Архитектура чат-бота: типы, функции и взаимодействие с пользователем

Одной из основных потребностей современного бизнеса является мгновенное и открытое общение. Многие компании осознали важность передовых технологий, таких как искусственный интеллект и чат-боты, для надежного общения со своими клиентами.

Настолько, что в ближайшем будущем продвинутые чат-боты заменят людей. Это возможно благодаря способности чат-бота «учиться», обнаруживая закономерности в данных.

Два типа чат-ботов

В первую очередь чат-боты могут быть двух видов:

• На основе команд не предоставляется очень разнообразный набор функций, они жестко закодированы для определенных конкретных команд и их ответов. Они не могут ответить на новый запрос, с которым никогда раньше не сталкивались.
• Чат-боты на основе ИИ — это расширенные версии чат-ботов на основе команд. Они поставляются с дополнительными функциями, такими как гуманоидное поведение, скорость и импровизация. Подобно человеческому разуму, способность этих чат-ботов обрабатывать и реагировать растет с опытом, что делает его более интерактивным.

Проверьте: 4 лучших примера искусственного интеллекта в повседневной жизни

Работа чат-бота

Прежде всего, давайте углубимся в тонкости, которые позволяют роботу давать ответы, как настоящий человек, с импровизацией через обучение.

ИИ чат-бота состоит из двух компонентов:

• Обработка естественного языка (NLP) — повышает способность имитировать человеческое поведение и сокращает время, необходимое для ответа.
• Машинное обучение дополнено глубоким обучением . Оно реализует различные алгоритмы, которые сложным образом упорядочиваются для получения ответа.

Архитектура чат-бота

Архитектура чат-бота предназначена для ответа на запрос. Это помогает чат-боту искать шаблоны данных во входных данных, а затем сохранять эти входные данные для будущих ссылок, что составляет процесс обучения.

Источник

Взаимодействие пользователя с чат-ботами

Чат-боты могут иметь либо графический пользовательский интерфейс, то есть экранное взаимодействие, либо голосовой пользовательский интерфейс, то есть голосовую активацию. В любом случае это диалоговый пользовательский интерфейс, в котором пользователь вводит данные, ожидая ответа.

1. Чат-боты анализируют текст

Получив запрос, чат-боты контекстуализируют намерение (что хотел спросить клиент) и суть (что говорят или печатают пользователи) и, следовательно, возвращают наиболее подходящий ответ на запрос.

На этом этапе в игру вступает обработка естественного языка. Это позволяет чат-боту реагировать интерактивно, обеспечивая человеческое прикосновение к нему. Обычно NLP, наряду с глубоким обучением, определяет язык, пытается запустить некоторые алгоритмы, чтобы выяснить контекст запроса, разбивает текст на этапе предварительной обработки и предоставляет выходные данные после моделирования ввода. В широком смысле НЛП включает в себя:

• Понимание естественного языка (NLU) , которое помогает преобразовать текст в язык, понятный машине.
• Генерация естественного языка (NLG) для преобразования этих структурированных данных обратно в текст, что помогает угадать фактические намерения клиента.

Чат-боты также проводят сентиментальный анализ, который определяет настроение пользователя на разных этапах либо в бинарной форме, либо в виде последовательности разных настроений.

2. Чат-боты дают ответ

Чат-боты генерируют ответ на запрос двумя способами:

• Дайте новый ответ, используя алгоритмы машинного обучения. Инструменты машинного обучения используют входные данные для анализа сложных структурированных данных, а затем создают ответ с высокой точностью.
• Выберите разумный ответ из базы данных или API-решений, предоставляемых различными плагинами. Используется база данных с предварительно заданными условиями, с правильным ответом на различные входные данные, заданные ранее. Машина находит закономерности в данных и принимает соответствующие решения с минимальным вмешательством человека.

После любого из процессов чат-боты отвечают на запрос в виде текста, изображения, звука и т. д. Кроме того, управление диалогами используется для создания соответствующих путей, чтобы ответы были более подходящими, а механизм обратной связи способствует обучению.

Читайте: Как сделать чат-бота на Python?

3. Боты могут учиться у людей

Хотя основной целью чат-ботов является предоставление ответов на запросы, это не конец процесса. Эти:

• сохранить данные
• использовать алгоритмы машинного обучения для выявления закономерностей
• сохраните их для будущих ссылок
• улучшить способность реагировать

Все вышеперечисленное предназначено для продвижения глубокого обучения с использованием многоуровневых алгоритмов, называемых искусственными нейронными сетями (копией человеческого мозга). Каждый слой состоит из взаимосвязанных искусственных нейронов, где соединения классифицируются и сохраняются на основе прошлых событий, что дополнительно помогает в обработке новых запросов.

4. Чем больше информации получают чат-боты, тем больше они узнают

Из всей приведенной выше информации мы можем сделать вывод, что чем больше информации получают чат-боты в результате взаимодействия, тем более точным, быстрым и разумным будет ответ. В этом заключается важность алгоритмов машинного обучения, которые делают систему способной давать ответы без участия человека для каждого возможного ввода.

Подведение итогов

Чат-боты произвели революцию в обслуживании клиентов нескольких предприятий электронной коммерции. Alexa от Amazon и Siri от Apple являются яркими примерами способности этих роботов взаимодействовать и удовлетворять запросы и требования клиентов. Но это еще не все. Малый бизнес сегодня может использовать услуги, предлагаемые этими интеллектуальными машинами, чтобы отвечать своим клиентам днем ​​и ночью. Вы можете интегрировать их со своими телефонами, веб-сайтами, мессенджерами и многим другим.

По словам Кристи Олсон, руководителя отдела евангелизации поиска в Bing, « Чат-боты будущего не просто отвечают на вопросы. Они говорят. Они думают. Они черпают информацию из графиков знаний. Они выстраивают эмоциональные отношения с клиентами» .

Сегодня достижения в архитектуре чат-ботов делают их доступными как для брендов, так и для небольших компаний, которые могут использовать их для различных задач, хотя основной функцией остается эффективность обслуживания клиентов.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad в области машинного обучения и искусственного интеллекта, который предназначен для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов тщательного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT- Статус B Alumni, более 5 практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.