هندسة Chatbot: الأنواع والوظائف وتفاعل المستخدم

يعد التواصل الفوري والمفتوح أحد الاحتياجات الأساسية لأعمال اليوم. أدركت العديد من الشركات أهمية التقنيات المتقدمة مثل الذكاء الاصطناعي وروبوتات المحادثة للتواصل القوي مع عملائها.

لدرجة أنه في المستقبل القريب ، تم تعيين Chatbots المتقدمة لتحل محل البشر. هذا ممكن بسبب قدرة Chatbot على "التعلم" من خلال اكتشاف الأنماط في البيانات.

نوعان من روبوتات المحادثة

يمكن أن تكون روبوتات المحادثة بشكل أساسي من نوعين:

• لا توفر المستندة إلى الأوامر مجموعة متنوعة جدًا من الوظائف التي يتم تشفيرها لأوامر محددة معينة واستجاباتها. لا يمكنها الاستجابة لاستعلام جديد لم يسبق له مثيل من قبل.
• روبوتات الدردشة القائمة على الذكاء الاصطناعي هي إصدارات متقدمة من روبوتات الدردشة القائمة على الأوامر. تأتي هذه مع ميزات إضافية مثل السلوك البشري والسرعة والارتجال. على غرار العقول البشرية ، تزداد قدرة Chatbot هذه على المعالجة والاستجابة مع الخبرة ، مما يجعلها أكثر تفاعلية.

تحقق من: أهم 4 أمثلة على الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية

أعمال Chatbot

أولاً وقبل كل شيء ، دعونا نتعمق في التعقيدات التي تسمح للروبوت بإعطاء ردود مثل الإنسان الفعلي مع الارتجال من خلال التعلم.

يتكون الذكاء الاصطناعي في Chatbot من مكونين -

• معالجة اللغة الطبيعية (NLP) - تعزز القدرة على تقليد السلوك البشري وتقليل الوقت المستغرق لإعطاء الاستجابة
• تمت إضافة التعلم الآلي مع بعض التعلم العميق - إنه يطبق خوارزميات مختلفة يتم ترتيبها بطرق معقدة لإعطاء استجابة.

هندسة Chatbot

تم تصميم بنية Chatbot للرد على استعلام. يساعد Chatbot في البحث عن أنماط البيانات في الإدخال ، ثم حفظ هذه المدخلات للمراجع المستقبلية ، وبالتالي تشكيل عملية التعلم.

مصدر

تفاعل المستخدم مع روبوتات المحادثة

يمكن أن تحتوي روبوتات الدردشة على واجهة مستخدم رسومية ، أي التفاعل المستند إلى الشاشة أو واجهة المستخدم الصوتية ، أي التي يتم تنشيطها صوتيًا. في كلتا الحالتين ، إنها واجهة مستخدم حوارية يوفر فيها المستخدم إدخال بيانات متوقعًا استجابة.

1. تقوم روبوتات المحادثة بتحليل النص

بعد تلقي استعلام ، تضع Chatbots في سياقها الهدف (ما قصد العميل طرحه) والكيان (ما يقوله المستخدمون أو يكتبونه) ​​وبالتالي تُرجع الاستجابة الأكثر ملاءمة للاستعلام.

تدخل معالجة اللغة الطبيعية في هذه المرحلة. إنه يمكّن Chatbot من التفاعل بشكل تفاعلي ، مما يوفر لمسة إنسانية له. تقليديًا ، يكتشف البرمجة اللغوية العصبية ، جنبًا إلى جنب مع التعلم العميق ، اللغة ، ويحاول تشغيل بعض الخوارزميات لاكتشاف سياق الاستعلام ، وتقسيم النص في مرحلة ما قبل المعالجة وتوفير الإخراج بعد نمذجة المدخلات. بشكل عام ، يتضمن البرمجة اللغوية العصبية:

• فهم اللغة الطبيعية (NLU) الذي يساعد في تحويل النص إلى لغة مفهومة آليًا
• Natural Language Generation (NLG) لتحويل تلك البيانات المهيكلة إلى النص ، وبالتالي المساعدة في تخمين القصد الفعلي للعميل.

تواصل روبوتات الدردشة أيضًا التحليل العاطفي ، والذي يحدد الحالة المزاجية للمستخدم عبر مراحل مختلفة إما في شكل ثنائي أو سلسلة من الحالات المزاجية المختلفة.

2. روبوتات المحادثة تعطي إجابة

تقوم روبوتات المحادثة بإنشاء استجابة لاستعلام بطريقتين:

• أعط استجابة جديدة باستخدام خوارزميات التعلم الآلي. تستخدم أدوات ML المدخلات لتحليل البيانات المهيكلة المعقدة ثم إنشاء استجابة عالية الدقة.
• حدد استجابة معقولة من قاعدة بيانات أو حلول واجهة برمجة التطبيقات التي توفرها المكونات الإضافية المختلفة. يتم استخدام قاعدة بيانات بشروط محددة مسبقًا مع الاستجابة الصحيحة لمجموعة متنوعة من المدخلات المقدمة مسبقًا. تكتشف الآلة الأنماط من البيانات وتتخذ القرارات وفقًا لذلك بأقل تدخل بشري.

بعد أي من العمليتين ، تستجيب روبوتات الدردشة للاستعلام في شكل نص ، صورة ، صوت ، إلخ. علاوة على ذلك ، يتم استخدام إدارة الحوار لإنشاء مسارات ذات صلة لضمان الإجابات أكثر ملاءمة وأن آلية التغذية الراجعة تعزز التعلم.

قراءة: كيف تصنع chatbot في Python؟

3. يمكن أن تتعلم الروبوتات من البشر

على الرغم من أن الغرض الرئيسي من Chatbots هو تقديم ردود على الاستفسارات ، إلا أن هذه ليست نهاية العملية. هؤلاء:

• احفظ البيانات
• توظيف خوارزميات التعلم الآلي لتحديد الأنماط
• احفظ هذه للمراجع المستقبلية
• تحسين القدرات على الاستجابة

تم تصميم كل ما سبق لتعزيز التعلم العميق باستخدام خوارزميات متعددة الطبقات تسمى الشبكات العصبية الاصطناعية (استنساخ بشري للدماغ). تتكون كل طبقة من خلايا عصبية اصطناعية مترابطة حيث يتم تصنيف الاتصالات وتخزينها بناءً على الأحداث الماضية ، مما يساعد أيضًا في التعامل مع الاستعلامات الجديدة.

4. كلما زادت المعلومات التي تحصل عليها روبوتات الدردشة ، زادت معرفتها

من جميع المعلومات الواردة أعلاه ، يمكننا أن ندرك أنه كلما زاد عدد المدخلات التي تحصل عليها روبوتات الدردشة ، كنتيجة للتفاعل ، زادت دقة وسرعة وعقلانية الاستجابة. هذه هي أهمية خوارزميات ML التي تجعل النظام قادرًا على إعطاء ردود دون أن يقدمها البشر لكل مدخلات ممكنة.

تلخيص لما سبق

أحدثت Chatbots ثورة في خدمات العملاء للعديد من الشركات من التجارة الإلكترونية. تعد Alexa من Amazon و Apple's Siri من الأمثلة الرئيسية على قدرة هذه الروبوتات على التفاعل وتلبية استفسارات العملاء ومطالبهم. ولكن هذا ليس كل شيء. يمكن للشركات الصغيرة اليوم استخدام الخدمات التي تقدمها هذه الآلات الذكية للرد على عملائها طوال النهار والليل. يمكنك دمجها مع الهواتف والمواقع الإلكترونية والمراسلين والمزيد.

وفقًا لكريستي أولسون ، رئيس الكرازة للبحث في Bing ، " إن Chatbots في المستقبل لا ترد فقط على الأسئلة. هم يتكلمون. يظنون. يستمدون رؤى من الرسوم البيانية المعرفية. إنهم يقيمون علاقات عاطفية مع العملاء " .

اليوم ، تتيح التطورات في هندسة Chatbots الوصول إليها من قبل العلامات التجارية وكذلك الصغيرة الذين يمكنهم استخدامها في مجموعة متنوعة من المهام ، على الرغم من أن الوظيفة الأساسية تظل كفاءة خدمة العملاء.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد حول التعلم الآلي ، فراجع دبلوم PG في IIIT-B & upGrad في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي المصمم للمهنيين العاملين ويقدم أكثر من 450 ساعة من التدريب الصارم ، وأكثر من 30 دراسة حالة ومهمة ، IIIT- حالة الخريجين B ، أكثر من 5 مشاريع تتويجا عملية ومساعدة وظيفية مع أفضل الشركات.