Arsitektur Chatbot: Jenis, Fungsi & Interaksi Pengguna

Salah satu kebutuhan utama bisnis saat ini adalah komunikasi yang cepat dan terbuka. Banyak perusahaan telah menyadari pentingnya teknologi canggih seperti Artificial Intelligence dan Chatbots untuk komunikasi yang kuat dengan pelanggan mereka.

Sedemikian rupa sehingga dalam waktu dekat Chatbots canggih akan menggantikan manusia. Hal ini dimungkinkan karena kemampuan Chatbot untuk “belajar” dengan menemukan pola dalam data.

Dua Jenis Chatbots

Terutama Chatbots dapat terdiri dari dua jenis:

• Berbasis perintah tidak menyediakan serangkaian fungsi yang sangat beragam, mereka dikodekan ke perintah spesifik tertentu dan tanggapannya. Ini tidak dapat menanggapi kueri baru yang belum pernah ditemui sebelumnya.
• Chatbot berbasis AI adalah versi lanjutan dari Chatbot berbasis perintah. Ini datang dengan fitur tambahan seperti perilaku humanoid, kecepatan, dan improvisasi. Mirip dengan pikiran manusia, kemampuan Chatbot untuk memproses dan merespons tumbuh seiring dengan pengalaman, menjadikannya lebih interaktif.

Lihat: 4 Contoh Teratas Kecerdasan Buatan dalam Kehidupan Sehari-hari

Cara Kerja Chatbot

Pertama dan terpenting, mari kita selidiki seluk-beluk yang memungkinkan Robot memberikan respons seperti manusia nyata dengan improvisasi melalui pembelajaran.

AI Chatbot terdiri dari dua komponen –

• Pemrosesan bahasa alami (NLP) - Ini meningkatkan kemampuan untuk meniru perilaku manusia dan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk memberikan respons
• Pembelajaran mesin ditambahkan dengan beberapa pembelajaran mendalam – Ini mengimplementasikan berbagai algoritma yang diurutkan dengan cara yang kompleks untuk memberikan respons.

Arsitektur Chatbot

Arsitektur Chatbot dirancang untuk menanggapi kueri. Ini membantu Chatbot mencari pola data dalam input, dan kemudian menyimpan input ini untuk referensi di masa mendatang, sehingga merupakan proses pembelajaran.

Sumber

Interaksi pengguna dengan Chatbots

Chatbots dapat memiliki antarmuka pengguna grafis, yaitu interaksi berbasis layar atau antarmuka pengguna suara, yaitu, diaktifkan dengan suara. Either way, itu adalah antarmuka pengguna percakapan di mana pengguna memberikan input data mengharapkan tanggapan.

1. Chatbots menganalisis teks

Setelah menerima kueri, Chatbots mengontekstualisasikan maksud (apa yang ingin ditanyakan pelanggan) dan entitas (apa yang dikatakan atau diketik pengguna) dan akibatnya mengembalikan respons yang paling tepat untuk kueri tersebut.

Pemrosesan Bahasa Alami ikut bermain pada saat ini. Ini memungkinkan Chatbot untuk bereaksi secara interaktif, memberikan sentuhan manusia padanya. Secara konvensional, NLP, bersama dengan pembelajaran mendalam, mendeteksi bahasa, mencoba menjalankan beberapa algoritma untuk mengetahui konteks kueri, membagi teks dalam fase pra-pemrosesan dan memberikan output setelah memodelkan input. Secara luas NLP melibatkan:

• Natural Language Understanding (NLU) yang membantu mengubah teks menjadi bahasa yang dapat dimengerti mesin
• Natural Language Generation (NLG) untuk mengonversi data terstruktur itu kembali ke teks, oleh karena itu, membantu menebak maksud sebenarnya dari pelanggan.

Chatbots juga melakukan analisis sentimental, yang menentukan suasana hati pengguna melalui tahapan yang berbeda baik dalam bentuk biner atau urutan suasana hati yang berbeda.

2. Chatbots memberikan jawaban

Chatbots menghasilkan respons terhadap kueri dengan dua cara:

• Berikan respons baru menggunakan algoritme pembelajaran mesin. Alat ML menggunakan input untuk menganalisis data terstruktur yang kompleks dan kemudian membuat respons dengan akurasi tinggi.
• Pilih respons yang masuk akal dari database atau solusi API yang disediakan oleh berbagai plugin. Database dengan kondisi, preset, dengan respons yang benar untuk berbagai input yang diberikan sebelumnya digunakan. Mesin menemukan pola dari data dan membuat keputusan yang sesuai dengan intervensi manusia yang minimal.

Setelah salah satu dari proses tersebut, Chatbots menanggapi permintaan dalam bentuk teks, gambar, suara, dll. Selanjutnya, manajemen dialog digunakan untuk membuat jalur yang relevan untuk memastikan jawaban lebih sesuai dan mekanisme umpan balik mendorong pembelajaran.

Baca: Bagaimana cara membuat chatbot dengan Python?

3. Bot bisa belajar dari manusia

Meskipun tujuan utama Chatbots adalah untuk memberikan tanggapan atas pertanyaan, itu bukanlah akhir dari proses. Ini:

• simpan datanya
• menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk mengidentifikasi pola
• simpan ini untuk referensi di masa mendatang
• meningkatkan kemampuan untuk merespon

Semua hal di atas dirancang untuk mempromosikan pembelajaran mendalam menggunakan algoritma berlapis yang disebut jaringan saraf tiruan (replikasi otak manusia). Setiap lapisan terdiri dari neuron buatan yang saling berhubungan di mana koneksi diklasifikasikan dan disimpan berdasarkan peristiwa masa lalu, yang selanjutnya membantu dalam menangani kueri baru.

4. Semakin banyak informasi yang didapat Chatbot, semakin banyak yang dipelajari

Dari semua informasi di atas, kita dapat melihat bahwa semakin banyak masukan yang diperoleh Chatbots, sebagai hasil dari interaksi, semakin akurat, cepat, dan masuk akal responsnya. Inilah pentingnya algoritma ML yang membuat sistem mampu memberikan tanggapan tanpa manusia memberikannya untuk setiap input yang mungkin.

Menyimpulkan

Chatbots telah merevolusi layanan pelanggan dari beberapa bisnis dari e-commerce. Alexa dari Amazon dan Siri dari Apple adalah contoh utama dari kemampuan robot ini untuk berinteraksi dan memenuhi permintaan dan permintaan pelanggan. Tapi, itu tidak semua. Sebuah bisnis kecil saat ini dapat menggunakan layanan yang ditawarkan mesin cerdas ini untuk merespons pelanggan mereka sepanjang siang dan malam. Anda dapat mengintegrasikannya dengan telepon, situs web, pengirim pesan, dan lainnya.

Menurut Christi Olson, kepala penginjilan untuk pencarian di Bing, “ Chatbot masa depan tidak hanya menjawab pertanyaan. Mereka berbicara. Mereka pikir. Mereka menarik wawasan dari grafik pengetahuan. Mereka menjalin hubungan emosional dengan pelanggan” .

Saat ini, kemajuan dalam arsitektur Chatbot membuat mereka dapat diakses oleh merek maupun kecil yang dapat menggunakannya untuk berbagai tugas, meskipun fungsi utamanya tetap efisiensi layanan pelanggan.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat PG Diploma IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT- B Status alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.