Architettura Chatbot: tipi, funzione e interazione con l'utente

Una delle esigenze primarie delle aziende di oggi è la comunicazione istantanea e aperta. Molte aziende hanno compreso l'importanza di tecnologie avanzate come Intelligenza Artificiale e Chatbot per una solida comunicazione con i propri clienti.

Tanto che nel prossimo futuro i Chatbot avanzati sostituiranno gli umani. Ciò è possibile grazie alla capacità di un Chatbot di "imparare" scoprendo schemi nei dati.

Due tipi di chatbot

Principalmente i Chatbot possono essere di due tipi:

• I comandi basati su comandi non forniscono un insieme molto diversificato di funzionalità, sono codificati in base a determinati comandi specifici e alle relative risposte. Questi non possono rispondere a una nuova query che non ha mai incontrato prima.
• I chatbot basati sull'intelligenza artificiale sono versioni avanzate dei chatbot basati su comandi. Questi sono dotati di funzionalità aggiuntive come il comportamento umanoide, la velocità e l'improvvisazione. Simile alle menti umane, la capacità di questi Chatbot di elaborare e rispondere cresce con l'esperienza, rendendola più interattiva.

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Il funzionamento di Chatbot

Innanzitutto, approfondiamo le complessità che consentono a Robot di dare risposte come un vero essere umano con l'improvvisazione attraverso l'apprendimento.

L'IA di un Chatbot è composta da due componenti:

• Elaborazione del linguaggio naturale (PNL) – Migliora la capacità di imitare il comportamento umano e riduce il tempo impiegato per dare una risposta
• Machine learning aggiunto con un po' di deep learning : implementa diversi algoritmi che sono sequenziati in modi complessi per dare una risposta.

Architettura Chatbot

L'architettura Chatbot è progettata per rispondere a una query. Aiuta il Chatbot a cercare modelli di dati in input e quindi a salvare questi input per riferimenti futuri, costituendo così il processo di apprendimento.

Fonte

Interazione dell'utente con i Chatbot

I chatbot possono avere un'interfaccia utente grafica, ovvero un'interazione basata su schermo o un'interfaccia utente vocale, ovvero ad attivazione vocale. In ogni caso, è un'interfaccia utente conversazionale in cui l'utente fornisce un input di dati in attesa di una risposta.

1. I chatbot analizzano il testo

Dopo aver ricevuto una query, i Chatbot contestualizzano l'intento (cosa il cliente intendeva chiedere) e l'entità (cosa dicono o digitano gli utenti) e di conseguenza restituiscono la risposta più appropriata alla query.

A questo punto entra in gioco l'elaborazione del linguaggio naturale. Consente al Chatbot di reagire in modo interattivo, fornendogli un tocco umano. Convenzionalmente, la NLP, insieme al deep learning, rileva la lingua, cerca di eseguire alcuni algoritmi per scoprire il contesto della query, divide il testo nella fase di pre-elaborazione e fornisce l'output dopo aver modellato l'input. In linea di massima la PNL implica:

• Natural Language Understanding (NLU) che aiuta a convertire il testo in un linguaggio comprensibile dalla macchina
• Generazione del linguaggio naturale (NLG) per riconvertire i dati strutturati nel testo, aiutando quindi a indovinare l'intento effettivo del cliente.

I chatbot portano avanti anche l'analisi sentimentale, che specifica lo stato d'animo dell'utente attraverso diverse fasi sia in forma binaria che in una sequenza di stati d'animo diversi.

2. I chatbot danno una risposta

I chatbot generano una risposta a una query in due modi:

• Fornisci una nuova risposta utilizzando algoritmi di apprendimento automatico. Gli strumenti ML utilizzano l'input per analizzare i dati strutturati complessi e quindi creare una risposta con un'elevata precisione.
• Seleziona una risposta sensata da un database o da soluzioni API fornite da vari plugin. Viene utilizzato un database con condizioni, preimpostate, con la risposta corretta per una varietà di input forniti in precedenza. La macchina rileva i modelli dai dati e prende le decisioni di conseguenza con il minimo intervento umano.

Dopo uno dei processi, i Chatbot rispondono alla domanda sotto forma di testo, immagine, suono, ecc. Inoltre, la gestione del dialogo viene utilizzata per creare percorsi pertinenti per garantire che le risposte siano più adeguate e il meccanismo di feedback promuove l'apprendimento.

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3. I robot possono imparare dagli umani

Sebbene lo scopo principale dei Chatbot sia fornire risposte alle domande, questa non è la fine del processo. Questi:

• salvare i dati
• utilizzare algoritmi di apprendimento automatico per identificare i modelli
• salvali per riferimenti futuri
• migliorare le capacità di risposta

Tutto quanto sopra è progettato per promuovere l'apprendimento profondo utilizzando algoritmi a strati chiamati reti neurali artificiali (una replica umana del cervello). Ogni livello è costituito da neuroni artificiali interconnessi in cui le connessioni sono classificate e archiviate in base a eventi passati, il che aiuta ulteriormente nella gestione di nuove query.

4. Più informazioni ottengono i Chatbot, più apprende

Da tutte le informazioni di cui sopra possiamo percepire che più input ottengono i Chatbot, come risultato dell'interazione, più accurata, veloce e sensata sarà la risposta. Questa è l'importanza degli algoritmi ML che rendono il sistema in grado di fornire risposte senza che gli esseri umani lo forniscano per ogni input possibile.

Riassumendo

I chatbot hanno rivoluzionato il servizio clienti di diverse aziende dall'e-commerce. Alexa di Amazon e Siri di Apple sono i primi esempi della capacità di questi robot di interagire e soddisfare le domande e le richieste dei clienti. Ma questo non è tutto. Oggi una piccola impresa può utilizzare i servizi offerti da queste macchine intelligenti per rispondere ai propri clienti giorno e notte. Puoi integrarli con i tuoi telefoni, siti Web, messenger e altro ancora.

Secondo Christi Olson, responsabile dell'evangelizzazione per la ricerca presso Bing, “ I Chatbot del futuro non rispondono solo alle domande. Parlano. Pensano. Traggono spunti dai grafici della conoscenza. Creano relazioni emotive con i clienti” .

Oggi, i progressi nell'architettura di Chatbot li rendono accessibili ai marchi e ai piccoli che possono utilizzarli per una varietà di attività, sebbene la funzione principale rimanga l'efficienza del servizio clienti.

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