如何更優雅地設計聊天機器人
基於AI演算法的流行,對話式機器人現年越來越流行,在各行各業都在推廣使用。從基本的基於按鈕的自動化機器人到 以NLP 驅動的對話聊天機器人,它們的差異是什麼吶?最重要的是我們該如何設計一個滿足業務需求的對話機器人?在這裡我們一起來討論一下。
不同類型的聊天機器人
首先,重要的是要區分市場上可用的各種類型的聊天機器人。從簡單的基於選單/按鈕的聊天機器人到對話式 AI 聊天機器人,它們有一定的等級?聊天機器人的類型不一樣,使用的技術也不一樣,那麼讓我們看看它們各自的特徵是什麼。
基於按鈕/選單的聊天機器人
顧名思義,這種類型的聊天機器人讓使用者可以從多個選項中進行選擇,這些選項以選單或按鈕的形式呈現。根據使用者點擊的內容,機器人會提示另一組選項供他選擇,依此類推。
您可以猜到,它們的結構組成都是非常基本的按鈕形式(單選,多選等),正因為它的簡單性,它們代表了大部分聊天機器人。這些機器人可以回答預先設定的問題,並可以幫助用戶瀏覽網站或線上網店,從而促進他們的購買之旅,缺點在於解決涉及大量變數的複雜請求時,它們效果就不會那麼明顯。事實上,一旦用戶的查詢不在預先設定的範圍內,這種類型的聊天機器人就無法提供任何幫助,最終會讓用戶感到非常失望和沮喪。
基於關鍵字的聊天機器人
使用這種類型的聊天機器人,使用者輸入一個單字或一個短語,機器人會識別查詢中的關鍵字。這類型機器人使用基本分析引擎來處理這些關鍵字並將它們與預先載入的詞庫相匹配。
這樣做的好處是機器人只會回覆手動載入到系統中的內容,不會偏離主題,從而使業務可以很友好地控制詞庫的自動訊息傳遞。
另一方面,這類聊天機器人受到無法辨識拼字錯誤的單字或俚語的限制。它們也具有高度的上下文關係,在超出其上下文時使用時會顯著非常不足。向圖書館聊天機器人詢問“預訂酒店”的問題,它可能會返回有關酒店的書籍。
基於 NLP 的會話聊天機器人
這類型是目前為止最先進的人工智慧聊天機器人。他們使用人工智慧和自然語言處理來為使用者提供最佳體驗。多虧了這些技術,機器人會考慮構成句子的不同單詞,分析它們以及任何可用的上下文,以獲得對問題的上下文理解。因此它可以將該理解應用於查詢的解決。
使用 NLP 的對話式聊天機器人的主要優勢在於它們理解單字背後的含義,基於演算法的優勢也能夠理解拼寫錯誤的問題,從而提供為用戶提供更優的用戶體驗。
對話式聊天機器人的各個級別呈現的答案類型
相信每個企業已經使用過對話式AI 技術的聊天機器人,機器人的能力也可以達到不同的對話“級別” 。下面我們以一個具體的案例為例,解釋一下這些不同的階段是什麼樣的。
假設公司開發了一個內部使用的 NLP 對話聊天機器人,以回答員工關於各種人力資源事務的問題。一個團隊成員想知道他還剩下多少天的年假,他問聊天機器人。
第一級答案在於告訴員工他在哪裡可以找到該問題的答案,通常在他的薪資單或人力資源軟體上。這是設計對話聊天機器人時可以輕鬆達到的最簡單、最基本的對話層次。
第二級答案稍微進化了一些,因為機器人可以將員工重定向到特定的內部系統,例如在這種情況下的HR 軟體,在那裡他可以找到他還有多少天的年假。
最後,更高級的第三級答案允許聊天機器人自動無縫地將員工登入人力資源軟體,以便他直接存取他需要的資訊。這個階段的機器人甚至可以提示員工透過日曆或表格申請一些年假,而無需離開聊天平台。這個階段顯然意味著會話聊天機器人可以與第三方平台或軟體集成,以便能夠將資訊檢索到另一個系統中。這是機器人提供此類互動和服務的技術先決條件之一。
如何設計一個更聰明的會話聊天機器人
擁有一個使用NLP 技術的對話式聊天機器人是一個非常好的開始,可以為公司帶來很好競爭優勢,達到降本生效的目的,但您還必須確保與機器人的互動是定性的,並且對您的用戶有吸引力。那麼你要如何設計一個使用者會原因與之交談的機器人呢?以下是一些提示和先前的實踐案例。
基於事務查詢腳本
顧名思義,聊天機器人的腳本是一種用於預先設計的對話訊息(業務流程)作為對使用者查詢的回應的場景。當然並非所有查詢都需要腳本:簡單的常見問題類型的問題將透過一次性請求來回答,但事務性查詢將需要腳本。實際上,機器人必須遵循特定的對話流程,以收集提供特定資訊所需的詳細信息,例如先前在某保險公司研發的車險報價機器人。
該流程顯然會根據聊天機器人的輸入資訊和車量資訊不同而呈現不同的價格,但在編寫流程時請記住以下幾點建議:
- 聊天機器人的目標要明確,最好一個流程只實現一個目標
- 保持機器人的答案簡短明了
- 機器人傳達的內容盡可能清晰
- 與用戶會話過程,當不明確的問題時,盡可能用引導話術引導用戶
明確你的機器人目標
無論您對話聊天機器人的目標是什麼,您都必須確保人們理解它。這意味著機器人給出的每個回應都必須清晰且沒有任何可能導致誤解的歧義。
這似乎很明顯,但大多數的公司或 Botmasters 忘記了這個簡單的規則。它導致對話式介面非常混亂而不實用,這完全違背了當初設計機器人的目的。
除了設計清晰明確的流程外,我們還必須讓機器人的答案盡可能簡短。原因很簡單:閱讀越多,使用者越容易感到困惑、疲倦和心煩意亂。實現此目的的一個好方法是將對話分解,將機器人的訊息分成更小的區塊。
個人化
個人化是你的機器人的優勢。事實上,我們必須定義我們希望對話聊天機器人具有什麼樣的個性,以確定它的語氣、它將使用什麼樣的語言、它的溝通方式等。
設計一個讓使用者喜好的角色是一個棘手的難題。給它太少的個性,互動感覺很無聊。過度使用它很快就會變得煩人......
綜上所述,設計一個高品質的對話聊天機器人並不是一件容易的事,但我希望這些技巧和實踐經驗對設計智慧機器人時會有所幫助。
以上是如何更優雅地設計聊天機器人的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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