チャットボット構造のガイド

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

HTTP とチャット インターフェイス

2 レベルのチャットボットはセミ-スクリプト化されており、ライブチャットウィジェットを備えています。ここでは、ホームページから直接カスタマー サポート チームとチャットできます。

メッセージ ブローカー

これは、発行者 (チャット インターフェイスなど) がメッセージをキューに追加する場所です。顧客は、WeChat、DingTalk、Enterprise WeChat、QQ などのインスタント メッセージング プラットフォームを通じてチャットボットにアクセスします。

ライブ ブロードキャスト エージェント プラットフォーム

ロボットがユーザーの意図を正しく認識できない場合、人間のエージェントがシームレスに介入できます。場合によっては、問題を解決し、会話の終了をボットに戻します。

ボットは、パスワードの変更や注文の検索など、顧客関係管理 (CRM) から顧客の詳細を呼び出すこともできます。

エンタープライズ グレードのアーキテクチャ

チャットボットを次のレベルに引き上げるには、複雑な会話を可能にするテクノロジーの使用が必要です。ソフトウェアの機能を拡張する方法を決定する必要もあります。

もちろん、ビジネスはそれぞれ異なります。ここでは、エンタープライズ グレードのアーキテクチャでボットを構築するために必要ないくつかの一般的なテクノロジ、ワークフロー、パターンの概要を示します。

コア機能以外にも多くの考慮事項があります。ソフトウェア テスト スケジューラは、選択したチャットボットに組み込む必要があります。

会話ロボットは、「脳」と一連の要件または「モジュール」に分割できます。

チャットボットの仕組み

チャットボットは 3 つの分類方法を使用して動作します:

• パターン マッチング
• アルゴリズム
• ニューラル ネットワーク

パターン マッチャー

ボットはパターン マッチングを使用してテキストを分析し、適切な応答を生成します。これらのパターンの標準構造は人工知能マークアップ言語 (AIML) です。iFlytek の「abnf 文法仕様」を参照できます。

例:

喬 ・バイデンって誰？ 。

チャットボットは、自分の名前が関連するパターンの一部であるため、答えを知っています。ただし、関連するパターンを超えたより高度な情報については、チャットボットはアルゴリズムを使用できます。

アルゴリズム

アルゴリズムは分類子の数を減らし、より管理しやすい構造を作成します。次の例では、各用語にスコアが割り当てられます。

入力: "こんにちは、おはようございます。"

用語: "こんにちは" (一致しません)

用語: "こんにちは" (カテゴリ: 挨拶)

用語: 「朝」 (カテゴリ: 挨拶)

カテゴリ: 挨拶 (スコア = 2)

スコアを使用すると、特定の文に一致する単語を見つけることができます。一致度が最も高いカテゴリ。

自然言語処理エンジン

このエンジンは、重み付けされた接続を使用して入力と出力を計算します。トレーニング データで使用される各ステップでは、重みが変更されて精度が向上します。文は個々の単語に分割され、各単語はネットワーク データベースの内容と照合するための入力として使用されます。その後、単語をテストし続けます。

エンタープライズ レベルのアーキテクチャに関する追加の考慮事項

さらに、チャットボット アーキテクチャでは次の要素も考慮する必要があります。

セキュリティ

セキュリティ、ガバナンス、データ保護は真剣に受け止められる必要があります。これは、何百万もの顧客に関する情報を保管する企業にとって特に重要です。

ユーザーが自分の個人情報の漏洩を望まない場合は、匿名性を保つ方法を検討する必要があります。個人情報にアクセスしたい場合は、安全な方法でアクセスする必要があります。

誰も機密システムに不正にアクセスできないように、機密性対策を確立することが重要です。

スペルミスやハイパーリンクの破損など、どんな小さな間違いでも、毎月何千人ものユーザーが目にする可能性があります。

小さな間違いがビジネスイメージに大きな影響を与える可能性があります。

概要

チャットボットは人とサービスの間のやり取りを簡素化し、顧客エクスペリエンスを向上させます。また、顧客サービスコストを削減しながら、再エンゲージメントプロセスを改善する機会も企業に提供します。

以上がチャットボット構造のガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。