Kiến trúc Chatbot: Hướng dẫn Tìm hiểu Cấu trúc của Chatbot

Nội dung:

- Chính xác thì một chatbot là gì?
- Chatbots hoạt động như thế nào?
- Kiến trúc chatbot là gì?
- Kiến trúc nào là cần thiết cho một chatbot cơ bản nhất?
- Kiến trúc cấp doanh nghiệp
- Cách kiến ​​trúc của một chatbot hoạt động
– Các cân nhắc khác đối với kiến ​​trúc cấp doanh nghiệp
– Tại sao điều quan trọng là phải nắm rõ kiến ​​trúc chatbot

Càng ngày, chúng tôi càng rời xa các cuộc gọi thoại để chuyển sang sử dụng văn bản và đồ họa. 

Giao tiếp thông qua một chatbot đang trở nên phổ biến vì hai lý do chính. Nó đơn giản và tức thì. 

Ở đây chúng ta sẽ xem xét cách chatbot hoạt động, cách tạo ra một bot và mọi thứ bạn cần biết để hiểu cấu trúc của kiến ​​trúc chatbot. 

Nhưng trước khi đi sâu vào, chúng ta hãy đi xuống những điều cơ bản.

Chính xác thì một chatbot là gì?

Chatbot là một chương trình phần mềm mô phỏng cuộc trò chuyện giữa con người và máy tính. Khi được hỏi một câu hỏi, một chatbot trả lời sử dụng cơ sở dữ liệu tri thức. 

Phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) được sử dụng để mô phỏng một cuộc trò chuyện hoặc một cuộc trò chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên. Điều này được thực hiện thông qua nền tảng nhắn tin trên trang web, ứng dụng di động hoặc qua điện thoại. 

Chatbots cho phép giao tiếp giữa con người và máy móc. Chúng được thiết kế để hoạt động độc lập với sự trợ giúp của con người và trả lời các câu hỏi bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Đây là một nhánh của trí tuệ nhân tạo cung cấp cho máy tính khả năng hiểu văn bản và lời nói theo cách giống như con người.

Chatbots có nhiều hình dạng và hình thức khác nhau. 

Chatbots hoạt động như thế nào?

Chatbots giúp người dùng dễ dàng tìm thấy câu trả lời cho các câu hỏi và yêu cầu thông qua văn bản, âm thanh hoặc cả hai - mà không cần sự can thiệp của con người.

Bots là một giải pháp tự động cho phép doanh nghiệp của bạn xử lý nhiều truy vấn của khách hàng cùng một lúc. Theo các số liệu thống kê, kinh doanh hoàn toàn cần phải có sẵn 24 / 7. 

Chatbots đã nhanh chóng tích hợp nhiều quy tắc hơn và xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các loại mới nhất có thể học khi chúng thường xuyên tiếp xúc với ngôn ngữ của con người hơn.

Các chatbot AI ngày nay sử dụng các công cụ AI tiên tiến để thiết lập những gì người dùng đang cố gắng đạt được.

Chủ yếu có hai loại chatbot, như được liệt kê bên dưới.

Chatbots dựa trên quy tắc

Các bot này chỉ có thể hiểu một số lựa chọn hạn chế mà chúng đã được lập trình. Họ cung cấp những lợi ích sau: 

• Chúng dễ xây dựng hơn vì chúng hoạt động dựa trên thuật toán true-false để hiểu truy vấn của khách hàng và đưa ra câu trả lời phù hợp.
• Chúng dễ thực hiện hơn vì chúng không cần đào tạo sâu rộng.
• Việc kiểm soát câu trả lời mà họ đưa ra sẽ dễ dàng hơn vì chúng được thiết lập bởi thương hiệu / công ty.

Tuy nhiên, chúng có những mặt trái nghiêm trọng:

• Họ dựa vào các quy tắc được xác định trước và không thể hiểu ý nghĩa
• Chúng hoạt động dựa trên các nút. Điều này có nghĩa là chatbot hiển thị một loạt các tùy chọn mà người dùng cần để lựa chọn, điều này khiến việc thực sự khó biết được ý định thực sự của người dùng, vì nó có thể không được thể hiện trên các tùy chọn.

Chatbots dựa trên AI

Những chatbot này rất phức tạp vì chúng được trang bị trí tuệ nhân tạo (AI). Sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và ngữ nghĩa, chúng phản hồi các truy vấn mở. Các chatbot AI có thể xác định ngôn ngữ, ngữ cảnh, mục đích và phản hồi tương ứng. Chúng là một loại chatbot phức tạp hơn nhiều.

Trong lĩnh vực này, chúng tôi tìm thấy hai cách tiếp cận khác nhau:

Chatbots xác suất

Loại bot này sử dụng công nghệ máy học đầu cuối để tạo mô hình dựa trên nhật ký hội thoại lịch sử, thay vì thông qua phát hiện ý định và tìm kiếm phản hồi có liên quan trong cơ sở kiến ​​thức. Mặc dù thực tế là chúng không bám vào một tập lệnh cố định và chúng có thể tương tác khá tự nhiên, nhưng chúng có một số nhược điểm:

• Khi họ học hỏi kinh nghiệm và dữ liệu từ các cuộc trò chuyện, rất nhiều thành kiến ​​có thể được đưa ra. Có giới hạn kiểm soát đối với các cuộc trò chuyện đầu ra và các thương hiệu có thể phải chịu trách nhiệm trong trường hợp bot có hành vi không phù hợp.
• Cần có nhiều dữ liệu đào tạo để triển khai và khởi chạy một chatbot xác suất, vì càng nhiều dữ liệu, nó càng có xu hướng hoạt động tốt hơn, điều này khiến việc triển khai kéo dài và khó khăn.
• Các quyết định do chatbot đưa ra xảy ra trong cái được gọi là 'hộp đen', có nghĩa là không có bất kỳ sự minh bạch nào liên quan đến cách chatbot đưa ra quyết định và rất khó để sửa đổi hoặc điều chỉnh hành vi của nó.   

Chatbots xác định

Loại chatbot này sử dụng một loại AI khácvà tận dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tính toán trọng lượng của mỗi từ, phân tích ngữ cảnh và ý nghĩa đằng sau chúng để đưa ra kết quả hoặc câu trả lời. 

Các chatbot này có thể so khớp ý định với một câu trả lời dựa trên ý nghĩa.

Chúng có những lợi ích và nhược điểm:

• Họ chỉ xuất ra nội dung do thương hiệu phổ biến, điều này giúp dễ dàng kiểm soát giọng nói và hình ảnh thương hiệu của công ty hơn.
• Họ không học dựa trên xác suất nhưng có thể đưa ra gợi ý về các chủ đề nóng mới được đưa vào.
• Họ tuân theo một cây quyết định xác định để hướng dẫn khách hàng đến kết quả mong muốn. Cây này có thể rất phức tạp nhưng được giám sát và kiểm soát bởi công ty, và không mở cho các câu trả lời hoang dã, không mong muốn. 
• Bất cứ khi nào không có phần nội dung phù hợp trong cơ sở kiến ​​thức để trả lời người dùng, họ sẽ yêu cầu họ định dạng lại hoặc họ sẽ chuyển trường hợp đến một đại lý trực tiếp, tạo ra quá trình chuyển đổi trơn tru và giảm ma sát. 

Nếu bạn đang nghĩ đến việc giới thiệu chatbot của riêng mình, điều cần thiết là phải hiểu kiến ​​trúc chatbot để xem mọi thứ khớp với nhau như thế nào. Tất nhiên bạn cũng cần phải làm quen với tự động hóa thử nghiệm.

Kiến trúc chatbot là gì?

Để hiểu cấu trúc của chatbot, chúng ta cần xem xét kiến ​​trúc được sử dụng để xây dựng chúng. Loại kiến ​​trúc bạn sẽ cần cho chatbot của mình tùy thuộc vào những gì bạn cần. 

Cho dù bạn sử dụng chatbot nào thì quy trình giao tiếp về cơ bản là giống nhau.

Các lập trình viên sử dụng Java, Python, PHP và các phần mềm khác để tạo bot phản hồi các truy vấn. Hầu hết các cuộc trò chuyện đều bắt đầu bằng một lời chào hoặc một câu hỏi trước khi người dùng được hướng dẫn thông qua một loạt các tùy chọn đến thời điểm họ nhận được câu trả lời.

Kiến trúc chatbot cơ bản được trình bày chi tiết bên dưới.

Công cụ hiểu ngôn ngữ tự nhiên

Đây là bước đầu tiên của quy trình. Người dùng nhập thông báo và NLU đọc thông báo này để hiểu ý định của người dùng. Sau đó, công cụ quy tắc bắt đầu hoạt động để tìm ra phản ứng tốt nhất.

Bạn sẽ cần dành một chút thời gian để suy nghĩ về câu chuyện của mình và đặc biệt là chiến lược kiểm tra qa.

Kiến thức cơ bản

Đây là thư viện thông tin về sản phẩm, dịch vụ, chủ đề hoặc bất kỳ thứ gì khác mà doanh nghiệp của bạn yêu cầu. Nó có thể bao gồm Câu hỏi thường gặp, hướng dẫn khắc phục sự cố, thông tin về việc hủy dịch vụ hoặc cách yêu cầu thay thế. 

Cả kiến ​​thức và cơ sở dữ liệu đều cung cấp cho chatbot thông tin cần thiết để đưa ra phản hồi phù hợp cho người dùng.

lưu trữ dữ liệu 

Đây là nơi lưu trữ các bản ghi phân tích và hội thoại. Khi chatbot của bạn có được kinh nghiệm, bạn sẽ muốn phát triển các phân tích cụ thể và nâng cao hơn để có những thông tin chi tiết hữu ích. 

Ở mọi giai đoạn, điều cần thiết là hệ thống hóa doanh nghiệp của bạn để thiết lập mục đích của chatbot. 

Kiến trúc nào là cần thiết cho chatbot cơ bản nhất?

Các doanh nghiệp nhỏ và các chiến dịch tiếp thị thường bắt đầu với một chatbot cấp một. Chúng thường có thể được xây dựng trên chỉ một nền tảng. Họ rất giỏi trong việc xử lý các câu hỏi đơn giản, chiếm 70 - 80% các câu hỏi thông thường. Những loại chatbot này trả lời những câu hỏi đơn giản như "Bạn mở cửa lúc mấy giờ?"

Khi người dùng yêu cầu thông tin phức tạp hơn, chẳng hạn như chẩn đoán một vấn đề, chatbot sẽ cần phải mở rộng quy mô. 

Nếu ai đó hỏi ví dụ: "Hệ thống phanh xe đạp của tôi bị lỗi gì?"

Điều này sẽ yêu cầu cấp chatbot cao hơn.

Mọi thứ bắt đầu trở nên phức tạp hơn rất nhiều khi khả năng của chatbot bắt đầu phát triển, đó là lý do tại sao phải lên kế hoạch cẩn thận - đặc biệt là với khung dây. 

Giao diện HTTP và trò chuyện

Chatbots cấp 2 được bán tập lệnh và có tiện ích trò chuyện trực tiếp. Đây là nơi bạn có thể nói chuyện trực tiếp với nhóm hỗ trợ khách hàng từ trang nhất. 

Môi giới thông báo

Đây là nơi nhà xuất bản, chẳng hạn như giao diện trò chuyện, thêm thông báo vào hàng đợi. Khách hàng truy cập chatbot thông qua các nền tảng nhắn tin như Messenger, Slack, whatsappvà Livechat.

Nền tảng đại lý trực tiếp

Nếu một bot không xác định được chính xác ý định của người dùng, thì tác nhân con người có thể tiếp cận một cách liền mạch. Trong một số trường hợp, họ sẽ giải quyết vấn đề và giao lại phần kết thúc cuộc trò chuyện cho bot.

Bot cũng có thể gọi lại thông tin chi tiết của khách hàng từ Quản lý quan hệ khách hàng (CRM), chẳng hạn như để thay đổi mật khẩu hoặc tra cứu đơn đặt hàng.

Kiến trúc cấp doanh nghiệp

Nếu bạn muốn đưa trò chơi chatbot của mình lên một tầm cao mới, bạn sẽ cần sử dụng các kỹ thuật để kích hoạt cuộc trò chuyện phức tạp. Bạn cũng sẽ cần thiết lập cách mở rộng quy mô phần mềm của bạn khả năng.  

Tất nhiên, mỗi doanh nghiệp là khác nhau. Ở đây, chúng tôi đã tập hợp một số công nghệ, quy trình làm việc và các mẫu phổ biến cần thiết để xây dựng một bot với kiến ​​trúc cấp doanh nghiệp.

Có nhiều cân nhắc về thiết kế ngoài chức năng cốt lõi. Điều cần thiết là xây dựng một chương trình lập kế hoạch kiểm thử phần mềm vào bất kỳ chatbot nào bạn chọn.

Một bot đàm thoại có thể được chia thành "não" và một tập hợp các yêu cầu xung quanh hoặc "cơ thể".

Cách kiến ​​trúc của một chatbot hoạt động

Chatbots hoạt động bằng cách sử dụng ba phương pháp phân loại:

• Khớp mẫu
• Các thuật toán
• Mạng lưới thần kinh nhân tạo

Trình khớp mẫu

Bots sử dụng đối sánh mẫu để phân tích văn bản và đưa ra phản hồi phù hợp. Cấu trúc tiêu chuẩn của các mẫu này là Ngôn ngữ đánh dấu trí tuệ nhân tạo (AIML)

Ví dụ:

Joe Biden là ai?

Joe Biden là Tổng thống Hoa Kỳ 

Chatbot biết câu trả lời vì tên của người đó là một phần của mẫu liên kết. Nhưng đối với thông tin nâng cao hơn, nằm ngoài khuôn mẫu liên quan, chatbot sẽ cần sử dụng các thuật toán. 

Các thuật toán

Các thuật toán giảm số lượng bộ phân loại và tạo ra một cấu trúc dễ quản lý hơn. Trong ví dụ sau, mỗi lớp được ấn định một số điểm.

Đầu vào: "Xin chào, chào buổi sáng."

Thuật ngữ: “Xin chào” (không có kết quả phù hợp)

Thuật ngữ: “Tốt” (lớp: Lời chào)

Thuật ngữ: “buổi sáng” (lớp: Lời chào)

Phân loại: Lời chào (điểm = 2) 

Với sự trợ giúp của một phương trình, các kết hợp từ được tìm thấy cho câu đã cho và điều này xác định lớp có kết quả phù hợp cao nhất.

Động cơ NLP

 Công cụ này tính toán đầu ra từ đầu vào bằng cách sử dụng các kết nối có trọng số. Mỗi bước được sử dụng trong dữ liệu huấn luyện sẽ sửa đổi trọng lượng để mang lại độ chính xác cao hơn. Các câu được chia thành các từ riêng lẻ và sau đó mỗi từ được sử dụng làm đầu vào để khớp với nội dung của cơ sở dữ liệu cho mạng. Những từ này sau đó liên tục được kiểm tra.

Các cân nhắc khác đối với kiến ​​trúc cấp doanh nghiệp

Ngoài ra, kiến ​​trúc chatbot còn phải quan tâm đến các yếu tố sau.

Bảo mật  

Bảo mật, quản trị và bảo vệ dữ liệu phải được ưu tiên cao. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các doanh nghiệp lưu trữ thông tin chi tiết bí mật của hàng triệu khách hàng.

Bạn nên xem xét cách người dùng có thể ẩn danh nếu họ không muốn các chi tiết cá nhân của họ bị tiết lộ. Nếu họ muốn truy cập thông tin cá nhân, họ có thể thực hiện việc này một cách an toàn.

Nó cũng là điều cần thiết để xây dựng các biện pháp bảo vệ để không ai có thể hack các hệ thống nhạy cảm mà không có thẩm quyền.

Chất lượng

Đây là đâu thử nghiệm thực sự phải được kỹ lưỡng. Bất kỳ sai sót nhỏ nào, chẳng hạn như lỗi đánh máy hoặc siêu liên kết bị hỏng đều có khả năng bị hàng nghìn người dùng nhìn thấy mỗi tháng. 

Một lỗi nhỏ có thể ảnh hưởng rất lớn đến danh tiếng của doanh nghiệp bạn.

Tại sao điều quan trọng là phải nắm rõ kiến ​​trúc chatbot 

Chatbots hợp lý hóa các tương tác giữa con người và dịch vụ và do đó, nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Họ cũng cung cấp cho các thương hiệu cơ hội để cải thiện quy trình tương tác và đồng thời, giảm chi phí dịch vụ khách hàng.

---

Kate Priestman - Trưởng bộ phận Tiếp thị, Thử nghiệm Ứng dụng Toàn cầu

Kate Priestman là Trưởng bộ phận Tiếp thị tại Kiểm tra Ứng dụng Toàn cầu, một công ty đầu cuối đáng tin cậy và hàng đầu kiểm thử ứng dụng phần mềm giải pháp cho các thách thức QA. Kate có hơn 8 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực tiếp thị, giúp các thương hiệu đạt được sự phát triển vượt bậc. Cô có kiến ​​thức sâu rộng về phát triển thương hiệu, tạo khách hàng tiềm năng và nhu cầu cũng như chiến lược tiếp thị - thúc đẩy tác động kinh doanh ở mức tốt nhất. Bạn có thể kết nối với cô ấy trên LinkedIn.

Các bài viết Kiến trúc Chatbot: Hướng dẫn Tìm hiểu Cấu trúc của Chatbot xuất hiện đầu tiên trên Inbenta.

• Coinsmart. Sàn giao dịch Bitcoin và tiền điện tử tốt nhất Châu Âu.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. TRUY CẬP MIỄN PHÍ.
• CryptoHawk. Radar Altcoin. Dùng thử miễn phí.
• Nguồn: https://www.inbenta.com/en/blog/chatbot-architecture-a-guide-to-und hieu-the-osystem-of-chatbots/