聊天机器人架构：了解聊天机器人结构的指南

内容：

– 究竟什么是聊天机器人？
– 聊天机器人如何工作？
– 什么是聊天机器人架构？
– 最基本的聊天机器人需要什么架构？
– 企业级架构
– ch 的架构如何atbot 工作
– 企业级架构的其他注意事项
– 为什么掌握聊天机器人架构很重要

我们越来越多地从语音通话转向文字和图形。 

通过一个通讯 聊天机器人 越来越受欢迎有两个主要原因。 它简单而即时。 

在这里，我们将研究聊天机器人的工作原理，如何制作机器人以及了解聊天机器人架构结构所需的一切。 

但在我们深入研究之前，让我们先了解一下基础知识。

聊天机器人到底是什么？

聊天机器人是一种模拟人与计算机之间对话的软件程序。 当被问到一个问题时，一个 聊天机器人回应 使用知识数据库。 

人工智能 (AI) 软件用于模拟自然语言的对话或聊天。 这是通过网站上的消息传递平台、移动应用程序或电话进行的。 

聊天机器人可以实现人机之间的通信。 它们旨在独立于人类协助工作，并使用自然语言处理 (NLP) 来回答问题。 这是人工智能的一个分支，它使计算机能够以与人类几乎相同的方式理解文本和口语。

聊天机器人有不同的形状和形式。 

聊天机器人如何工作？

聊天机器人使用户可以通过文本、音频或两者轻松找到问题和请求的答案，而无需人工干预。

机器人是一种自动化解决方案，可让您的企业同时处理多个客户查询。 据统计，业务绝对需要 可用的24 / 7. 

聊天机器人已经迅速整合了更多规则和自然语言处理，并且最新的类型能够在稳定地接触更多人类语言时进行学习。

今天的人工智能聊天机器人使用先进的人工智能工具来确定用户想要实现的目标。

聊天机器人主要有两类，如下所示。

基于规则的聊天机器人

这些机器人只能理解他们已经编程的有限数量的选择。 它们提供以下好处： 

• 它们更易于构建，因为它们使用真假算法来理解客户的查询并提出相关答案。
• 它们更容易实施，因为它们不需要大量培训。
• 由于它们是由品牌/公司设置的，因此更容易控制它们输出的答案。

但是，它们有严重的缺点：

• 他们依赖预定义的规则，无法理解含义
• 它们基于按钮工作。 这意味着聊天机器人会显示用户需要从中选择的一系列选项，这使得真正了解用户的真实意图变得非常困难，因为它可能不会在选项中表示出来。

基于AI的聊天机器人

这些聊天机器人很复杂，因为它们配备了 人工智能 （人工智能）。 他们使用自然语言处理 (NLP) 和语义来响应开放式查询。 人工智能聊天机器人可以识别语言、上下文和意图并做出相应的响应。 它们是一种更为复杂的聊天机器人。

在这个领域中，我们发现了两种不同的方法：

概率聊天机器人

这种类型的机器人使用端到端机器学习来创建基于历史对话日志的模型，而不是通过意图检测和在知识库中查找相关响应。 尽管它们不坚持固定的脚本并且可以很自然地与之交互，但它们有几个缺点：

• 当他们从对话中的经验和数据中学习时，可能会引入很多偏见。 对输出对话的控制有限，如果机器人的不当行为，品牌可能会承担责任。
• 实现和启动概率聊天机器人需要大量的训练数据，因为它获得的数据越多，它的性能就越好，这使得实现变得漫长而痛苦。
• 聊天机器人做出的决定发生在所谓的“黑匣子”中，这意味着聊天机器人如何做出决定没有任何透明度，而且很难修改或调整其行为。   

确定性聊天机器人

这种聊天机器人使用 一种不同的人工智能，并利用自然语言处理来计算每个单词的权重，分析它们背后的上下文和含义，以输出结果或答案。 

这些聊天机器人能够根据含义将意图与答案相匹配。

它们有其优点和缺点：

• 他们只输出品牌填充的内容，这样更容易控制语气和公司的品牌形象。
• 他们不根据概率学习，但可以提示要包含的新热门话题。
• 他们遵循确定性决策树来引导客户达到预期的结果。 这棵树可能非常复杂，但由公司监督和控制，不会接受疯狂的、不受欢迎的答案。 
• 每当知识库中没有相关的内容来响应用户时，他们会要求他们重新制定或他们会 将案件上报给现场代理，创造一个平稳的过渡和减少摩擦。 

如果您正在考虑引入自己的聊天机器人，则必须了解聊天机器人架构以了解所有内容如何组合在一起。 您当然还需要非常熟悉 测试自动化。

什么是聊天机器人架构？

要了解聊天机器人的结构，我们需要查看用于构建它们的架构。 您的聊天机器人所需的架构类型取决于您需要它的用途。 

无论您使用哪种聊天机器人，通信流程基本相同。

程序员使用 Java、Python、PHP 和其他软件来创建响应查询的机器人。 大多数对话都以问候或问题开始，然后引导用户完成一系列选项，直到他们收到答案。

下面详细介绍了基本的聊天机器人架构。

自然语言理解引擎

这是该过程的第一步。 用户输入一条消息，NLU 读取该消息以了解用户的意图。 然后规则引擎开始计算最佳响应。

你需要花一些时间思考你的叙述，尤其是 QA 测试策略。

知识库

这是关于产品、服务、主题或您的业务需要的任何其他信息的信息库。 它可以包括常见问题解答、故障排除指南、有关取消服务的信息或如何请求更换。 

知识和数据库都为聊天机器人提供了所需的信息，以便对用户做出适当的响应。

数据存储 

这是存储分析和对话日志的地方。 随着您的聊天机器人获得经验，您将希望开发更具体和更高级的分析以获得可操作的见解。 

在每个阶段，都必须 系统化您的业务 确定聊天机器人的目的。 

最基本的聊天机器人需要什么架构？

小型企业和营销活动通常从一级聊天机器人开始。 这些通常可以建立在 只有一个平台. 他们擅长处理构成 70-80% 常见问题的简单问题。 这类聊天机器人回答简单的问题，例如“你几点开门？”

当用户需要更复杂的信息（例如问题诊断）时，聊天机器人将需要扩大规模。 

例如，如果有人问：“我的自行车刹车出了什么问题？”

这将需要更高级别的聊天机器人。

随着聊天机器人的能力开始起飞，事情开始变得更加复杂，这就是为什么仔细计划是值得的——尤其是在 线框. 

HTTP 和聊天界面

2 级聊天机器人是半脚本化的，具有 实时聊天小部件. 在这里，您可以从首页直接与客户支持团队交谈。 

消息代理

这是发布者（例如聊天界面）将消息添加到队列的地方。 客户通过 Messenger、Slack、 Whatsapp和实时聊天。

直播代理平台

如果机器人未能正确识别用户的意图，人工代理能够无缝介入。在某些情况下，他们将解决问题并将对话结束交还给机器人。

该机器人还可以从客户关系管理 (CRM) 中调用客户的详细信息，例如更改密码或查找订单。

企业级架构

如果您想将您的聊天机器人游戏提升到一个新的水平，您需要使用技术来实现复杂的对话。 您还需要确定如何 扩展您的软件 能力。  

当然，每个企业都是不同的。 在这里，我们汇集了构建具有企业级架构的机器人所需的一些常见技术、工作流程和模式。

除了核心功能之外，还有许多设计考虑因素。 建立一个程序是必不可少的 软件测试计划 进入您选择的任何聊天机器人。

一个对话机器人可以分为“大脑”和一组周围的需求或“身体”。

聊天机器人的架构如何工作

聊天机器人使用三种分类方法工作：

• 模式匹配
• 算法
• 人工神经网络

模式匹配器

机器人使用模式匹配来分析文本并产生合适的响应。 这些模式的标准结构是人工智能标记语言 (AIML)

例如：

乔·拜登是谁？

乔拜登是美国总统 

聊天机器人知道答案，因为他或她的名字是相关模式的一部分。 但是对于超出相关模式的更高级信息，聊天机器人将需要使用算法。 

算法

算法减少了分类器的数量并创建了更易于管理的结构。 在以下示例中，为每个班级分配了一个分数。

输入：“你好，早上好。”

词条：“你好”（不匹配）

术语：“好”（类别：问候）

术语：“早上”（类别：问候）

分类：问候（分数=2） 

在等式的帮助下，可以找到给定句子的单词匹配，从而识别出匹配度最高的类别。

自然语言处理引擎

 该引擎使用加权连接计算输入的输出。 训练数据中使用的每个步骤都会修改权重以提高准确性。 句子被分解成单独的单词，然后每个单词用作输入以匹配网络数据库的内容。 然后不断地测试这些词。

企业级架构的其他注意事项

此外，聊天机器人架构还必须考虑以下要素。

安保行业 

安全、治理和数据保护应被高度重视。 这对于存储数百万客户机密信息的企业来说尤其重要。

如果用户不希望他们的个人详细信息被泄露，您应该考虑如何保持匿名。 如果他们想访问个人信息，他们应该能够以安全的方式进行。

建立保障措施也很重要，这样任何人都无法在未经授权的情况下入侵敏感系统。

质量保证

这是哪里 测试 真的必须彻底。 任何小错误，例如拼写错误或超链接损坏，每月都有可能被成千上万的用户看到。 

一个微小的错误可能会对您的企业声誉产生巨大影响。

为什么掌握聊天机器人架构很重要 

聊天机器人简化了人员和服务之间的交互，从而增强了客户体验。 它们还为品牌提供了改善参与过程的机会，同时降低了客户服务成本。

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Kate Priestman – 全球应用测试营销主管

Kate Priestman 是 Global App Testing 的营销主管，这是一家值得信赖且领先的端到端 软件应用测试 QA 挑战的解决方案。 Kate 在营销领域拥有超过 8 年的经验，帮助品牌实现非凡的增长。 她在品牌发展、潜在客户和需求产生以及营销策略方面拥有广泛的知识——以最佳方式推动业务影响。 你可以和她联系 LinkedIn.

该职位 聊天机器人架构：了解聊天机器人结构的指南 最早出现 英本塔.

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