聊天机器人架构：类型、功能和用户交互

当今企业的主要需求之一是即时和开放的通信。 许多公司已经意识到人工智能和聊天机器人等先进技术对于与客户进行稳健沟通的重要性。

如此之多，以至于在不久的将来，高级聊天机器人将取代人类。 这是可能的，因为聊天机器人能够通过发现数据中的模式来“学习”。

两种聊天机器人

聊天机器人主要有两种：

• 基于命令的不提供非常多样化的功能集，它们被硬编码为某些特定的命令及其响应。 这些无法响应以前从未遇到过的新查询。
• 基于 AI 的聊天机器人是基于命令的聊天机器人的高级版本。 这些具有附加功能，例如类人行为、速度和即兴创作。 与人类思维类似，这些聊天机器人的处理和响应能力随着经验而增长，使其更具交互性。

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聊天机器人的工作原理

首先，让我们深入研究使机器人能够通过学习即兴发挥像真人一样做出反应的复杂性。

聊天机器人的人工智能由两部分组成——

• 自然语言处理 (NLP) - 它增强了模仿人类行为的能力并减少了做出响应所需的时间
• 机器学习添加了一些深度学习——它实现了不同的算法，这些算法以复杂的方式排序以给出响应。

聊天机器人架构

聊天机器人架构旨在响应查询。 它帮助聊天机器人在输入中寻找数据模式，然后保存这些输入以供将来参考，从而构成学习过程。

资源

用户与聊天机器人的交互

聊天机器人可以具有图形用户界面，即基于屏幕的交互，也可以具有语音用户界面，即语音激活。 无论哪种方式，它都是一个会话用户界面，用户在其中提供期望响应的数据输入。

1.聊天机器人分析文本

收到查询后，聊天机器人将意图（客户想要问的内容）和实体（用户所说或键入的内容）上下文化，从而对查询返回最合适的响应。

自然语言处理在这一点上发挥作用。 它使聊天机器人能够以交互方式做出反应，为其提供人性化的触感。 传统上，NLP 与深度学习一起检测语言，尝试运行一些算法来找出查询的上下文，在预处理阶段分割文本，并在对输入进行建模后提供输出。 广义上的 NLP 包括：

• 自然语言理解 (NLU) ，有助于将文本转换为机器可理解的语言
• 自然语言生成 (NLG)将结构化数据转换回文本，从而帮助猜测客户的实际意图。

聊天机器人还进行情感分析，以二进制形式或一系列不同情绪指定用户在不同阶段的情绪。

2. 聊天机器人给出答案

聊天机器人以两种方式生成对查询的响应：

• 使用机器学习算法给出新的响应。 ML 工具使用输入来分析复杂的结构化数据，然后创建一个高精度的响应。
• 从各种插件提供的数据库或 API 解决方案中选择合理的响应。 使用具有预设条件的数据库，该数据库具有对先前给出的各种输入的正确响应。 机器从数据中找出模式，并以最少的人工干预做出相应的决策。

在任一过程之后，聊天机器人以文本、图像、声音等形式响应查询。此外，利用对话管理创建相关路径，以确保答案更合适，反馈机制促进学习。

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3. 机器人可以向人类学习

尽管聊天机器人的主要目的是提供对查询的响应，但这并不是过程的结束。 这些：

• 保存数据
• 使用机器学习算法来识别模式
• 保存这些以供将来参考
• 提高反应能力

以上所有这些都是为了使用称为人工神经网络（大脑的人类复制）的分层算法来促进深度学习。 每一层都由互连的人工神经元组成，其中连接根据过去的事件进行分类和存储，这进一步有助于处理新的查询。

4.聊天机器人获得的信息越多，它学到的东西就越多

从以上所有信息我们可以看出，聊天机器人通过交互获得的输入越多，响应就越准确、快速和明智。 这就是 ML 算法的重要性，它使系统能够在没有人为每个可能的输入提供响应的情况下给出响应。

加起来

聊天机器人已经彻底改变了电子商务企业的客户服务。 亚马逊的 Alexa 和苹果的 Siri 是这些机器人交互和满足客户查询和需求能力的主要例子。 但是，这还不是全部。 如今，小型企业可以使用这些智能机器提供的服务来全天候响应客户。 您可以将它们与您的电话、网站、信使等集成。

根据 Bing 搜索推广负责人 Christi Olson的说法，“未来的聊天机器人不只是回答问题。 他们聊。 他们认为。 他们从知识图谱中汲取见解。 他们与客户建立情感关系” 。

如今，Chatbots 架构的进步使品牌可以使用它们以及可以将它们用于各种任务的小型用户，尽管主要功能仍然是客户服务效率。

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