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|如何更優雅地設計聊天機器人

|如何更優雅地設計聊天機器人

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|如何更優雅地設計聊天機器人

基于AI算法的流行 ， 對話式機器人現幾年越來越流行 ， 在各行各業都在推廣使用 。 從基本的基于按鈕的自動化機器人到 以NLP 驅動的對話聊天機器人 ， 它們的區別是什么吶？最重要的是我們應該如何設計一個滿足業務需求的對話機器人？在這里我們一起來討論一下 。

不同類型的聊天機器人首先 ， 重要的是要區分市場上可用的各種類型的聊天機器人 。 從簡單的基于菜單/按鈕的聊天機器人到對話式 AI 聊天機器人 ， 它們有一定的級別？聊天機器人的類型不一樣 ， 使用的技術也不一樣 ， 那么讓我們看看它們各自的特點是什么 。
基于按鈕/菜單的聊天機器人顧名思義 ， 這種類型的聊天機器人讓用戶可以從多個選項中進行選擇 ， 這些選項以菜單或按鈕的形式呈現 。 根據用戶點擊的內容 ， 機器人會提示另一組選項供他選擇 ， 依此類推 。
您可以猜到 ， 它們的結構組成都是非常基本的按鈕形式(單選 ， 多選等) ， 正因為它的簡單性 ， 它們代表了大部分聊天機器人 。 這些機器人可以回答預設定的問題 ， 并可以幫助用戶瀏覽網站或在線網店 ， 從而促進他們的購買之旅 ， 缺點在于解決涉及大量變量的復雜請求時 ， 它們效果就不會那么明顯 。 事實上 ， 一旦用戶的查詢不在預設定的范圍內 ， 這種類型的聊天機器人就無法提供任何幫助 ， 最終會讓用戶感到非常失望和沮喪 。

基于關鍵字的聊天機器人使用這種類型的聊天機器人 ， 用戶輸入一個單詞或一個短語 ， 機器人會識別查詢中的關鍵字 。 這類型機器人使用基本分析引擎來處理這些關鍵字并將它們與預加載的詞庫相匹配 。
這樣做的好處是機器人只會回復手動加載到系統中的內容 ， 不會偏離主題 ， 從而使業務可以很友好地控制詞庫的自動消息傳遞 。
另一方面 ， 這類聊天機器人受到無法識別拼寫錯誤的單詞或俚語的限制 。 它們也具有高度的上下文關系 ， 在超出其上下文時使用時會顯著非常不足 。 向圖書館聊天機器人詢問“預訂酒店”的問題 ， 它可能會返回有關酒店的書籍 。

基于 NLP 的會話聊天機器人這類型是目前為止最先進的人工智能聊天機器人 。 他們使用人工智能和自然語言處理來為用戶提供最佳體驗 。 多虧了這些技術 ， 機器人會考慮構成句子的不同單詞 ， 分析它們以及任何可用的上下文 ， 以獲得對問題的上下文理解 。 因此它可以將該理解應用于查詢的解決 。
使用 NLP 的對話式聊天機器人的主要優勢在于它們理解單詞背后的含義 ， 基于算法的優勢也能夠理解拼寫錯誤的問題 ， 從而提供為用戶提供更優的用戶體驗 。
對話式聊天機器人的各個級別呈現的答案類型相信每個企業已經使用過對話式 AI 技術的聊天機器人 ， 機器人的能力也可以達到不同的對話“級別” 。 下面我們以一個具體的案例為例 ， 解釋一下這些不同的階段是什么樣的 。
假設公司開發了一個內部使用的 NLP 對話聊天機器人 ， 以回答員工關于各種人力資源事務的問題 。 一個團隊成員想知道他還剩下多少天的年假 ， 他問聊天機器人 。
第一級答案在于告訴員工他在哪里可以找到該問題的答案 ， 通常在他的工資單或人力資源軟件上 。 這是設計對話聊天機器人時可以很容易地達到的最簡單、最基本的對話級別 。
第二級答案稍微進化了一些 ， 因為機器人可以將員工重定向到特定的內部系統 ， 比如在這種情況下的 HR 軟件 ， 在那里他可以找到他還有多少天的年假 。

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