Architektura chatbota: rodzaje, funkcje i interakcja z użytkownikiem

Jedną z podstawowych potrzeb współczesnego biznesu jest błyskawiczna i otwarta komunikacja. Wiele firm zdaje sobie sprawę, jak ważne są zaawansowane technologie, takie jak sztuczna inteligencja i chatboty, dla sprawnej komunikacji z klientami.

Do tego stopnia, że ​​w niedalekiej przyszłości zaawansowane Chatboty mają zastąpić ludzi. Jest to możliwe dzięki zdolności Chatbota do „uczenia się” poprzez odkrywanie wzorców w danych.

Dwa rodzaje chatbotów

Przede wszystkim Chatboty mogą być dwojakiego rodzaju:

• Oparte na poleceniach nie zapewniają bardzo zróżnicowanego zestawu funkcji, są zakodowane na stałe do określonych poleceń i ich odpowiedzi. Nie mogą one odpowiedzieć na nowe zapytanie, którego nigdy wcześniej nie spotkały.
• Chatboty oparte na sztucznej inteligencji to zaawansowane wersje Chatbotów opartych na poleceniach. Mają one dodatkowe funkcje, takie jak zachowanie humanoidalne, szybkość i improwizacja. Podobnie jak ludzkie umysły, zdolność tych Chatbotów do przetwarzania i reagowania rośnie wraz z doświadczeniem, czyniąc go bardziej interaktywnym.

Sprawdź: 4 najlepsze przykłady sztucznej inteligencji w codziennym życiu

Działanie Chatbota

Przede wszystkim zagłębimy się w zawiłości, które pozwalają Robotowi dawać odpowiedzi jak prawdziwy człowiek z improwizacją poprzez naukę.

AI Chatbota składa się z dwóch elementów –

• Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) – zwiększa zdolność do naśladowania ludzkich zachowań i skraca czas odpowiedzi
• Uczenie maszynowe dodane z pewnym głębokim uczeniem — implementuje różne algorytmy, które są sekwencjonowane w złożony sposób, aby dać odpowiedź.

Architektura Chatbota

Architektura Chatbota została zaprojektowana tak, aby odpowiadać na zapytania. Pomaga Chatbotowi szukać wzorców danych w danych wejściowych, a następnie zapisywać te dane wejściowe do przyszłych odwołań, tworząc w ten sposób proces uczenia się.

Źródło

Interakcja użytkownika z Chatbotami

Chatboty mogą mieć graficzny interfejs użytkownika, czyli interakcję na ekranie, lub głosowy interfejs użytkownika, czyli aktywowany głosem. Tak czy inaczej, jest to konwersacyjny interfejs użytkownika, w którym użytkownik podaje dane wejściowe, oczekując odpowiedzi.

1. Chatboty analizują tekst

Po otrzymaniu zapytania Chatboty kontekstualizują intencję (o co klient chciał zapytać) i podmiot (co mówią lub wpisują użytkownicy), a w konsekwencji zwracają najbardziej odpowiednią odpowiedź na zapytanie.

W tym momencie w grę wchodzi przetwarzanie języka naturalnego. Umożliwia interaktywną reakcję Chatbota, zapewniając mu ludzki kontakt. Standardowo NLP wraz z głębokim uczeniem wykrywa język, próbuje uruchomić kilka algorytmów w celu znalezienia kontekstu zapytania, dzieli tekst w fazie wstępnego przetwarzania i dostarcza dane wyjściowe po modelowaniu danych wejściowych. Ogólnie NLP obejmuje:

• Rozumienie języka naturalnego (NLU) , które pomaga w konwersji tekstu na język zrozumiały dla maszyn
• Natural Language Generation (NLG) , aby przekonwertować ustrukturyzowane dane z powrotem na tekst, co pomaga w odgadnięciu rzeczywistych zamiarów klienta.

Chatboty przeprowadzają również analizę sentymentalną, która określa nastrój użytkownika na różnych etapach w formie binarnej lub sekwencji różnych nastrojów.

2. Chatboty dają odpowiedź

Chatboty generują odpowiedź na zapytanie na dwa sposoby:

• Udziel nowej odpowiedzi, korzystając z algorytmów uczenia maszynowego. Narzędzia ML wykorzystują dane wejściowe do analizy złożonych danych strukturalnych, a następnie tworzą odpowiedź o wysokiej dokładności.
• Wybierz rozsądną odpowiedź z bazy danych lub rozwiązań API dostarczanych przez różne wtyczki. Wykorzystywana jest baza danych z warunkami, wstępnie ustawionymi, z poprawną odpowiedzią dla różnych danych wejściowych podanych wcześniej. Maszyna wyszukuje wzorce z danych i podejmuje odpowiednie decyzje przy minimalnej interwencji człowieka.

Po każdym z procesów Chatboty odpowiadają na zapytanie w postaci tekstu, obrazu, dźwięku itp. Ponadto, zarządzanie dialogiem jest wykorzystywane do tworzenia odpowiednich ścieżek, aby zapewnić, że odpowiedzi są bardziej odpowiednie, a mechanizm sprzężenia zwrotnego promuje naukę.

Przeczytaj: Jak zrobić chatbota w Pythonie?

3. Boty mogą uczyć się od ludzi

Chociaż głównym celem Chatbotów jest udzielanie odpowiedzi na zapytania, nie jest to koniec procesu. Te:

• Zapisz dane
• wykorzystywać algorytmy uczenia maszynowego do identyfikacji wzorców
• zachowaj je na przyszłość
• poprawić zdolności reagowania

Wszystkie powyższe mają na celu promowanie głębokiego uczenia się przy użyciu warstwowych algorytmów zwanych sztucznymi sieciami neuronowymi (ludzkimi replikacjami mózgu). Każda warstwa składa się z połączonych ze sobą sztucznych neuronów, w których połączenia są klasyfikowane i przechowywane na podstawie przeszłych zdarzeń, co dodatkowo pomaga w obsłudze nowych zapytań.

4. Im więcej informacji dostają Chatboty, tym więcej się uczą

Ze wszystkich powyższych informacji możemy zauważyć, że im więcej Chatbotów otrzyma w wyniku interakcji, tym dokładniejsza, szybsza i bardziej sensowna będzie odpowiedź. Takie jest znaczenie algorytmów ML, które sprawiają, że system jest w stanie dawać odpowiedzi bez dostarczania ich przez ludzi dla każdego możliwego wejścia.

Podsumowując

Chatboty zrewolucjonizowały obsługę klientów kilku firm z branży e-commerce. Alexa firmy Amazon i Siri firmy Apple są najlepszymi przykładami zdolności tych robotów do interakcji i spełniania zapytań i wymagań klientów. Ale to nie wszystko. Mała firma może dziś korzystać z usług oferowanych przez te inteligentne maszyny, aby odpowiadać swoim klientom przez całą dobę. Możesz je zintegrować ze swoimi telefonami, stronami internetowymi, komunikatorami i nie tylko.

Według Christi Olsona, szefa działu ewangelizacji wyszukiwania w Bing, „ Chatboty przyszłości nie tylko odpowiadają na pytania. Oni rozmawiają. Myślą. Wyciągają wnioski z wykresów wiedzy. Tworzą emocjonalne relacje z klientami” .

Dziś postęp w architekturze Chatbotów sprawia, że ​​są one dostępne zarówno dla marek, jak i małych, którzy mogą z nich korzystać do różnych zadań, choć podstawową funkcją pozostaje sprawność obsługi klienta.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.