สถาปัตยกรรม Chatbot: ประเภท ฟังก์ชัน และการโต้ตอบกับผู้ใช้

ความต้องการหลักของธุรกิจในปัจจุบันประการหนึ่งคือการสื่อสารแบบทันทีและแบบเปิด หลายบริษัทได้ตระหนักถึงความสำคัญของเทคโนโลยีขั้นสูง เช่น ปัญญาประดิษฐ์และแชทบอท เพื่อการสื่อสารที่มีประสิทธิภาพกับลูกค้า

มากจนในอนาคตอันใกล้ Chatbots ขั้นสูงจะถูกตั้งค่าให้เข้ามาแทนที่มนุษย์ สิ่งนี้เป็นไปได้เนื่องจากความสามารถของ Chatbot ในการ "เรียนรู้" โดยการค้นพบรูปแบบในข้อมูล

Chatbots สองประเภท

Chatbots หลักสามารถเป็นได้สองประเภท:

• แบบอิงตามคำสั่งไม่ได้จัดเตรียมชุดฟังก์ชันการทำงานที่หลากหลายมาก ซึ่งได้รับการฮาร์ดโค้ดสำหรับคำสั่งเฉพาะบางคำสั่งและการตอบสนองของคำสั่งเหล่านั้น สิ่งเหล่านี้ไม่สามารถตอบสนองต่อแบบสอบถามใหม่ที่ไม่เคยพบมาก่อน
• Chatbots ที่ใช้ AI เป็นเวอร์ชันขั้นสูงของ Chatbots ที่ใช้คำสั่ง สิ่งเหล่านี้มาพร้อมกับคุณสมบัติเพิ่มเติม เช่น พฤติกรรมมนุษย์ ความเร็ว และการแสดงด้นสด เช่นเดียวกับจิตใจของมนุษย์ ความสามารถในการประมวลผลและตอบสนองของ Chatbot เหล่านี้เติบโตขึ้นด้วยประสบการณ์ ทำให้มีการโต้ตอบมากขึ้น

ตรวจสอบ: ตัวอย่าง 4 อันดับแรกของปัญญาประดิษฐ์ในชีวิตประจำวัน

ผลงานของ Chatbot

อันดับแรก ให้เราเจาะลึกถึงความซับซ้อนที่ทำให้ Robot ตอบสนองได้เหมือนกับมนุษย์จริง ๆ ด้วยการแสดงด้นสดผ่านการเรียนรู้

AI ของ Chatbot ประกอบด้วยสององค์ประกอบ –

• การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) – ช่วยเพิ่มความสามารถในการเลียนแบบพฤติกรรมของมนุษย์และลดเวลาในการตอบสนอง
• แมชชีนเลิร์นนิงเสริมด้วยการเรียนรู้เชิงลึก – ใช้อัลกอริธึมที่แตกต่างกันซึ่งจัดลำดับด้วยวิธีที่ซับซ้อนเพื่อให้การตอบสนอง

สถาปัตยกรรม Chatbot

สถาปัตยกรรม Chatbot ออกแบบมาเพื่อตอบคำถาม ช่วยให้ Chatbot ค้นหารูปแบบข้อมูลในอินพุต จากนั้นบันทึกอินพุตเหล่านี้เพื่อใช้อ้างอิงในอนาคต ซึ่งถือเป็นกระบวนการเรียนรู้

แหล่งที่มา

การโต้ตอบกับผู้ใช้กับ Chatbots

Chatbots สามารถมีส่วนต่อประสานกับผู้ใช้แบบกราฟิก กล่าวคือ การโต้ตอบตามหน้าจอ หรือส่วนต่อประสานผู้ใช้ด้วยเสียง ซึ่งก็คือสั่งงานด้วยเสียง ไม่ว่าจะด้วยวิธีใด มันเป็นอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบสนทนาซึ่งผู้ใช้ป้อนข้อมูลเพื่อรอการตอบสนอง

1. Chatbots วิเคราะห์ข้อความ

หลังจากได้รับคำถาม Chatbots จะกำหนดบริบทของเจตนา (สิ่งที่ลูกค้าต้องการจะถาม) และเอนทิตี (สิ่งที่ผู้ใช้พูดหรือพิมพ์) และส่งผลให้ตอบกลับการสืบค้นที่เหมาะสมที่สุด

การประมวลผลภาษาธรรมชาติเข้ามามีบทบาท ณ จุดนี้ ช่วยให้ Chatbot สามารถโต้ตอบแบบโต้ตอบ ให้สัมผัสของมนุษย์กับมัน ตามธรรมเนียมแล้ว NLP ร่วมกับการเรียนรู้เชิงลึกจะตรวจจับภาษา พยายามเรียกใช้อัลกอริธึมบางอย่างเพื่อค้นหาบริบทของการสืบค้น แยกข้อความในขั้นตอนก่อนการประมวลผล และให้ผลลัพธ์หลังจากสร้างแบบจำลองอินพุต NLP ในวงกว้างเกี่ยวข้องกับ:

• การทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) ที่ช่วยในการแปลงข้อความเป็นภาษาที่เครื่องเข้าใจได้
• Natural Language Generation (NLG) เพื่อแปลงข้อมูลที่มีโครงสร้างกลับไปเป็นข้อความ จึงช่วยในการคาดเดาเจตนาที่แท้จริงของลูกค้า

Chatbots ยังดำเนินการวิเคราะห์ทางอารมณ์ ซึ่งระบุอารมณ์ของผู้ใช้ผ่านขั้นตอนต่างๆ ในรูปแบบไบนารีหรือลำดับของอารมณ์ที่แตกต่างกัน

2. Chatbots ให้คำตอบ

Chatbots สร้างการตอบกลับแบบสอบถามในสองวิธี:

• ให้การตอบสนองใหม่โดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เครื่องมือ ML ใช้อินพุตเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างที่ซับซ้อน แล้วสร้างการตอบสนองที่มีความแม่นยำสูง
• เลือกการตอบสนองที่สมเหตุสมผลจากฐานข้อมูลหรือโซลูชัน API ที่จัดหาโดยปลั๊กอินต่างๆ ฐานข้อมูลที่มีเงื่อนไข ตั้งค่าล่วงหน้า พร้อมการตอบสนองที่ถูกต้องสำหรับอินพุตที่หลากหลายที่ให้ไว้ก่อนหน้านี้ เครื่องจะค้นหารูปแบบจากข้อมูลและทำการตัดสินใจตามนั้นด้วยการแทรกแซงของมนุษย์ขั้นต่ำ

หลังจากกระบวนการใดกระบวนการหนึ่ง Chatbots จะตอบสนองต่อคำถามในรูปแบบของข้อความ รูปภาพ เสียง ฯลฯ นอกจากนี้ การจัดการบทสนทนายังใช้เพื่อสร้างเส้นทางที่เกี่ยวข้องเพื่อให้แน่ใจว่าคำตอบจะเหมาะสมยิ่งขึ้น และกลไกการตอบรับจะส่งเสริมการเรียนรู้

อ่าน: จะสร้าง chatbot ใน Python ได้อย่างไร

3. บอทสามารถเรียนรู้จากมนุษย์ได้

แม้ว่าจุดประสงค์หลักของ Chatbots คือการให้คำตอบสำหรับคำถาม นั่นไม่ใช่จุดสิ้นสุดของกระบวนการ เหล่านี้:

• บันทึกข้อมูล
• ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุรูปแบบ
• บันทึกไว้เพื่อใช้อ้างอิงในอนาคต
• ปรับปรุงความสามารถในการตอบสนอง

ทั้งหมดที่กล่าวมาได้รับการออกแบบมาเพื่อส่งเสริมการเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้อัลกอริธึมแบบเลเยอร์ที่เรียกว่าโครงข่ายประสาทเทียม (การจำลองสมองของมนุษย์) แต่ละชั้นประกอบด้วยเซลล์ประสาทเทียมที่เชื่อมต่อถึงกัน โดยที่การเชื่อมต่อจะถูกจำแนกและจัดเก็บตามเหตุการณ์ในอดีต ซึ่งจะช่วยในการจัดการคำถามใหม่ๆ

4. ยิ่งแชทบอทได้รับข้อมูลมากเท่าไหร่ ก็ยิ่งเรียนรู้มากขึ้นเท่านั้น

จากข้อมูลทั้งหมดข้างต้น เราสามารถรับรู้ได้ว่ายิ่ง Chatbots ได้รับอินพุตมากเท่าไหร่ อันเป็นผลมาจากการโต้ตอบ การตอบสนองก็จะยิ่งแม่นยำ รวดเร็ว และสมเหตุสมผลมากขึ้นเท่านั้น นี่คือความสำคัญของอัลกอริธึม ML ที่ทำให้ระบบสามารถให้การตอบสนองโดยที่มนุษย์ไม่ได้จัดเตรียมให้สำหรับทุกอินพุตที่เป็นไปได้

สรุป

Chatbots ได้ปฏิวัติการบริการลูกค้าของหลายธุรกิจจากอีคอมเมิร์ซ Alexa ของ Amazon และ Siri ของ Apple เป็นตัวอย่างสำคัญของความสามารถของหุ่นยนต์เหล่านี้ในการโต้ตอบและตอบสนองข้อสงสัยและความต้องการของลูกค้า แต่นั่นไม่ใช่ทั้งหมด ธุรกิจขนาดเล็กในปัจจุบันสามารถใช้บริการที่เครื่องอัจฉริยะเหล่านี้นำเสนอเพื่อตอบสนองต่อลูกค้าได้ตลอดทั้งวันและคืน คุณสามารถรวมเข้ากับโทรศัพท์ เว็บไซต์ ผู้ส่งสาร และอื่นๆ ได้

คริสตี โอลสัน หัวหน้าฝ่ายเผยแพร่ศาสนาเพื่อการค้นหาที่ Bing กล่าวว่า “ Chatbots แห่งอนาคตไม่เพียงแค่ตอบคำถามเท่านั้น พวกเขาคุยกัน พวกเขาคิด. พวกเขาดึงข้อมูลเชิงลึกจากกราฟความรู้ พวกเขาสร้างความสัมพันธ์ทางอารมณ์กับลูกค้า ”

ทุกวันนี้ ความก้าวหน้าในสถาปัตยกรรม Chatbots ทำให้แบรนด์ต่างๆ สามารถเข้าถึงได้ เช่นเดียวกับแบรนด์เล็กๆ ที่สามารถใช้งานได้หลากหลาย แม้ว่าฟังก์ชันหลักจะยังมีประสิทธิภาพในการบริการลูกค้าอยู่

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง โปรดดูที่ IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning & AI ซึ่งออกแบบมาสำหรับมืออาชีพที่ทำงานและมีการฝึกอบรมที่เข้มงวดมากกว่า 450 ชั่วโมง กรณีศึกษาและการมอบหมายมากกว่า 30 รายการ IIIT- สถานะศิษย์เก่า B, 5+ โครงการหลักที่ใช้งานได้จริง & ความช่วยเหลือด้านงานกับบริษัทชั้นนำ