Chatbot-Architektur: Typen, Funktion und Benutzerinteraktion

Eines der wichtigsten Bedürfnisse heutiger Unternehmen ist die sofortige und offene Kommunikation. Viele Unternehmen haben die Bedeutung fortschrittlicher Technologien wie künstlicher Intelligenz und Chatbots für eine robuste Kommunikation mit ihren Kunden erkannt.

So sehr, dass in naher Zukunft fortschrittliche Chatbots Menschen ersetzen werden. Dies ist möglich, weil ein Chatbot „lernen“ kann, indem er Muster in Daten entdeckt.

Zwei Arten von Chatbots

Hauptsächlich gibt es zwei Arten von Chatbots:

• Befehlsbasiert bieten keine sehr vielfältigen Funktionalitäten, sie sind für bestimmte spezifische Befehle und ihre Antworten fest codiert. Diese können nicht auf eine neue Abfrage reagieren, auf die sie noch nie zuvor gestoßen sind.
• KI-basierte Chatbots sind erweiterte Versionen von befehlsbasierten Chatbots. Diese kommen mit zusätzlichen Funktionen wie humanoidem Verhalten, Geschwindigkeit und Improvisation. Ähnlich wie beim menschlichen Verstand wächst die Verarbeitungs- und Reaktionsfähigkeit dieser Chatbots mit der Erfahrung, wodurch sie interaktiver werden.

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Funktionsweise von Chatbot

Lassen Sie uns zuallererst in die Feinheiten eintauchen, die es dem Roboter ermöglichen, durch Improvisation durch Lernen Antworten wie ein echter Mensch zu geben.

Die KI eines Chatbots besteht aus zwei Komponenten –

• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) – Es verbessert die Fähigkeit, menschliches Verhalten nachzuahmen, und verkürzt die Zeit, die benötigt wird, um eine Antwort zu geben
• Maschinelles Lernen mit etwas Deep Learning hinzugefügt – Es implementiert verschiedene Algorithmen, die auf komplexe Weise sequenziert werden, um eine Antwort zu geben.

Chatbot-Architektur

Die Chatbot-Architektur ist darauf ausgelegt, auf eine Anfrage zu antworten. Es hilft dem Chatbot, nach Datenmustern in der Eingabe zu suchen und diese Eingaben dann für zukünftige Referenzen zu speichern, wodurch der Lernprozess entsteht.

Quelle

Benutzerinteraktion mit Chatbots

Chatbots können entweder eine grafische Benutzeroberfläche, also eine bildschirmbasierte Interaktion, oder eine Sprachbenutzeroberfläche, also eine sprachaktivierte, haben. In jedem Fall handelt es sich um eine Konversationsbenutzerschnittstelle, bei der der Benutzer eine Dateneingabe bereitstellt und eine Antwort erwartet.

1. Chatbots analysieren den Text

Nach dem Erhalt einer Anfrage kontextualisieren Chatbots die Absicht (was der Kunde fragen wollte) und die Entität (was die Benutzer sagen oder eingeben) und geben folglich die am besten geeignete Antwort auf die Anfrage zurück.

An dieser Stelle kommt Natural Language Processing ins Spiel. Es ermöglicht dem Chatbot interaktiv zu reagieren und verleiht ihm eine menschliche Note. Herkömmlicherweise erkennt NLP zusammen mit Deep Learning die Sprache, versucht, einige Algorithmen auszuführen, um den Kontext der Abfrage herauszufinden, teilt den Text in der Vorverarbeitungsphase und stellt die Ausgabe nach der Modellierung der Eingabe bereit. Im Großen und Ganzen beinhaltet NLP:

• Natural Language Understanding (NLU) , das hilft, den Text in eine maschinenverständliche Sprache umzuwandeln
• Natural Language Generation (NLG) , um diese strukturierten Daten wieder in Text umzuwandeln und so dabei zu helfen, die tatsächliche Absicht des Kunden zu erraten.

Chatbots führen auch eine Stimmungsanalyse durch, die die Stimmung des Benutzers über verschiedene Stufen entweder in binärer Form oder als Folge verschiedener Stimmungen spezifiziert.

2. Chatbots geben eine Antwort

Chatbots generieren auf zwei Arten eine Antwort auf eine Anfrage:

• Geben Sie mithilfe von maschinellen Lernalgorithmen eine neue Antwort. ML-Tools verwenden die Eingabe, um die komplex strukturierten Daten zu analysieren und dann eine Antwort mit hoher Genauigkeit zu erstellen.
• Wählen Sie eine sinnvolle Antwort aus einer Datenbank oder API-Lösungen, die von verschiedenen Plugins bereitgestellt werden. Eine Datenbank mit voreingestellten Bedingungen mit der korrekten Antwort für eine Vielzahl von zuvor gegebenen Eingaben wird verwendet. Die Maschine findet die Muster aus den Daten heraus und trifft entsprechende Entscheidungen mit minimalem menschlichen Eingriff.

Nach jedem der Prozesse antworten die Chatbots auf die Anfrage in Form von Text, Bild, Ton usw. Darüber hinaus wird das Dialogmanagement verwendet, um relevante Pfade zu schaffen, um sicherzustellen, dass Antworten geeigneter sind, und der Feedback-Mechanismus das Lernen fördert.

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3. Die Bots können von Menschen lernen

Obwohl der Hauptzweck von Chatbots darin besteht, Antworten auf Anfragen bereitzustellen, ist dies nicht das Ende des Prozesses. Diese:

• Sichere die Daten
• Verwenden Sie Algorithmen für maschinelles Lernen, um Muster zu identifizieren
• Bewahren Sie diese für zukünftige Referenzen auf
• Reaktionsfähigkeit verbessern

All dies wurde entwickelt, um Deep Learning mithilfe von geschichteten Algorithmen zu fördern, die als künstliche neuronale Netze (eine menschliche Nachbildung des Gehirns) bezeichnet werden. Jede Schicht besteht aus miteinander verbundenen künstlichen Neuronen, in denen die Verbindungen basierend auf vergangenen Ereignissen klassifiziert und gespeichert werden, was bei der Bearbeitung neuer Abfragen weiter hilft.

4. Je mehr Informationen der Chatbot erhält, desto mehr lernt er

Aus all den oben genannten Informationen können wir erkennen, dass je mehr Input Chatbots als Ergebnis der Interaktion erhalten, desto genauer, schneller und vernünftiger wird die Antwort sein. Dies ist die Bedeutung von ML-Algorithmen, die das System in die Lage versetzen, Antworten zu geben, ohne dass Menschen sie für jede mögliche Eingabe bereitstellen.

Zusammenfassen

Chatbots haben den Kundenservice mehrerer Unternehmen aus dem E-Commerce revolutioniert. Alexa von Amazon und Siri von Apple sind die besten Beispiele für die Fähigkeit dieser Roboter, zu interagieren und Kundenanfragen und -wünsche zu erfüllen. Aber das ist noch nicht alles. Ein kleines Unternehmen kann heute die Dienste nutzen, die diese intelligenten Maschinen bieten, um Tag und Nacht auf ihre Kunden zu reagieren. Sie können sie in Ihre Telefone, Websites, Messenger und mehr integrieren.

Laut Christi Olson, Head of Evangelism for Search bei Bing, „ antworten die Chatbots der Zukunft nicht nur auf Fragen. Sie sprechen. Sie denken. Sie ziehen Erkenntnisse aus Wissensgraphen. Sie bauen emotionale Beziehungen zu Kunden auf . “

Heute machen die Fortschritte in der Chatbots-Architektur sie sowohl für Marken als auch für kleine Unternehmen zugänglich, die sie für eine Vielzahl von Aufgaben verwenden können, obwohl die Hauptfunktion die Effizienz des Kundenservice bleibt.

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