|如何更优雅地设计聊天机器人
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基于AI算法的流行 ， 对话式机器人现几年越来越流行 ， 在各行各业都在推广使用 。 从基本的基于按钮的自动化机器人到 以NLP 驱动的对话聊天机器人 ， 它们的区别是什么呐？最重要的是我们应该如何设计一个满足业务需求的对话机器人？在这里我们一起来讨论一下 。
不同类型的聊天机器人首先 ， 重要的是要区分市场上可用的各种类型的聊天机器人 。 从简单的基于菜单/按钮的聊天机器人到对话式 AI 聊天机器人 ， 它们有一定的级别？聊天机器人的类型不一样 ， 使用的技术也不一样 ， 那么让我们看看它们各自的特点是什么 。
基于按钮/菜单的聊天机器人顾名思义 ， 这种类型的聊天机器人让用户可以从多个选项中进行选择 ， 这些选项以菜单或按钮的形式呈现 。 根据用户点击的内容 ， 机器人会提示另一组选项供他选择 ， 依此类推 。
您可以猜到 ， 它们的结构组成都是非常基本的按钮形式(单选 ， 多选等) ， 正因为它的简单性 ， 它们代表了大部分聊天机器人 。 这些机器人可以回答预设定的问题 ， 并可以帮助用户浏览网站或在线网店 ， 从而促进他们的购买之旅 ， 缺点在于解决涉及大量变量的复杂请求时 ， 它们效果就不会那么明显 。 事实上 ， 一旦用户的查询不在预设定的范围内 ， 这种类型的聊天机器人就无法提供任何帮助 ， 最终会让用户感到非常失望和沮丧 。
基于关键字的聊天机器人使用这种类型的聊天机器人 ， 用户输入一个单词或一个短语 ， 机器人会识别查询中的关键字 。 这类型机器人使用基本分析引擎来处理这些关键字并将它们与预加载的词库相匹配 。
这样做的好处是机器人只会回复手动加载到系统中的内容 ， 不会偏离主题 ， 从而使业务可以很友好地控制词库的自动消息传递 。
另一方面 ， 这类聊天机器人受到无法识别拼写错误的单词或俚语的限制 。 它们也具有高度的上下文关系 ， 在超出其上下文时使用时会显着非常不足 。 向图书馆聊天机器人询问“预订酒店”的问题 ， 它可能会返回有关酒店的书籍 。
基于 NLP 的会话聊天机器人这类型是目前为止最先进的人工智能聊天机器人 。 他们使用人工智能和自然语言处理来为用户提供最佳体验 。 多亏了这些技术 ， 机器人会考虑构成句子的不同单词 ， 分析它们以及任何可用的上下文 ， 以获得对问题的上下文理解 。 因此它可以将该理解应用于查询的解决 。
使用 NLP 的对话式聊天机器人的主要优势在于它们理解单词背后的含义 ， 基于算法的优势也能够理解拼写错误的问题 ， 从而提供为用户提供更优的用户体验 。
对话式聊天机器人的各个级别呈现的答案类型相信每个企业已经使用过对话式 AI 技术的聊天机器人 ， 机器人的能力也可以达到不同的对话“级别” 。 下面我们以一个具体的案例为例 ， 解释一下这些不同的阶段是什么样的 。
假设公司开发了一个内部使用的 NLP 对话聊天机器人 ， 以回答员工关于各种人力资源事务的问题 。 一个团队成员想知道他还剩下多少天的年假 ， 他问聊天机器人 。
第一级答案在于告诉员工他在哪里可以找到该问题的答案 ， 通常在他的工资单或人力资源软件上 。 这是设计对话聊天机器人时可以很容易地达到的最简单、最基本的对话级别 。
第二级答案稍微进化了一些 ， 因为机器人可以将员工重定向到特定的内部系统 ， 比如在这种情况下的 HR 软件 ， 在那里他可以找到他还有多少天的年假 。
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