Un guide sur la structure du chatbot

J'ai écrit un article "​​Comment concevoir un chatbot de manière plus élégante​​" il y a quelques jours. Des amis m'ont laissé un message me demandant : Stone, y a-t-il des articles sur l'architecture des chatbots ? Là où il y a de la demande, il y a de la motivation. Aujourd'hui, nous allons parler de l'architecture des chatbots.

De nos jours, de plus en plus de systèmes de service client d'entreprise (et bien sûr d'autres systèmes d'entreprise) passent des appels vocaux traditionnels aux SMS, aux graphiques et à la voix intelligente.

Communiquer via des chatbots devient de plus en plus populaire pour deux raisons principales : la simplicité et le temps réel.

Ci-dessous, parlons du fonctionnement des chatbots, de la manière de les personnaliser et de tout ce que vous devez savoir sur l'architecture des chatbots.

Mais avant de commencer, passons en revue les bases.

Qu'est-ce qu'un chatbot ?

Un chatbot est un programme qui simule des conversations entre des personnes et des ordinateurs, ou entre des personnes. Lorsqu'on lui pose une question, le chatbot répond à l'aide d'une base de connaissances.

L'intelligence artificielle (IA) est utilisée pour simuler des conversations ou des chats en langage naturel. Les moyens les plus courants sont les plateformes de messagerie, les applications mobiles ou les appels téléphoniques.

Les chatbots permettent la communication entre les humains et les machines, fonctionnent indépendamment de l'assistance humaine et utilisent des technologies telles que le traitement du langage naturel (NLP) pour répondre aux questions. Le traitement du langage naturel (NLP) est une branche de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de comprendre le texte et le langage parlé de la même manière que les humains.

Comment fonctionne un chatbot ?

Les chatbots permettent aux utilisateurs de trouver facilement des réponses aux questions et aux demandes de questions via du texte, de l'audio, des images et bien plus encore, sans nécessiter d'intervention humaine.

Chatbot est une solution automatisée qui permet aux entreprises de traiter simultanément plusieurs demandes de clients. Selon certaines statistiques, la plupart des services client doivent absolument être disponibles 24h/24 et 7j/7.

Désormais, la plupart des chatbots d'entreprise ont intégré davantage de règles et de technologies de langage naturel, et les derniers modèles peuvent apprendre en continu pendant leur utilisation.

Les chatbots IA d’aujourd’hui utilisent des outils avancés d’intelligence artificielle pour clarifier le véritable objectif du client.

Il existe deux grandes catégories de chatbots, comme indiqué ci-dessous.

Chatbots basés sur des règles

Des robots comme ceux-ci ne peuvent comprendre qu'un nombre limité d'options avec lesquelles ils ont été programmés. Présente les avantages suivants :

• Facile à construire : utilisez des algorithmes vrais et faux pour comprendre les requêtes des clients et proposer des réponses pertinentes.
• Facile à mettre en œuvre : il ne nécessite pas de coûts d'apprentissage élevés et il peut être possible de le mettre en œuvre avec uniquement des mots-clés simples ou des expressions régulières.
• Facile à contrôler : les règles sont définies par l'entreprise elle-même, de sorte que les réponses obtenues ne dépasseront pas la plage définie.

Bien sûr, il y a des avantages, mais il y a certainement des inconvénients :

• Forte dépendance : trop de dépendance aux règles, au-delà des règles prédéfinies, incapable d'en comprendre le sens
• Fonctionnement basé sur des menus : pendant l'interaction, le chatbot affiche les informations dont l'utilisateur a besoin parmi une gamme d'options parmi lesquelles choisir, ce qui rend très difficile la véritable compréhension de la véritable intention de l'utilisateur, car elle peut ne pas être exprimée dans les options.

Chatbots basés sur l'intelligence artificielle

Ces chatbots sont relativement complexes, ajoutant des algorithmes d'intelligence artificielle à ceux d'origine. Utilisez le traitement du langage naturel (NLP) et la sémantique pour répondre aux requêtes ouvertes. Les chatbots IA peuvent reconnaître le langage, le contexte et l’intention et réagir en conséquence. est un chatbot plus complexe.

Dans cet espace, nous trouvons deux approches différentes :

Chatbots probabilistes

Ce type de bot utilise l'apprentissage automatique de bout en bout pour créer des modèles basés sur des journaux de conversation historiques, plutôt que par détection d'intention ou trouver des réponses associées dans les connaissances. base. Même si elles ne suivent pas un script défini et peuvent être utilisées naturellement, les probabilités présentent également des inconvénients :

• De nombreux préjugés peuvent être introduits à mesure qu'ils apprennent de l'expérience et des données contenues dans les conversations. Le contrôle sur le dialogue de sortie est limité et il est possible que le bot donne des réponses controversées et reçoive des plaintes de clients.
• La mise en œuvre d'un chatbot probabiliste nécessite une grande quantité de données de formation. Plus il y a de données obtenues, meilleure est leur précision. C'est un travail pénible et long pour les développeurs qui collectent les données.
• La réponse du chatbot se trouve dans une « boîte noire » (modèle), ce qui signifie comment le chatbot fait la réponse. Il n'y a pas de transparence et il est difficile de modifier ou d'ajuster les résultats d'inférence.

Chatbot déterministe

Ce chatbot utilise le traitement du langage naturel pour calculer le poids de chaque mot, analyser le contexte et la signification derrière eux pour générer un résultat ou une réponse.

Ces chatbots sont capables de faire correspondre l'intention avec les réponses en fonction du sens.

Ils ont leurs avantages et leurs inconvénients :

• Produisez uniquement le contenu rempli par l'entreprise, ce qui facilite le contrôle du ton de réponse et de l'image de l'entreprise.
• Ceci n'est pas basé sur un apprentissage probabiliste et peut inciter à inclure de nouveaux sujets d'actualité.
• Suivez des arbres de décision déterministes pour guider les clients vers les résultats souhaités. Les arbres de décision peuvent être très complexes et sont supervisés et contrôlés par un formateur qui n'acceptera pas de réponses controversées et impopulaires.
• Lorsqu'il n'y a pas de contenu pertinent dans la base de connaissances pour répondre à l'utilisateur, le formateur peut recycler le modèle ou formuler des règles, réalisant ainsi une transition en douceur et réduisant le scénario de base.

Les amis qui envisagent d'introduire un chatbot peuvent en apprendre davantage sur l'architecture du chatbot, qui peut combiner tous les contenus ensemble. Bien entendu, vous devez également maîtriser les tests automatisés.

Qu’est-ce que l’architecture des chatbots ?

L'architecture d'un chatbot dépend de son objectif

Quel que soit le chatbot que vous utilisez, le processus de communication du robot est fondamentalement le même.

Des langages de programmation Java, Python, PHP et d'autres langages sont disponibles pour créer des robots qui répondent aux requêtes. La plupart des conversations commencent par un message d'accueil ou une question, puis guident l'utilisateur à travers une série de questions. pour obtenir la réponse.

L'architecture de base du chatbot est présentée en détail ci-dessous.

Moteur de compréhension du langage naturel

C'est la première étape essentielle et la plus importante. L'utilisateur saisit un message et NLU lit le message pour comprendre l'intention de l'utilisateur. Le moteur de règles commence alors à calculer la meilleure réponse.

Vous devez passer du temps à réfléchir à votre bibliothèque de collection d'assurance qualité et collecter la bibliothèque d'assurance qualité de manière logique et régulière. Bien sûr, vous devez également comprendre la stratégie de test d'assurance qualité.

Base de connaissances

Il s'agit d'une base d'informations sur les produits, les services ou les besoins de l'entreprise. Il peut inclure des FAQ, des guides de dépannage, des informations sur les services ou sur la façon de faire des affaires.

Les connaissances et les bases de données fournissent au chatbot les informations dont il a besoin pour répondre avec autorité à l'utilisateur.

Stockage de données

C'est ici que les analyses et les journaux de conversation sont stockés. Les chatbots étant utilisés plus longtemps, des solutions d’analyse plus spécifiques et plus complètes doivent être développées pour rendre les modèles plus précis et couvrir une couverture plus large.

A chaque étape, l'entreprise doit être systématisée pour garantir que le chatbot est connecté à l'entreprise.

Quelle architecture nécessite le chatbot le plus basique ?

Les petites entreprises et les campagnes marketing commencent souvent avec un chatbot de niveau un. Ceux-ci ne peuvent généralement être construits que sur une seule plate-forme. Cette catégorie excelle dans la gestion de problèmes simples qui représentent 70 à 80 % des problèmes courants. Ce type de chatbot répond à des questions simples telles que « À quelle heure allez-vous ouvrir ? »

Lorsque les utilisateurs ont besoin d'informations plus complexes (comme le diagnostic d'un problème), le chatbot doit être mis à l'échelle.

Par exemple, si quelqu'un demande : « Qu'est-ce qui ne va pas avec ma livraison ? »

Cela nécessitera un chatbot de niveau supérieur.

À mesure que les capacités des chatbots deviennent plus intelligentes et que les activités qu'ils peuvent gérer deviennent plus complexes, une plus grande exposition au trafic est nécessaire

HTTP et interface de chat

Les chatbots de niveau 2 sont semi-scriptés et disposent de capacités de widget de chat en temps réel. Ici, vous pouvez discuter avec l'équipe de support client directement depuis la page d'accueil.

Message Broker

C'est ici que l'éditeur (comme une interface de chat) ajoute des messages à la file d'attente. Les clients accèdent aux chatbots via des plateformes de messagerie instantanée telles que WeChat, DingTalk, Enterprise WeChat et QQ.

Plateforme d'agent de diffusion en direct

Si le robot ne parvient pas à identifier correctement l'intention de l'utilisateur, l'agent humain peut intervenir de manière transparente. Dans certains cas, ils résoudront le problème et rendront la fin de la conversation au bot.

Le bot peut également appeler les informations client de la gestion de la relation client (CRM), telles que la modification des mots de passe ou la recherche de commandes.

Architecture de niveau entreprise

Faire passer les chatbots au niveau supérieur nécessite l'utilisation de la technologie pour permettre des conversations complexes. Vous devez également déterminer comment étendre les capacités de votre logiciel.

Bien sûr, chaque entreprise est différente. Voici un résumé de certaines technologies, flux de travail et modèles courants nécessaires pour créer des robots avec une architecture de niveau entreprise.

Il existe de nombreuses considérations au-delà des fonctionnalités de base. Un planificateur de tests logiciels doit être intégré à tout chatbot de votre choix.

Un bot conversationnel peut être divisé en un « cerveau » et un ensemble d'exigences ou « modules ». Comment fonctionnent les chatbots ? La structure standard de ces modèles est le langage de balisage d'intelligence artificielle (AIML), vous pouvez vous référer à la "

abnf Grammar Spécification

" d'iFlytek

Par exemple :

• Qui est Joe Biden ?
• .
• Joe Biden est le président des États-Unis

.

Le chatbot connaît la réponse car son nom fait partie du modèle pertinent. Mais pour obtenir des informations plus avancées au-delà des modèles pertinents, les chatbots peuvent utiliser des algorithmes.

AlgorithmeL'algorithme réduit le nombre de classificateurs et crée une structure plus gérable. Dans l’exemple suivant, chaque terme se voit attribuer un score.

Type : "Bonjour, bonjour."

Terme : "bonjour" (aucune correspondance) Terme : "bien" (Catégorie : Salutations)

Terme : "Matin" (Catégorie : Salutations)

À l'aide du score, il est possible de trouver les correspondances de mots pour une phrase donnée, identifiant ainsi la catégorie avec la correspondance la plus élevée.

Moteur de traitement du langage naturel

Ce moteur utilise des connexions pondérées pour calculer les entrées et les sorties. Chaque étape utilisée dans les données d'entraînement modifie les poids pour améliorer la précision. Les phrases sont décomposées en mots individuels, et chaque mot est ensuite utilisé comme entrée pour correspondre au contenu d'une base de données réseau. Continuez ensuite à tester les mots.

Considérations supplémentaires pour l'architecture de niveau entreprise

De plus, l'architecture du chatbot doit également prendre en compte les éléments suivants.

Sécurité

La sécurité, la gouvernance et la protection des données sont à prendre très au sérieux. Ceci est particulièrement important pour les entreprises qui stockent des informations sur des millions de clients.

Si les utilisateurs ne souhaitent pas que leurs informations personnelles soient divulguées, ils doivent réfléchir à la manière de rester anonyme. Si vous souhaitez accéder à des informations personnelles, vous devez le faire de manière sécurisée.

Il est important d'établir des mesures de confidentialité afin que personne ne puisse accéder sans autorisation aux systèmes sensibles.

Toute petite erreur, comme une faute de frappe ou un lien hypertexte brisé, a le potentiel d'être vue par des milliers d'utilisateurs chaque mois.

Une petite erreur peut avoir un impact énorme sur l’image de votre entreprise.

Résumé

Les chatbots simplifient les interactions entre les personnes et les services, améliorant ainsi l'expérience client. Ils offrent également aux entreprises la possibilité d'améliorer les processus de réengagement tout en réduisant les coûts du service client.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!