메신저 네트워크만으로는 현재 10 만 명 이상의 로봇과 개발자가 있습니다. 10,000 명 이상의 비즈니스가 이미 자체 봇을 사용하거나 개발하고 있으며 2020 년까지 80%는 고객과의 상호 작용을 위해 챗봇을 갖기를 원합니다.
키 포인트
- 챗봇이란 무엇입니까?
- 다음은 "Chatbot"검색에 대한 사람들의 관심이 기하 급수적으로 증가하는 Google 트렌드 차트입니다.
- 정의에 따르면, 챗봇은 기계 학습 및 자연어 처리 (NLP)로 구동되는 컴퓨터 프로그램으로 누구나 작업을 완료하거나 정보 및 서비스를 찾을 수 있습니다. 기존 사용자 기반이있는 Facebook Messenger, Kik, Telegram, Slack, Skype 및 Wechat과 같은 인스턴트 메시징 플랫폼에서 주로 발견됩니다.
- 로봇은 네트워크 상호 작용을 어떻게 변경합니까?
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현재 웹 상호 작용에는 일반적으로 광범위한 Google 검색, 수많은 검색 결과를 얻고 원하는 것을 찾을 때까지 하나씩 검색 결과를 얻고 마침내 조치를 취합니다. 반면에 로봇, 브라우징 및 탐색 요소를 사용하는 것은 간단한 질문과 응답 대화로 대체됩니다.
온라인 상호 작용이 어떻게 변할 것인지 더 잘 이해하려면 전자 상거래 웹 사이트를 예로 들어 봅시다. 당신의 궁극적 인 목표 : 당신은 회의를 위해 아름다운 파란색 셔츠를 사고 싶지만 30 달러 이상을 쓰고 싶지는 않습니다. 일반적으로 전자 상거래 웹 사이트를 방문 할 수 있습니다 (Clothes.com으로 채워져 있다고 가정) : 상단의 카테고리를 가리키고 남성/여자 셔츠를 선택한 다음 다른 로그인 페이지로 향합니다…… 반쯤 미만입니다.
이제 제품 목록 페이지에서 예산 및 색상 환경 설정에 맞게 필터를 설정 하거나이 단계를 건너 뛰고 셔츠를 바로 탐색하기 시작합니다. 여기, 모든 옵션을 탐색하고 원하는 옵션을 찾으려면 시간과 인내심이 필요합니다. 크기 차트를 확인합니다. 아마도 구매하기로 결정할 수도 있습니다. 그 후, 결제 및 지불은 주문을 완료 할 때까지 일련의 조치를 안내합니다. 브라우징 및 탐색을 대화로 대체하십시오 이제 동일한 전자 상거래 웹 사이트가 챗봇 (H & M, Tommy Hilfiger, Burberry 및 Sephora와 같은 수많은 다른 브랜드)을 얻기로 결정한다고 상상해보십시오. 옷 봇이라고합시다. 이상적으로는 관객이있는 곳에 봇을 배치 할 것입니다.이 봇은 Facebook 메신저 또는 웹 사이트 로그인 페이지 일 가능성이 높습니다. 사용자 로서이 봇과 대화하여 친구에게 메시지를 보내는 것처럼 Facebook 채팅에서 직접 제품을 찾을 수 있습니다.
개발자와 디자이너가 로봇 혁명에 어떻게 참여할 수 있는지 자세히 설명하기 전에 먼저이 문제에 관심을 가져야하는 이유와 개발 및 설계 측면에서 어떤 변화가 일어날 지 소개합니다. 개발자와 디자이너는 왜 로봇 시대에주의를 기울여야합니까? 현재 Google, Microsoft, Facebook, IBM 및 Amazon과 같은 모든 주요 회사는 개발자가 로봇을 만들도록 도와주기 위해 많은 오픈 소스 로봇 빌딩 도구 및 프레임 워크를 출시했습니다. 또한 개발 및 스케일링 단계에서 발생할 수있는 윤리 및 개인 정보 보호 문제를 해결하기 위해 Amazon, Twitter, Apple, Intel 및 Baidu와 같은 회사와 AI 이니셔티브를 구성했습니다. 앱을 다운로드하는 대신 사용자는 사람들이 검색하고 대화 할 수있는 수많은 봇이있는 Facebook, Kik, Telegram 또는 기타 독립형 채팅 기반 플랫폼과 같은 요약 앱을 사용할 수 있습니다. Kik은 사용자 기반을 검색하고 대화 할 수있는 다양한 로봇이있는 로봇 상점을 호스팅합니다. Slack은 모든 회사 계정에 대한 훌륭한 로봇 목록을 제공하여 생산성을 높이고 작업을 더 빨리 향상시킵니다. 이 목록은 계속됩니다.본질적으로, 평균 웹 사용자는 단순히 기본 메시징 앱이나 웹에서 브랜드/회사/서비스를 검색하고 메신저에서 친구와 함께 봇과 채팅을 시작합니다. 기술 분야의 초기 채택 자들은 로봇 공학 혁명을 지원하고 있습니다. 개발자와 디자이너에게 이것이 무엇을 의미하는지 고려할 가치가 있습니다. 향후 몇 년 안에 네트워크는 어떻게 생겼으며 로봇은 어떻게 형성 될까요? 이 웹 3.0이 가능한입니까?
모바일 앱에서 중독성 소셜 네트워크에 이르기까지 "Web 2.0"은 비디오 공유 웹 사이트 (YouTube), 블로그, Wikis 및 RSS 피드 (Feedly), 협업 소비자 플랫폼 (Craigslist), Uber)와 같은 상징적 인 개발을 목격했습니다. 그러나 현재 두 개의 교차 트렌드는 챗봇의 다음 단계가 네트워크의 다음 단계로 상승하게됩니다.인스턴트 메시징 플랫폼의 대중화. 역사상 처음으로 4 개의 인스턴트 메시징 앱의 MAU (Monthly Active 사용자) 수는 4 개의 소셜 네트워킹 플랫폼의 수를 초과합니다. -
사용자는 분명히 즉각적이고 대화식 인터페이스를 선호합니다. 위치의 고객을 대상으로하는 비즈니스를 위해 채팅 기반 플랫폼에서 활성화하는 것이 합리적입니다. 고객에게 한 로그인 페이지에서 다른 로그인 페이지로 이동하도록 요청하는 대신 모든 기본 기능을 채팅 환경에 통합하십시오.
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다음은 플랫폼으로서의 대화가 최종 사용자 인터페이스의 다른 요소를 어떻게 변화시키는 지에 대한 개요입니다. 디자인 의미
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2017 웹 응용 프로그램 2020 년 웹 애플리케이션 웹 페이지
로봇 URL 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI) 대화식 사용자 인터페이스 (CUI)
웹 사이트는 쉬운 내비게이션을 위해 섹션별로 구성됩니다 사용자 별 결과에 대한 Q & A 레이아웃을 제공하여 내비게이션 중복 드롭 다운 메뉴 채팅에 통합하기위한 제안 또는 추천 버튼 팝업 Windows 및 라이브 채팅 서비스 올인원 로봇 위젯 웹 사이트 컨텐츠 및 블로그 게시물 리치 마이크로 컨텐츠 카드 전자 상거래 제품 페이지 상자의 제품 카탈로그 회전 목마 개발 의미 2017 웹 응용 프로그램 2020 년 웹 애플리케이션 JavaScript, HTML, CSS, 백엔드 자연 언어 처리, 자연어 이해 및 인공 지능의 원리. 신경망과 회귀 패턴을 이해하십시오 키워드 기반 검색 컨텍스트 기반 상호 작용 독립 애플리케이션 개발 여러 메시징 플랫폼과의 통합 정적 사용자 경험 하이브리드 인터페이스는 CUI 및 GUI의 가장 좋은 기능을 하나의 인터페이스 (대화 모듈의 개인화, 개인화 된 대화 및 그래픽 모듈의 Rich UX로 결합합니다. 예를 들어, wechat을보십시오. WeChat은 월간 약 8 억 개의 월간 활성 사용자를 보유하고 있으며 전자 상거래에서 소셜 네트워크에 이르기까지 메시징 포털 및 소규모 응용 프로그램을 채팅 창으로 병합했습니다. 보다 구체적으로, 각 로봇 응답은 간단한 텍스트 또는 마이크로 응용 프로그램 자체 일 수 있습니다. 이를 통해 개발자와 디자이너는 텍스트, 이미지, 제품 회전 목마, 결제 게이트웨이, 2 인 게임, 음악 플레이어 등을 표시하는 풍부한 카드를 만들 수있는 기회를 제공합니다.요컨대, 사람들은 사람들과 비즈니스와 대화 할뿐만 아니라 자동차 예약, 영화 티켓 예약, 대화 형 게임, 뉴스보기, 재고 업데이트 등과 같은 일을 할 수 있습니다. 우리가 지금보고있는 것은 플랫폼으로서의 대화, 브랜드 및 비즈니스는 로봇을 사용하여 마케팅, 영업, 참여 및 지원 전략을 개발하려고 노력하고 있습니다. 예를 들어, Tommy Hilfiger, H & M 및 Sephora는 Instant Messaging Software (Facebook, Kik 및 Telegram)에서 챗봇을 사용하여 패션 관련 대화를 시작하고 사용자 선호도 및 싫어함을 기반으로 제품을 추천합니다. Uber, Domino 및 1800 플로우저와 같은 비즈니스는 Chat (Facebook)을 통해 주문 및 지불을 받고 있으며 Netflix, TechCrunch 및 Casper는 팬을 사용하여 팬을 쉽게 대화하여 영화 제안, 뉴스 업데이트 및 유용한 통찰력을 제공합니다. 사용자 행동을 기반으로합니다. 다음은 전체 음식 로봇과의 상호 작용의 예입니다.이 로봇은 그래픽 버튼과 Q & A를 사용하여 전통적인 메뉴를 포기합니다. 채팅 창의 한계를 고려하여 개발자는 인프라 구축뿐만 아니라 전반적인 경험에도 집중해야합니다. 개인화 된 즉각적인 결과는 전통적인 브라우징을 지배 할 것입니다 내비게이션 메뉴와 많은 로그인 페이지 또는 화면, 웹 사이트 및 응용 프로그램이 특정 답변을 제공하는 데 훨씬 뒤쳐져 있습니다. 검색 필드? 절대적으로 충분하지 않습니다! 반면에 로봇은 질문에 대한 답변을 제공하는 특정 답변을 제공하는 슈퍼 관련 카드를 사용합니다. 예를 들어, 화면 사이를 뛰어 넘어야하는 음악 앱이나 웹 사이트를 사용하는 대신 봇에게 어떤 아티스트 나 장르를 듣고 싶은지 알 수 있으며 봇은 재생을 위해 슈퍼 관련 트랙으로 돌아갑니다. 더 나은 사용 사례는 제품 페이지를 탐색하는 것이 고객 과제이며 간단한 챗봇으로 해결할 수있는 전자 상거래 사이트입니다. 로봇 세계에서는 챗봇에게“멋진 선글라스가 있습니까?” 특히? " 사용자의 답변에 따르면, 로봇은 사용 가능한 선글라스가있는 텍스트 목록을 반환하거나 회전 목마가있는 풍부한 카드를 반환하여 결과를 스크롤하여 결제 게이트웨이를 즉시 트리거하는 구매 버튼이 있습니다. 다음은 사용자를 대화 경로로 안내하는 Tommy Hilfiger 로봇과 상호 작용하는 예입니다. 개발자와 디자이너에게 미치는 영향
처음부터 봇 만들기는 웹 사이트 나 응용 프로그램을 만드는 것과 근본적으로 다릅니다. 이 분야를 처음 접하는 새로운 개발자와 디자이너는 워크 플로, 도구 세트 및 전체 론적 접근 방식을 변경해야합니다. 먼저, 더 이상 보일러 플레이트 코드가있는 빈 테이블이 없습니다. 대신 채팅 창 내에서 설계하고 인프라 및 최종 사용자 기대에 중점을 두어야합니다. 로봇 프레임 워크, 모델 도구, 로봇 프로토 타이핑 도구, 테스트 환경, 대화 프로세스 디자이너 및 분석이 핵심입니다 (아래 설명). 디자이너와 개발자가 자신의 위치보다 앞서 있는지 보자 ... 로봇 프레임 워크 및 라이브러리에 익숙합니다 개발자는 로봇 코드를 처음부터 작성할 수있는 옵션이 있지만 로봇 프레임 워크는 로봇 빌더 SDK, 로봇 커넥터, 개발자 포털, 로봇 디렉토리 및 에뮬레이터에 액세스 할 수 있도록 개발자가 작성해야 할 필요성을 줄이는 캔버스를 제공합니다. 코드 금액. 그들은 개발자가 생성 된 로봇에 역할, 의도, 검색 패턴, 응답 세트 등을 할당 할 수 있도록합니다. 가장 인기있는 프레임 워크는 다음과 같습니다 Microsoft 봇 프레임 워크. 로봇 커넥터와 NLU 구성 요소 Luis (Intelligent Service)의 두 가지 모듈이 포함 된 훌륭한 도구. 로봇 프레임 워크, 도구 및 플랫폼. (출처)
api.ai. 에이전트, 엔티티, 의도, 운영 및 컨텍스트와 같은 핵심 요소를 기반으로 구축되었습니다. 주요 개념에 대해 알아 보려면이 정보 도서관을 읽거나 Sitepoint의 인기있는 기사 "API.AI로 자신의 AI 어시스턴트를 구축하는 방법"을 확인하십시오. - <.> wit.ai. 샘플 대화를 지식 기반으로 스트리밍하여 봇을 만듭니다. CreativeWorkline이 Wit.ai를 사용하여 들어오는 메신저 채팅에 응답하여 봇을 만드는 방법을 알아보십시오.
bottr.me. 누구나 한 인터페이스에서 봇을 만들 수있는 엔드 투 엔드 솔루션 및 챗봇 제작 도구로, 봇을 훈련하여 대화를 통해 더 똑똑하게 만들고 기존 소셜 네트워크에 배포하고 봇 대화의 분석 결과를 얻습니다. NLP 및 머신 러닝에 대해 배우십시오 지능형 로봇을 처음부터 만들 때 다양한 AI 개념과 모범 사례를 심도있게 이해해야합니다. 머신 러닝의 핵심은 학습, 패턴을 인식하고 자연어를 이해하며 그에 따라 응답하는 능력에 있습니다. 지능형 NLP 챗봇 설계는 토큰 화, 엔티티 인식, 정규화, 음성 태깅, 종속성 분석, 의도 및 감정 분석을 이해하고 구현해야합니다. 로봇 개발자로서 신경망, 정보 검색 모델, 기계 학습 알고리즘 유형, 시퀀스 간 아키텍처, 서브 모달, 인식 된 위치, 앵커, 메타 모델 등을 이해해야합니다 . 그래픽 요소에 의존하는 웹 사이트와 비교하여 대화 인터페이스는 원활한 대화, 즉 그래픽이 아닌 대화 흐름에 의존합니다. 로봇을 친절하고 매력적이며 지능적으로 만드는 것은 (뻣뻣하고, 이해하기 어렵거나, 좌절하기 어려운 대신) 개발자에게 진정한 도전입니다. 로봇 개발자로서, 비선형 대인 관계 상호 작용의 의도와 감정을 분류하는 법을 배워야합니다. CUI에서 사용자 입력을 확인하고 분류하는 것은 표준 GUI보다 더 복잡하며 분류기가 우선 순위입니다. 챗봇이 다른 사용자와 입력을 구별 할 수있을수록 대화가 더 똑똑합니다. 시작하기 전에이 중요한 대화 디자인 팁을 읽는 것이 좋습니다. "대화식 UI 원칙 - 웹 사이트 챗봇 설계를위한 완전한 프로세스"에서 UX 대행사의 설립자 인 Leszek Zawadski는 최고의 대화 UI 원칙과 실습 방법을 자세히 설명합니다. 광범위한 사용자 연구 및 구현의 중요성 로봇은 새롭고 로봇은 신선하며 방금 미친 관심을 끌기 시작했습니다. 로봇을 만들기 전에 사용자가 직접 대화하여 사용자와 상호 작용하는 방법을 연구하는 것이 가장 좋습니다. 따라서 디자이너가 실제로 구현하기 전에 로봇 프로토 타이핑 및 모델링 도구를 사용하여 아이디어를 테스트하는 것이 좋습니다. 이러한 도구 중 일부는 Botsociety.io, Botframe 및 Walkie로 디자이너가 실제로 봇을 배포하기 전에 대화를위한 사용자 프로세스를 쉽게 만들고 테스트 할 수 있습니다.
다른 방식으로 사용자 경험을 분석하십시오 웹 사이트 및 모바일 애플리케이션의 경우 평균 세션 기간, 이탈률, 클릭 제한 속도, 작업 시간과 작동하지 않는 것이 무엇인지 결정하는 시간과 같은 참여 메트릭을 고려하는 데 익숙 할 수 있습니다. 로봇의 경우 로봇에서받은 메시지 수, 대화 수, 채팅 기간, 채팅 점수, 대화 펀넬, 의도 분석, 감정 분석, 사용자 수명주기 및 기타 요인을 고려해야합니다.
는 더 이상 월간 활성 사용자가 아닙니다. 각 봇 세션의 효과와 관련성이 중요합니다. Watson 또는 Wit.ai와 같은 프레임 워크를 사용하여 봇을 만들고 타사 최종 사용자 플랫폼 (모든 메시징 플랫폼)에 배포하는 경우 DashBot 및 Botanalalytics와 같은 로봇 분석 도구는 심층적 인 참여를위한 것입니다. 그리고 유지율보고는 매우 유용합니다. Bottr과 같은 엔드 투 엔드 솔루션을 사용하는 데는 이점이 있습니다. 사람들이 봇과 어떻게 상호 작용하는지 알려주는 자세한 통찰력과 알림을 제공합니다. 로봇 혁명이 도착했으며 시간만이 얼마나 멀리 갈지 알 수 있습니다. 챗봇 커뮤니티, 컨퍼런스, 토론 및 오픈 소스 네트워크가 증가하고 있으며 많은 개발자들이 매일이 순위에 참여합니다. 많은 회의는 인공 지능과 로봇을 더 깊이 탐구합니다. 2017 년 전체 목록을 여기에서 찾을 수 있습니다. Botness, Uxdesign, Slack Developer Gathering 및 Open Chatbot과 같은 커뮤니티는 개발자, 디자이너 및 애호가가 AI 및 로봇에 대한 아이디어를 공유하기 위해 함께 제공됩니다. 기타 자원을 시작할 수 있습니다 BootCube는 GitHub에서 포괄적 인 로봇 팟 캐스트, 프로토 타이핑 도구, 플랫폼, SDK 등의 포괄적 인 목록을 제공합니다. 이 튜토리얼에서 영감을 얻으려면 Node.js에서 간단한 Twitter 봇을 만듭니다. Adrian Zumbrunnen이 자동 채팅을 그의 웹 사이트에 통합하여 어떻게 다른 방향을 취하는 지 배우십시오. 다른 개발자로부터 영감을 얻으려면 Joyce Echesssa가 영화 쿼리에 대한 응답으로 Node 및 Heroku로 Facebook 봇을 구축하는 방법과 Android Advance가 Python 및 Watson 프레임 워크를 사용하여 이력서 봇을 만드는 방법을 읽어야합니다. 이 기사를 읽은 후에 웹 개발자와 디자이너가 로봇을 구축하고 AI 혁명의 일부가되는 방법을 더 잘 이해할 수 있기를 바랍니다. 그래서 연기를 시작하고 소매를 굴려서 지금 로봇을 만들기 시작하십시오! 챗봇에 대해 더 배우고 싶습니까? 다음 링크를 확인하십시오 : - 로 Skype 로봇을 만듭니다
기사 : 위의 과정을 읽으십시오 기사 : 노드와 Heroku 로 Facebook 챗봇 구축 기사 : 전자 및 Microsoft 봇 프레임 워크로 Skype 로봇 만들기
코스 : MS Bots 더 많은 책, 코스 및 무료 스크린 녹음에 대한 Sitepoint 프리미엄보기. 챗봇 및 웹 개발에 대한 질문 성공적인 챗봇 UI의 핵심 요소는 무엇입니까? 성공적인 챗봇 사용자 인터페이스 (UI)는 직관적이고 사용자 친화적이며 매력적이어야합니다. 사용자가 챗봇을 쉽게 탐색하고 상호 작용할 수있는 명확하고 간결한 디자인이 있어야합니다. 챗봇은 또한 빠르고 정확한 응답을 제공하고 복잡한 대화를 처리 할 수 있어야합니다. 개인화는 챗봇이 각 사용자에게보다 맞춤형 경험을 제공 할 수 있도록하는 또 다른 핵심 요소입니다. 챗봇은 웹 사이트의 사용자 경험을 어떻게 향상 시킵니까? 챗봇은 즉각적인 고객 지원을 제공하고, FAQ에 응답하고, 웹 사이트를 통해 사용자를 안내하고, 구매 또는 예약을 돕고 웹 사이트의 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. 또한 사용자 행동 및 선호도를 기반으로 개인화 된 권장 사항을 제공하여 사용자 참여 및 전환율을 향상시킬 수 있습니다. 비즈니스에 챗봇을 사용하면 어떤 이점이 있습니까? 챗봇은 비즈니스에 많은 혜택을 가져올 수 있습니다. 24/7 고객 상담을 처리하여 수동 고객 서비스 담당자의 필요성을 줄일 수 있습니다. 또한 반복적 인 작업을 자동화하여 직원이보다 복잡한 작업에 집중할 수있는 시간을 확보 할 수 있습니다. 또한 챗봇은 제품 및 서비스를 개선하는 데 사용할 수있는 고객 행동 및 선호도에 대한 귀중한 통찰력을 제공 할 수 있습니다.
Hubspot 용 챗봇 빌더 및 Landbot.io와 같은 웹 사이트 용 챗봇을 구축하는 데 도움이되는 여러 플랫폼과 도구가 있습니다. 이 플랫폼은 사용하기 쉬운 인터페이스 및 사전 구축 된 템플릿을 제공하여 코딩 지식없이 챗봇을 만들 수 있습니다. 그러나 특정 요구 사항이 있거나보다 맞춤형 챗봇을 원한다면 웹 개발자 또는 챗봇 개발 회사를 고용해야 할 수도 있습니다. 챗봇 개발의 미래 트렌드는 무엇입니까? 챗봇 개발의 미래는 인공 지능 및 기계 학습의 발전에 의해 주도 될 것으로 예상됩니다. 이를 통해 챗봇은 복잡한 쿼리를보다 정확하게 이해하고 응답 할 수 있습니다. 개인화는 또한 더욱 복잡해지며 챗봇은 사용자 행동 및 선호도에 따라보다 맞춤형 경험을 제공 할 수 있습니다. 또한 챗봇은 가상 현실 및 증강 현실과 같은 다른 기술과 더 통합 될 것으로 기대할 수 있습니다. 챗봇은 어떻게 고객 서비스를 개선합니까? 챗봇은 고객 상담에 대한 즉각적인 응답을 제공함으로써 고객 서비스를 크게 향상시켜 대기 시간을 줄일 수 있습니다. 또한 여러 상담을 동시에 처리 할 수있어 고객이 기다릴 필요가 없습니다. 또한 챗봇은 이전 상호 작용을 기반으로 개인화 된 고객 서비스를 제공하여 고객 만족과 충성도를 향상시킬 수 있습니다. 챗봇이 휴먼 고객 서비스 담당자를 대체 할 수 있습니까? 챗봇은 많은 고객 서비스 작업을 자동화 할 수 있지만 휴먼 고객 서비스 담당자를 완전히 대체 할 수는 없습니다. 챗봇은 단순하고 반복적 인 작업을 처리하는 데 매우 능숙하지만 여전히 복잡한 쿼리와 공감과 정서적 이해가 필요한 상황을 처리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 따라서 챗봇과 사람 대표의 조합은 가장 효과적인 고객 서비스를 제공 할 수 있습니다. 내 챗봇을 더 매력적으로 만드는 방법? 챗봇을 더욱 매력적으로 만들려면 대화 언어를 사용하고 유머 감각을 추가하며 사용자 행동 및 선호도에 따라 챗봇의 응답을 개인화 할 수 있습니다. 이미지 및 비디오와 같은 풍부한 미디어를 사용하여 대화를보다 대화식으로 만들 수 있습니다. 또한 사용자 피드백 및 동작에 따라 챗봇을 지속적으로 업데이트하고 향상시킬 수 있습니다. 챗봇 개발에서 어떤 과제가 직면합니까? 챗봇 개발의 과제 중 일부에는 사용자 의도 이해, 복잡한 대화 처리 및 정확한 응답 제공이 포함됩니다. 다른 언어와 방언을 이해하고 반응하는 챗봇을 개발하는 것도 어려울 수 있습니다. 또한, 사용자 데이터의 개인 정보 및 보안을 보장하는 것은 챗봇 개발의 주요 문제입니다. 챗봇의 성공을 측정하는 방법은 무엇입니까? 모든 그림 형식은 입니다.
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위 내용은 채팅 봇과 웹 개발의 미래의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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