チャットボット構造のガイド-AI-php.cn

数日前に「チャットボットをよりエレガントに設計する方法」という記事を書きましたが、何人かの友人がメッセージを残して私に尋ねてきました：ストーン、チャットボットのアーキテクチャ手順に関する記事はありますか？ ?需要があるところにモチベーションがある今日はチャットボットのアーキテクチャについてお話します。

現在、ますます多くの企業顧客サービスシステム (そしてもちろん他のビジネスシステム) が、従来の音声通話からテキスト、グラフィックス、およびインテリジェント音声に移行しています。

チャットボット構造のガイド

#チャットボットを介したコミュニケーションは、シンプルさとリアルタイムという 2 つの主な理由からますます人気が高まっています。

以下では、チャットボットの仕組み、カスタマイズ方法、チャットボットのアーキテクチャについて知っておくべきことすべてについて説明します。

しかし、始める前に、基本について説明しましょう。

チャットボットとは何ですか?

チャットボットは、人とコンピューターの間、または人と人の間での会話をシミュレートするプログラムです。質問されると、チャットボットはナレッジデータベースを使用して応答します。

人工知能 (AI) は、自然言語での会話やチャットをシミュレートするために使用されます。一般的な方法は、メッセージングプラットフォーム、モバイルアプリ、または電話を経由することです。

チャットボットは人間と機械の間のコミュニケーションを可能にし、人間の支援に依存せずに動作し、自然言語処理 (NLP) などのテクノロジーを使用して質問に答えます。自然言語処理 (NLP) は、人間とほぼ同じ方法でコンピューターがテキストや話し言葉を理解できるようにする人工知能の分野です。

チャットボットはどのように機能しますか?

チャットボットを使用すると、ユーザーは人間の介入なしに、テキスト、音声、画像などを通じて質問や質問リクエストに対する回答を簡単に見つけることができます。

チャットボットは、企業が複数の顧客からの問い合わせを同時に処理できるようにする自動化ソリューションです。いくつかの統計によると、ほとんどのカスタマーサービスサービスは 24 時間 365 時間利用できることが絶対に必要です。

現在、ほとんどのエンタープライズチャットボットには、より多くのルールと自然言語テクノロジーが統合されており、最新のモデルは使用中に継続的に学習できます。

今日の AI チャットボットは、高度な人工知能ツールを使用して、顧客の真の目的を明確にします。

チャットボットには、以下に示すように、主に 2 つのタイプがあります。

ルールベースのチャットボット

これらのタイプのボットは、プログラムされた限られた数のオプションしか理解できません。次の利点があります:

構築が簡単: true および false アルゴリズムを使用して顧客のクエリを理解し、適切な回答を導き出します。
実装が簡単: 高額な学習コストは必要なく、単純なキーワードや正規表現だけで実装できる可能性があります。
制御が簡単: ルールは企業自身によって設定されるため、出力される回答は設定された範囲を超えることはありません。

もちろんメリットもありますが、確実にデメリットもあります。

強い依存性: ルールに依存しすぎ、事前に定義されたルールを超え、ルールの意味を理解できない
メニューベースの操作: インタラクション中、チャットボットはユーザーが選択する必要がある一連のオプションを表示します。これにより、ユーザーの真の意図が表現されていない可能性があるため、真に理解することが非常に困難になります。オプション。

人工知能に基づくチャットボット

これらのチャットボットは比較的複雑で、元のチャットボットに人工知能アルゴリズムが追加されています。自然言語処理 (NLP) とセマンティクスを使用して、オープンなクエリに応答します。 AI チャットボットは言語、コンテキスト、意図を認識し、それに応じて応答できます。はより複雑なチャットボットです。

この分野では、2 つの異なるアプローチが見つかりました。

確率的チャットボット

このタイプのボットは、エンドツーエンドの機械学習を使用して、履歴ベースのモデルを作成します。意図の検出やナレッジベース内の関連する応答の検索ではなく、会話ログを使用します。固定スクリプトに従わず、自然に操作できますが、確率には欠点もあります。

彼らが会話の中で経験やデータから学ぶ場合、多くの偏見が入り込む可能性があります。出力ダイアログの制御には限界があり、ボットが物議を醸すような回答をしたり、顧客から苦情を受ける可能性があります。
確率的チャットボットの実装には大量の学習データが必要であり、取得したデータが多ければ多いほど精度が向上するため、データを収集する開発者にとっては骨の折れる時間のかかる作業となります。
チャットボットが行う回答は「ブラックボックス」(モデル) にあります。これは、チャットボットがどのように回答を行うかを意味します。透明性がなく、推論結果の修正や調整が困難です。

決定性チャットボット

この種類のチャットボットは、自然言語処理を使用して各単語の重みを計算し、その背後にあるコンテキストと意味を分析して、結果または回答を出力します。

これらのチャットボットは、意味に基づいて意図と回答を照合できます。

これらにはメリットとデメリットがあります。

企業が記入した内容のみを出力するため、返信トーンや企業イメージをコントロールしやすくなります。
これは確率学習に基づいていないため、新しい話題のトピックが含まれる可能性があります。
決定論的な意思決定ツリーに従って、クライアントを望ましい結果に導きます。ディシジョンツリーは非常に複雑になる場合があり、物議を醸す不人気な回答を受け入れないトレーナーによって監視および制御されます。
ユーザーに応答する関連コンテンツがナレッジベースにない場合、トレーナーはモデルを再トレーニングするかルールを定式化することで、スムーズな移行を実現し、ベースケースを減らすことができます。

チャットボットの導入を検討している友人は、すべてのコンテンツを結合できるチャットボットアーキテクチャについて学ぶことができます。もちろん、自動テストをマスターする必要もあります。

チャットボットアーキテクチャとは何ですか?

チャットボットのアーキテクチャはその目的によって異なります

どのチャットボットを使用しても、ロボットのコミュニケーションプロセスは基本的に同じです。

プログラミング言語 Java、Python、PHP などの言語を使用して、クエリに応答するボットを作成できます。ほとんどの会話は挨拶や質問から始まり、ユーザーを一連の質問に導きます。答えを得るために。

以下では、チャットボットの基本アーキテクチャについて詳しく説明します。

自然言語理解エンジン

これは核心的で最も重要な最初のステップです。ユーザーがメッセージを入力すると、NLU がメッセージを読んでユーザーの意図を理解します。その後、ルールエンジンが最適な応答の計算を開始します。

QA コレクションライブラリについて時間をかけて検討し、論理的かつ定期的に QA ライブラリを収集する必要があります。もちろん、QA テスト戦略も理解する必要があります。

ナレッジベース

これは、製品、サービス、またはビジネスニーズに関する情報のベースです。 FAQ、トラブルシューティングガイド、サービスに関する情報、ビジネスのやり方などが含まれます。

知識とデータベースの両方により、ユーザーに権威を持って応答するために必要な情報がチャットボットに提供されます。

データストレージ

これは、分析と会話ログが保存される場所です。チャットボットの使用期間が長くなると、モデルをより正確にし、より広範囲をカバーするために、より具体的で完全な分析ソリューションを開発する必要があります。

チャットボットとビジネスを確実に結び付けるために、各段階でビジネスをシステム化する必要があります。

最も基本的なチャットボットにはどのようなアーキテクチャが必要ですか?

中小企業やマーケティングキャンペーンは、多くの場合、レベル 1 のチャットボットから始まります。これらは通常、1 つのプラットフォーム上でのみ構築できます。このカテゴリは、一般的な問題の 70 ～ 80% を占める単純な問題の処理に優れています。このタイプのチャットボットは、「何時にオープンしますか?」などの単純な質問に答えます

ユーザーがより複雑な情報 (問題の診断など) を必要とする場合、チャットボットをスケールアップする必要があります。

たとえば、誰かが「私の配信の何が間違っているのですか?」と尋ねた場合、

これには、より高レベルのチャットボットが必要になります。

チャットボットの機能がよりインテリジェントになり、対応できるビジネスがより複雑になるにつれて、より多くのトラフィックにさらされることが必要になります