聊天機器人架構：類型、功能和用戶交互
已發表: 2020-05-22當今企業的主要需求之一是即時和開放的通信。 許多公司已經意識到人工智能和聊天機器人等先進技術對於與客戶進行穩健溝通的重要性。
如此之多，以至於在不久的將來，高級聊天機器人將取代人類。 這是可能的，因為聊天機器人能夠通過發現數據中的模式來“學習”。
目錄
兩種聊天機器人
聊天機器人主要有兩種：
- 基於命令的不提供非常多樣化的功能集，它們被硬編碼為某些特定的命令及其響應。 這些無法響應以前從未遇到過的新查詢。
- 基於 AI 的聊天機器人是基於命令的聊天機器人的高級版本。 這些具有附加功能，例如類人行為、速度和即興創作。 與人類思維類似，這些聊天機器人的處理和響應能力隨著經驗而增長，使其更具交互性。
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聊天機器人的工作原理
首先，讓我們深入研究使機器人能夠通過學習即興發揮像真人一樣做出反應的複雜性。
聊天機器人的人工智能由兩部分組成——
- 自然語言處理 (NLP) - 它增強了模仿人類行為的能力並減少了做出響應所需的時間
- 機器學習添加了一些深度學習——它實現了不同的算法，這些算法以復雜的方式排序以給出響應。
聊天機器人架構
聊天機器人架構旨在響應查詢。 它幫助聊天機器人在輸入中尋找數據模式，然後保存這些輸入以供將來參考，從而構成學習過程。
資源
用戶與聊天機器人的交互
聊天機器人可以具有圖形用戶界面，即基於屏幕的交互，也可以具有語音用戶界面，即語音激活。 無論哪種方式，它都是一個會話用戶界面，用戶在其中提供期望響應的數據輸入。
1.聊天機器人分析文本
收到查詢後，聊天機器人將意圖（客戶想要問的內容）和實體（用戶所說或鍵入的內容）上下文化，從而對查詢返回最合適的響應。
自然語言處理在這一點上發揮作用。 它使聊天機器人能夠以交互方式做出反應，為其提供人性化的觸感。 傳統上，NLP 和深度學習一起檢測語言，嘗試運行一些算法來找出查詢的上下文，在預處理階段分割文本，並在對輸入進行建模後提供輸出。 廣義上的 NLP 包括：
- 自然語言理解 (NLU) ，有助於將文本轉換為機器可理解的語言
- 自然語言生成 (NLG)將結構化數據轉換回文本，從而幫助猜測客戶的實際意圖。
聊天機器人還進行情感分析，以二進制形式或一系列不同情緒指定用戶在不同階段的情緒。
2. 聊天機器人給出答案
聊天機器人以兩種方式生成對查詢的響應：
- 使用機器學習算法給出新的響應。 ML 工具使用輸入來分析複雜的結構化數據，然後創建一個高精度的響應。
- 從各種插件提供的數據庫或 API 解決方案中選擇合理的響應。 使用具有預設條件的數據庫，該數據庫具有對先前給出的各種輸入的正確響應。 機器從數據中找出模式，並以最少的人工干預做出相應的決策。
在任一過程之後，聊天機器人以文本、圖像、聲音等形式響應查詢。此外，利用對話管理創建相關路徑，以確保答案更合適，反饋機制促進學習。
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3. 機器人可以向人類學習
儘管聊天機器人的主要目的是提供對查詢的響應，但這並不是過程的結束。 這些：
- 保存數據
- 使用機器學習算法來識別模式
- 保存這些以供將來參考
- 提高反應能力
以上所有這些都是為了使用稱為人工神經網絡（大腦的人類複製）的分層算法來促進深度學習。 每一層都由互連的人工神經元組成，其中連接根據過去的事件進行分類和存儲，這進一步有助於處理新的查詢。
4.聊天機器人獲得的信息越多，它學到的東西就越多
從以上所有信息我們可以看出，聊天機器人通過交互獲得的輸入越多，響應就越準確、快速和明智。 這就是 ML 算法的重要性，它使系統能夠在沒有人為每個可能的輸入提供響應的情況下給出響應。
加起來
聊天機器人已經徹底改變了電子商務企業的客戶服務。 亞馬遜的 Alexa 和蘋果的 Siri 是這些機器人交互和滿足客戶查詢和需求能力的主要例子。 但是，這還不是全部。 如今，小型企業可以使用這些智能機器提供的服務來全天候響應客戶。 您可以將它們與您的電話、網站、信使等集成。
根據 Bing 搜索推廣負責人 Christi Olson的說法，“未來的聊天機器人不只是回答問題。 他們聊。 他們認為。 他們從知識圖譜中汲取見解。 他們與客戶建立情感關係” 。
如今，Chatbots 架構的進步使品牌可以使用它們以及可以將它們用於各種任務的小型用戶，儘管主要功能仍然是客戶服務效率。
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