอย่างไรatbot ทำงาน
- ข้อควรพิจารณาอื่นๆ สำหรับสถาปัตยกรรมระดับองค์กร
- เหตุใดจึงต้องเข้าใจสถาปัตยกรรมแชทบอท

เรากำลังเปลี่ยนจากการโทรด้วยเสียงไปเป็นข้อความและกราฟิกมากขึ้นเรื่อยๆ 

การสื่อสารผ่าน a chatbot กำลังได้รับความนิยมด้วยเหตุผลสองประการ เป็นเรื่องง่ายและทันท่วงที 

เราจะตรวจสอบการทำงานของแชทบอท วิธีสร้างบอท และทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้เพื่อทำความเข้าใจโครงสร้างของสถาปัตยกรรมแชทบอท 

แต่ก่อนที่เราจะดำดิ่งลงไป เรามาดูรายละเอียดพื้นฐานกันก่อน

Chatbot คืออะไรกันแน่?

Chatbot เป็นโปรแกรมซอฟต์แวร์ที่จำลองการสนทนาระหว่างมนุษย์กับคอมพิวเตอร์ เมื่อถูกถามคำถาม a แชทบอทตอบกลับ โดยใช้ฐานข้อมูลองค์ความรู้ 

ซอฟต์แวร์ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ใช้เพื่อจำลองการสนทนาหรือแชทด้วยภาษาธรรมชาติ ดำเนินการผ่านแพลตฟอร์มการส่งข้อความบนเว็บไซต์ แอพมือถือ หรือทางโทรศัพท์ 

Chatbots ช่วยให้สามารถสื่อสารระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรได้ พวกเขาได้รับการออกแบบมาให้ทำงานโดยอิสระจากความช่วยเหลือของมนุษย์และตอบคำถามโดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) นี่คือสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจข้อความและคำพูดในลักษณะเดียวกับที่มนุษย์สามารถทำได้

Chatbots มาในรูปทรงและรูปแบบที่แตกต่างกัน 

แชทบอททำงานอย่างไร

Chatbots ช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาคำตอบสำหรับคำถามและคำขอได้อย่างง่ายดายผ่านข้อความ เสียง หรือทั้งสองอย่าง โดยไม่ต้องอาศัยการแทรกแซงของมนุษย์

บอทเป็นโซลูชันอัตโนมัติที่ช่วยให้ธุรกิจของคุณจัดการกับคำถามของลูกค้าได้หลายรายการพร้อมกัน ตามสถิติ ธุรกิจจำเป็นต้องเป็นอย่างแน่นอน ใช้ได้ 24 / 7. 

แชทบอทได้รวมกฎเกณฑ์และการประมวลผลภาษาที่เป็นธรรมชาติมากขึ้นอย่างรวดเร็ว และประเภทล่าสุดสามารถเรียนรู้ได้ในขณะที่พวกเขาใช้ภาษามนุษย์มากขึ้นเรื่อยๆ

แชทบอท AI ในปัจจุบันใช้เครื่องมือ AI ขั้นสูงเพื่อสร้างสิ่งที่ผู้ใช้พยายามทำให้สำเร็จ

แชทบอทมีสองประเภทหลักๆ ตามรายการด้านล่าง

แชทบอทตามกฎ

บอทเหล่านี้สามารถเข้าใจตัวเลือกจำนวนจำกัดที่พวกเขาตั้งโปรแกรมไว้เท่านั้น พวกเขาให้ประโยชน์ดังต่อไปนี้: 

• สร้างง่ายกว่าเพราะทำงานบนอัลกอริทึมจริง-เท็จ เพื่อทำความเข้าใจคำถามของลูกค้าและหาคำตอบที่เกี่ยวข้อง
• ใช้งานได้ง่ายกว่าเนื่องจากไม่ต้องการการฝึกอบรมที่กว้างขวาง
• การควบคุมคำตอบที่ส่งออกไปนั้นง่ายกว่า เนื่องจากเป็นการกำหนดโดยแบรนด์/บริษัท

อย่างไรก็ตาม พวกเขามีข้อเสียที่ร้ายแรง:

• พวกเขาอาศัยกฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและไม่เข้าใจความหมาย
• ทำงานโดยใช้ปุ่ม ซึ่งหมายความว่าแชทบ็อตจะแสดงชุดตัวเลือกที่ผู้ใช้ต้องเลือก ซึ่งทำให้ยากจริงๆ ที่จะทราบเจตนาที่แท้จริงของผู้ใช้ เนื่องจากตัวเลือกดังกล่าวอาจไม่ปรากฏในตัวเลือก

แชทบอทที่ใช้ AI

แชทบอทเหล่านี้มีความซับซ้อนเนื่องจากมีการติดตั้ง ปัญญาประดิษฐ์ (AI). โดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และความหมาย พวกเขาตอบสนองต่อการสืบค้นข้อมูลปลายเปิด AI chatbots สามารถระบุภาษา บริบท และเจตนา และตอบสนองตามนั้น เป็นแชทบอทที่ซับซ้อนกว่ามาก

ภายในขอบเขตนี้ เราพบสองแนวทางที่แตกต่างกัน:

แชทบอทความน่าจะเป็น

บอทประเภทนี้ใช้การเรียนรู้ของเครื่องแบบ end-to-end เพื่อสร้างแบบจำลองโดยอิงจากบันทึกการสนทนาในอดีต แทนที่จะใช้การตรวจจับความตั้งใจและค้นหาการตอบสนองที่เกี่ยวข้องในฐานความรู้ แม้ว่าจะไม่ยึดติดกับสคริปต์ตายตัวและสามารถโต้ตอบได้ค่อนข้างเป็นธรรมชาติ แต่ก็มีข้อเสียหลายประการ:

• เมื่อพวกเขาเรียนรู้จากประสบการณ์และข้อมูลจากการสนทนา อาจมีการแนะนำอคติมากมาย มีการควบคุมที่จำกัดในการสนทนาผลลัพธ์ และแบรนด์อาจต้องรับผิดในกรณีที่มีพฤติกรรมที่ไม่เหมาะสมของบอท
• จำเป็นต้องใช้ข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมากในการปรับใช้และเปิดใช้แชทบอทที่น่าจะเป็นไปได้ เนื่องจากยิ่งได้รับข้อมูลมากเท่าไร ก็ยิ่งมีแนวโน้มที่จะทำงานได้ดีมากขึ้นเท่านั้น ซึ่งทำให้การใช้งานยาวนานและเจ็บปวด
• การตัดสินใจของแชทบอทเกิดขึ้นในสิ่งที่เรียกว่า 'กล่องดำ' ซึ่งหมายความว่าไม่มีความโปร่งใสใดๆ เกี่ยวกับการตัดสินใจของแชทบอท และเป็นการยากที่จะแก้ไขหรือปรับแต่งพฤติกรรมของมัน   

แชทบอทที่กำหนดได้

แชทบอทประเภทนี้ใช้ AI . แบบต่างๆและใช้ประโยชน์จากการประมวลผลภาษาธรรมชาติเพื่อคำนวณน้ำหนักของทุกคำ เพื่อวิเคราะห์บริบทและความหมายเบื้องหลังเพื่อส่งออกผลลัพธ์หรือคำตอบ 

แชทบอทเหล่านี้สามารถจับคู่ความตั้งใจกับคำตอบตามความหมายได้

พวกเขามีข้อดีและข้อเสีย:

• พวกเขาส่งออกเฉพาะเนื้อหาที่มีแบรนด์อยู่เท่านั้น ซึ่งทำให้ง่ายต่อการควบคุมน้ำเสียงและภาพลักษณ์ของแบรนด์ของบริษัท
• พวกเขาไม่ได้เรียนรู้จากความน่าจะเป็น แต่สามารถให้คำแนะนำเกี่ยวกับหัวข้อยอดนิยมใหม่ที่จะรวมไว้
• พวกเขาปฏิบัติตามโครงสร้างการตัดสินใจที่กำหนดขึ้นเพื่อนำลูกค้าไปสู่ผลลัพธ์ที่ต้องการ ต้นไม้ต้นนี้อาจซับซ้อนมาก แต่ดูแลและควบคุมโดยบริษัท และไม่เปิดกว้างสำหรับคำตอบที่ไม่ต้องการ 
• เมื่อใดก็ตามที่ไม่มีเนื้อหาที่เกี่ยวข้องในฐานความรู้เพื่อตอบสนองต่อผู้ใช้ พวกเขาจะขอให้จัดรูปแบบใหม่หรือจะ ส่งต่อกรณีไปยังตัวแทนสดทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงที่ราบรื่นและลดแรงเสียดทาน 

หากคุณกำลังคิดที่จะแนะนำแชทบอทของคุณเอง คุณจำเป็นต้องเข้าใจสถาปัตยกรรมแชทบอทเพื่อดูว่าทุกอย่างลงตัวกันอย่างไร คุณจะต้องทำความคุ้นเคยกับ การทดสอบอัตโนมัติ

สถาปัตยกรรมแชทบอทคืออะไร?

เพื่อให้เข้าใจโครงสร้างของแชทบอท เราต้องดูสถาปัตยกรรมที่ใช้สร้าง ประเภทของสถาปัตยกรรมที่คุณต้องการสำหรับแชทบ็อตขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณต้องการ 

ไม่ว่าคุณจะใช้แชทบอทใดก็ตาม โฟลว์การสื่อสารก็เหมือนกัน

โปรแกรมเมอร์ใช้ Java, Python, PHP และซอฟต์แวร์อื่นๆ เพื่อสร้างบอทที่ตอบสนองต่อการสืบค้น การสนทนาส่วนใหญ่เริ่มต้นด้วยการทักทายหรือคำถามก่อนที่ผู้ใช้จะได้รับคำแนะนำจากตัวเลือกต่างๆ จนถึงจุดที่พวกเขาได้รับคำตอบ

สถาปัตยกรรม chatbot พื้นฐานมีรายละเอียดด้านล่าง

เครื่องมือทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ

นี่เป็นขั้นตอนแรกของกระบวนการ ผู้ใช้พิมพ์ข้อความและ NLU จะอ่านข้อความนี้เพื่อทำความเข้าใจเจตนาของผู้ใช้ เครื่องมือกฎจะเริ่มทำงานเพื่อหาคำตอบที่ดีที่สุด

คุณจะต้องใช้เวลาในการคิดเกี่ยวกับการเล่าเรื่องของคุณและโดยเฉพาะอย่างยิ่ง กลยุทธ์การทดสอบ qa

ฐานความรู้

นี่คือคลังข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ บริการ หัวข้อ หรือสิ่งอื่นใดที่ธุรกิจของคุณต้องการ ซึ่งอาจรวมถึงคำถามที่พบบ่อย คู่มือการแก้ไขปัญหา ข้อมูลเกี่ยวกับการยกเลิกบริการ หรือวิธีการขอเปลี่ยน 

ความรู้และฐานข้อมูลทั้งฟีดแชทบอทด้วยข้อมูลที่จำเป็นสำหรับการตอบสนองที่เหมาะสมกับผู้ใช้

การจัดเก็บข้อมูล 

นี่คือที่จัดเก็บการวิเคราะห์และบันทึกการสนทนา เมื่อแชทบอทของคุณได้รับประสบการณ์ คุณจะต้องการพัฒนาการวิเคราะห์ขั้นสูงที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นสำหรับข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ 

ในทุกขั้นตอนจำเป็นต้อง จัดระบบธุรกิจของคุณ เพื่อสร้างวัตถุประสงค์ของแชทบอท 

สถาปัตยกรรมใดที่จำเป็นสำหรับแชทบอทพื้นฐานที่สุด?

ธุรกิจขนาดเล็กและแคมเปญการตลาดมักเริ่มต้นด้วยแชทบ็อตระดับหนึ่ง สิ่งเหล่านี้มักจะสร้างขึ้นบน เพียงหนึ่งแพลตฟอร์ม. พวกเขาจัดการกับคำถามง่ายๆ ที่ประกอบขึ้นเป็นคำถามทั่วไป 70 – 80% ได้ดีเยี่ยม แชทบอทประเภทนี้จะตอบคำถามง่ายๆ เช่น “คุณเปิดกี่โมง”

เมื่อผู้ใช้ต้องการข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น การวินิจฉัยปัญหา Chatbot จะต้องขยายขนาดขึ้น 

หากมีคนถามเช่น: “อะไรคือสิ่งที่ผิดปกติกับเบรกจักรยานของฉัน”

สิ่งนี้จะต้องใช้แชทบอทในระดับที่สูงขึ้น

สิ่งต่าง ๆ เริ่มซับซ้อนมากขึ้นเมื่อความสามารถของแชทบ็อตเริ่มลดลง ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมการวางแผนอย่างรอบคอบจึงคุ้มค่า โดยเฉพาะกับ โครงลวด. 

อินเตอร์เฟส HTTP และแชท

แชทบอทระดับ 2 เป็นแบบกึ่งสคริปต์และมีคุณสมบัติ a วิดเจ็ตแชทสด. นี่คือที่ที่คุณสามารถพูดคุยกับทีมสนับสนุนลูกค้าได้โดยตรงจากหน้าแรก 

นายหน้าข้อความ

นี่คือที่ที่ผู้เผยแพร่ เช่น อินเทอร์เฟซการแชท เพิ่มข้อความไปยังคิว ลูกค้าเข้าถึงแชทบอทผ่านแพลตฟอร์มการส่งข้อความ เช่น Messenger, Slack, WhatsAppและไลฟ์แชท

แพลตฟอร์มตัวแทนสด

หากบอทไม่สามารถระบุเจตนาของผู้ใช้ได้อย่างถูกต้อง ตัวแทนที่เป็นมนุษย์สามารถก้าวเข้ามาได้อย่างราบรื่น ในบางกรณี พวกเขาจะแก้ปัญหาและส่งการสิ้นสุดการสนทนากลับไปที่บอท

บอทยังสามารถเรียกคืนรายละเอียดของลูกค้าจากการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) เช่น เพื่อเปลี่ยนรหัสผ่านหรือเพื่อค้นหาคำสั่งซื้อ

สถาปัตยกรรมระดับองค์กร

หากคุณต้องการยกระดับเกมแชทบ็อตของคุณไปอีกระดับ คุณจะต้องใช้เทคนิคเพื่อเปิดใช้งานการสนทนาที่ซับซ้อน คุณจะต้องสร้างวิธีการ .ด้วย ขยายขนาดซอฟต์แวร์ของคุณ ความสามารถ  

แน่นอนว่าทุกธุรกิจมีความแตกต่างกัน เราได้รวบรวมเทคโนโลยีทั่วไป เวิร์กโฟลว์ และรูปแบบที่จำเป็นในการสร้างบอทด้วยสถาปัตยกรรมระดับองค์กรมาไว้ด้วยกัน

มีข้อควรพิจารณาในการออกแบบมากมายนอกเหนือจากฟังก์ชันหลัก มันเป็นสิ่งสำคัญในการสร้างโปรแกรมของ การวางแผนการทดสอบซอฟต์แวร์ ในแชทบอทที่คุณเลือก

บอทสนทนาสามารถแบ่งออกเป็น 'สมอง' และชุดของความต้องการโดยรอบหรือ "ร่างกาย"

สถาปัตยกรรมของแชทบอททำงานอย่างไร

Chatbots ทำงานโดยใช้วิธีการจำแนกสามวิธี:

• การจับคู่รูปแบบ
• อัลกอริทึม
• โครงข่ายประสาทเทียม

ตัวจับคู่รูปแบบ

บอทใช้การจับคู่รูปแบบเพื่อวิเคราะห์ข้อความและสร้างการตอบสนองที่เหมาะสม โครงสร้างมาตรฐานของรูปแบบเหล่านี้คือ Artificial Intelligence Markup Language (AIML)

ตัวอย่างเช่น:

โจ ไบเดน คือใคร?

Joe Biden เป็นประธานาธิบดีแห่งสหรัฐอเมริกา 

Chatbot รู้คำตอบเพราะชื่อของเขาหรือเธอเป็นส่วนหนึ่งของรูปแบบที่เกี่ยวข้อง แต่สำหรับข้อมูลขั้นสูง ซึ่งอยู่นอกเหนือรูปแบบที่เกี่ยวข้อง Chatbot จะต้องใช้อัลกอริธึม 

อัลกอริทึม

อัลกอริทึมจะลดจำนวนตัวแยกประเภทและสร้างโครงสร้างที่จัดการได้ง่ายขึ้น ในตัวอย่างต่อไปนี้ แต่ละชั้นเรียนจะได้รับคะแนน

ข้อมูล: “สวัสดีตอนเช้า”

คำศัพท์: “สวัสดี” (ไม่ตรงกัน)

คำศัพท์: “ดี” (คลาส: คำทักทาย)

คำศัพท์: “เช้า” (คลาส: ทักทาย)

การจัดประเภท: การทักทาย (คะแนน=2) 

ด้วยความช่วยเหลือของสมการ จะพบการจับคู่คำสำหรับประโยคที่กำหนด และสิ่งนี้จะระบุคลาสที่มีการจับคู่สูงสุด

เครื่องยนต์ NLP

 เอ็นจิ้นนี้คำนวณเอาท์พุตจากอินพุตโดยใช้การเชื่อมต่อแบบถ่วงน้ำหนัก แต่ละขั้นตอนที่ใช้ในข้อมูลการฝึกจะแก้ไขน้ำหนักเพื่อให้มีความแม่นยำสูงขึ้น ประโยคจะแบ่งออกเป็นคำแต่ละคำ จากนั้นแต่ละคำจะถูกใช้เป็นอินพุตเพื่อให้ตรงกับเนื้อหาของฐานข้อมูลสำหรับเครือข่าย คำเหล่านี้จะถูกทดสอบอย่างต่อเนื่อง

ข้อควรพิจารณาอื่นๆ สำหรับสถาปัตยกรรมระดับองค์กร

นอกจากนี้ สถาปัตยกรรมแชทบอทยังต้องคำนึงถึงองค์ประกอบต่อไปนี้ด้วย

Security 

การรักษาความปลอดภัย การกำกับดูแล และการปกป้องข้อมูลควรให้ความสำคัญเป็นลำดับแรก นี่เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่จัดเก็บรายละเอียดที่เป็นความลับของลูกค้าหลายล้านราย

คุณควรพิจารณาวิธีที่ผู้ใช้สามารถปกปิดตัวตนได้ หากไม่ต้องการเปิดเผยข้อมูลส่วนตัว หากพวกเขาต้องการเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคล พวกเขาควรจะสามารถทำได้ในวิธีที่ปลอดภัย

นอกจากนี้ยังจำเป็นในการสร้างการป้องกันเพื่อไม่ให้ใครสามารถแฮ็คระบบที่ละเอียดอ่อนได้หากไม่มีอำนาจ

คุณภาพ

นี่คือที่ การทดสอบ ต้องละเอียดจริงๆ ข้อผิดพลาดเล็กๆ น้อยๆ เช่น การสะกดผิดหรือไฮเปอร์ลิงก์ที่ใช้งานไม่ได้ มีแนวโน้มว่าผู้ใช้หลายพันคนจะพบเห็นต่อเดือน 

ข้อผิดพลาดเล็กน้อยสามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อชื่อเสียงของธุรกิจของคุณ

เหตุใดจึงต้องเข้าใจสถาปัตยกรรมแชทบอท 

Chatbots ปรับปรุงการโต้ตอบระหว่างผู้คนและบริการ ดังนั้นจึงช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า พวกเขายังให้โอกาสแบรนด์ในการปรับปรุงกระบวนการมีส่วนร่วมและในขณะเดียวกันก็ลดต้นทุนการบริการลูกค้า

---

Kate Priestman – หัวหน้าฝ่ายการตลาด การทดสอบแอพทั่วโลก

Kate Priestman เป็นหัวหน้าฝ่ายการตลาดของ Global App Testing ซึ่งเป็นระบบ end-to-end ที่เชื่อถือได้และเป็นผู้นำ การทดสอบแอพพลิเคชั่นซอฟต์แวร์ โซลูชั่นสำหรับความท้าทาย QA Kate มีประสบการณ์มากกว่า 8 ปีในด้านการตลาด ซึ่งช่วยให้แบรนด์เติบโตอย่างโดดเด่น เธอมีความรู้กว้างขวางเกี่ยวกับการพัฒนาแบรนด์ การสร้างลูกค้าเป้าหมายและความต้องการ และกลยุทธ์ทางการตลาด ซึ่งขับเคลื่อนผลกระทบทางธุรกิจได้ดีที่สุด คุณสามารถเชื่อมต่อกับเธอได้ที่ LinkedIn.

โพสต์ สถาปัตยกรรม Chatbot: คู่มือการทำความเข้าใจโครงสร้างของ Chatbots ปรากฏตัวครั้งแรกเมื่อ อินเบนตา.

• คอยน์สมาร์ท การแลกเปลี่ยน Bitcoin และ Crypto ที่ดีที่สุดในยุโรป
• เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าฟรี
• คริปโตฮอว์ก เรดาร์ Altcoin ทดลองฟรี.
• ที่มา: https://www.inbenta.com/en/blog/chatbot-architecture-a-guide-to-understanding-the-structure-of-chatbots/