Panduan Utama Chatbot NLP pada tahun 2025

Chatbot tradisional dahulunya sering mengecewakan – tetapi kini, kebanyakannya adalah chatbot NLP yang mampu memahami dan menjalankan perbualan kompleks dengan pengguna mereka.

Chatbot NLP dikuasakan oleh AI, membolehkan mereka menjalankan perbualan yang fleksibel untuk mencapai sesuatu matlamat – seperti menjual produk atau menyelesaikan masalah teknikal – berbanding gaya soal selidik yang kaku.

Dalam artikel ini, saya akan terangkan segala yang anda perlu tahu tentang chatbot AI pemprosesan bahasa semula jadi, termasuk:

• Chatbot NLP vs. chatbot berasaskan peraturan
• Istilah NLP yang biasa digunakan
• Kelebihan chatbot NLP
• Kegunaan biasa
• Cara membina chatbot NLP anda sendiri

Apa itu chatbot NLP?

Chatbot pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) ialah perisian perbualan berkuasa AI yang direka untuk meniru perbualan seperti manusia dengan pengguna.

Chatbot NLP boleh berbentuk teks atau suara.

Ia menggunakan NLP untuk memahami niat mesej, mengekstrak maklumat yang diperlukan, dan menghasilkan respons yang membantu.

Banyak chatbot NLP ialah agen LLM: perisian yang dikuasakan oleh LLM, tetapi disesuaikan oleh pembina.

Dengan menggunakan LLM seperti GPT dari OpenAI, membina chatbot GPT anda sendiri sebenarnya lebih mudah daripada yang anda fikirkan.

Apakah perbezaan antara chatbot NLP dan chatbot berasaskan peraturan?

Chatbot NLP menggunakan AI untuk meniru perbualan manusia. Chatbot tradisional – juga dikenali sebagai chatbot berasaskan peraturan – tidak menggunakan AI, jadi interaksinya kurang fleksibel.

Chatbot berasaskan peraturan direka untuk mematuhi peraturan perbualan yang ditetapkan oleh penciptanya.

Jika pengguna memasukkan arahan tertentu, chatbot berasaskan peraturan akan memberikan respons yang telah ditetapkan.

Tetapi sebarang pertanyaan pengguna yang di luar peraturan ini tidak akan dapat dijawab oleh chatbot berasaskan peraturan.

Chatbot NLP memahami bahasa semula jadi

Chatbot NLP sememangnya boleh memahami dan mentafsir bahasa semula jadi.

Pengguna boleh menghantar mesej seolah-olah berkomunikasi dengan manusia lain, dan chatbot NLP boleh memahami maksudnya.

Ini termasuk:

• Memahami kesilapan ejaan dan tatabahasa
• Menentukan sama ada mesej adalah soalan atau niat
• Mengesan emosi pengguna berdasarkan bahasa mereka

Ini menjadikan chatbot NLP jauh lebih hampir kepada interaksi manusia sebenar. Chatbot berasaskan peraturan hanya boleh bertindak balas dengan tepat kepada sejumlah arahan tertentu.

Chatbot NLP memudahkan perbualan, bukan sekadar soal selidik

Jika pengguna chatbot berinteraksi dengan chatbot berasaskan peraturan, sebarang input yang tidak dijangka akan menyebabkan perbualan terhenti.

Disebabkan pemprogramannya yang ketat, perbualan dengan chatbot berasaskan peraturan sering terasa seperti soal selidik: Bagaimana saya boleh membantu anda hari ini? Model mana yang anda minati? Berapakah bajet anda?

Chatbot berasaskan peraturan selalunya boleh digantikan dengan halaman FAQ yang lengkap. Tetapi kerana chatbot NLP boleh menyesuaikan diri dengan isyarat perbualan, ia boleh menjalankan perbualan penuh dan kompleks dengan pengguna.

Chatbot NLP sentiasa bertambah baik

Satu-satunya cara untuk chatbot berasaskan peraturan bertambah baik ialah apabila pengaturcara menambah lebih banyak peraturan.

Tetapi chatbot NLP akan bertambah baik dengan menggunakan data yang diberikan oleh penggunanya.

Keupayaan untuk bertambah baik menjadikan chatbot NLP lebih baik dalam memahami pelbagai cara soalan atau niat dirumuskan.

Semakin banyak perbualan yang dijalankan dengan pengguna, semakin baik ia memahami soalan dan menjalankan perbualan.

NLP, NLU, dan NLG, oh my!

Memahami chatbot NLP melibatkan pelbagai akronim.

Pemprosesan bahasa semula jadi

Istilah paling umum, pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), ialah cabang AI yang memberi tumpuan kepada interaksi bahasa semula jadi antara mesin dan manusia.

NLP bertujuan membolehkan mesin mentafsir dan memberi respons kepada bahasa manusia dengan cara yang bermakna dan berguna.

Apabila merujuk kepada NLP, ia merangkumi subbidang NLU dan NLG.

Pemahaman bahasa semula jadi

Pemahaman bahasa semula jadi (NLU) ialah subbidang NLP.

NLU memberi tumpuan kepada keupayaan mesin untuk memahami niat di sebalik input manusia.

NLU merangkumi tugas seperti pengecaman niat, pengekstrakan entiti, dan analisis sentimen – komponen yang membolehkan perisian memahami teks yang diberikan oleh manusia.

Penjanaan bahasa semula jadi

Penjanaan bahasa semula jadi (NLG) ialah satu lagi subbidang NLP.

Ia memfokuskan kepada memastikan respons mesin adalah sekoheren dan sebersesuaian mungkin dengan konteks.

NLG melibatkan penentuan kandungan (memutuskan cara menjawab pertanyaan), perancangan ayat, dan menghasilkan output teks akhir dari perisian.

Kelebihan Chatbot NLP

Sokongan pekerja

Apabila organisasi menggunakan chatbot NLP, mereka dapat mengautomasikan tugas yang biasanya dilakukan oleh pekerja.

Chatbot mungkin mengambil panggilan sokongan pelanggan, menjadualkan mesyuarat atau menjalankan analisis dan kemudian menyampaikan hasilnya dalam laporan.

Apabila pekerja kurang menghabiskan masa untuk tugas berulang, mereka boleh memberi tumpuan kepada proses yang lebih tinggi – yang memerlukan strategi, empati, atau kreativiti yang lebih tinggi.

Terjemahan percuma

Keupayaan bahasa chatbot NLP termasuk terjemahan, membolehkan organisasi melayani pengguna dalam apa jua bahasa tanpa kos tambahan.

Chatbot NLP biasanya dikuasakan oleh model bahasa besar (LLM), yang boleh berfungsi merentasi pelbagai bahasa. ChatGPT sahaja boleh digunakan dalam lebih 80 bahasa berbeza.

Apabila pembangun bot menggunakan platform untuk membina chatbot AI, mereka juga boleh membina keupayaan terjemahan tersuai.

Sokongan 24/7

Salah satu kelebihan mana-mana chatbot ialah ketersediaannya sepanjang masa.

Oleh kerana chatbot NLP boleh mengendalikan banyak interaksi dari awal hingga akhir, pekerja tidak selalu diperlukan untuk membantu setiap pertanyaan.

Memandangkan chatbot perusahaan sentiasa aktif, syarikat boleh membina senarai prospek atau melayani pelanggan pada bila-bila masa.

Kebolehskalaan

Dengan mengambil alih sebahagian besar perbualan pengguna, chatbot NLP membolehkan syarikat berkembang pada tahap yang mustahil dicapai jika hanya bergantung kepada pekerja.

Chatbot NLP boleh mengendalikan sejumlah besar pertanyaan serentak, mempercepat proses, dan menyelesaikan pelbagai tugas dengan boleh dipercayai.

Apabila ingin mengembangkan perusahaan, automasi AI adalah satu keperluan.

Keupayaan integrasi

Peter Gentsch, seorang profesor AI, menyatakan dalam bukunya AI in Marketing, Sales and Service: "Bagi pengguna, chatbot kelihatan 'pintar' kerana kemahiran maklumat mereka. Namun, chatbot hanya sepintar pangkalan data yang mendasarinya."

Untuk membina chatbot yang paling bernilai, ia perlu diintegrasikan dengan sistem dan platform sedia ada syarikat.

Chatbot NLP jauh lebih berguna jika ia boleh mengambil tindakan dalam sistem: mengemas kini CRM, menghantar e-mel, memaklumkan pekerja.

Integrasi lancar ke dalam proses perniagaan sedia ada ini memerlukan a) pembangun membina integrasi antara chatbot dan sistem mereka, atau b) penggunaan platform chatbot yang menyediakan integrasi terbina dengan platform biasa.

Pengurangan kos

Syarikat yang menggunakan AI melaporkan pengurangan kos buruh sebanyak 52%.

Keberkesanan kos chatbot NLP adalah salah satu kelebihan utamanya – ia membolehkan syarikat membina operasi mereka tanpa meningkatkan kos secara mendadak.

Apabila dilaksanakan dengan betul, mengautomasikan tugas perbualan melalui chatbot NLP sentiasa membawa pulangan pelaburan (ROI) yang positif, tanpa mengira kegunaannya.

Kegunaan Terbaik Chatbot NLP

Disebabkan sifatnya yang fleksibel, chatbot NLP boleh digunakan dalam pelbagai situasi, daripada chatbot perusahaan hingga agen AI perniagaan kecil. Anda boleh menemui chatbot NLP digunakan dalam:

• Perkhidmatan kewangan
• Hartananah
• Pendidikan
• Hotel dan restoran
• Penjagaan kesihatan 
• Insurans
• Syarikat penerbangan
• Kerajaan 

Namun, berkat fleksibiliti perbualan mereka, chatbot NLP boleh digunakan dalam apa jua konteks perbualan. Ia boleh disesuaikan untuk menjalankan permainan peranan D&D, membantu kerja rumah matematik, atau bertindak sebagai pemandu pelancong.

Chatbot sokongan pelanggan

Salah satu kegunaan chatbot yang mula-mula diterima secara meluas ialah bot sokongan pelanggan.

Dan popularitinya masih meningkat. Malah, 83% pembuat keputusan berkata mereka merancang untuk meningkatkan pelaburan dalam AI untuk perkhidmatan pelanggan tahun hadapan.

Sokongan pelanggan adalah kegunaan semula jadi untuk chatbot NLP, dengan perkhidmatan 24/7 dan pelbagai bahasa.

Sejak zaman chatbot berasaskan peraturan tradisional, pasukan sokongan pelanggan telah menyerahkan panggilan paling mudah kepada chatbot.

Dengan pengenalan chatbot NLP, automasi AI boleh mengendalikan pertanyaan pelanggan yang semakin kompleks, daripada bantuan pembelian hingga menyelesaikan masalah teknikal.

Chatbot penjanaan prospek

Banyak kegunaan chatbot NLP terdapat dalam saluran jualan dipertingkat AI, termasuk kelayakan prospek dan penjanaan prospek AI.

Chatbot NLP sangat sesuai untuk penjanaan prospek, memandangkan jumlah perbualan kelayakan yang perlu diuruskan oleh pasukan jualan dan pemasaran.

Chatbot boleh berinteraksi dengan pelawat laman web, atau menghantar mesej kepada kenalan melalui e-mel atau saluran pemesejan lain.

Untuk mencapai potensi sepenuhnya, chatbot NLP perlu diintegrasikan dengan mana-mana sistem dalaman yang berkaitan.

Chatbot penjanaan prospek perlu diintegrasikan dengan CRM syarikat, sistem tempahan kalendar (seperti Calendly), dan digunakan di saluran pemesejan yang paling sesuai (e-mel, laman web, atau saluran seperti WhatsApp).

Chatbot dalaman untuk pekerja

Walaupun kebanyakan chatbot NLP berorientasikan pelanggan, semakin banyak syarikat besar menggunakan chatbot NLP untuk proses dalaman.

Ini boleh merangkumi HR, sokongan IT, atau bantuan untuk tugas dalaman seperti dokumentasi.

Jenis chatbot ini paling biasa dalam syarikat besar yang mempunyai ramai pekerja.

Cara Membina Chatbot NLP dalam 5 Langkah

Walaupun pembangun boleh membina chatbot NLP mereka sendiri dari awal, kebanyakan organisasi akan menggunakan platform chatbot untuk membina chatbot AI mereka.

Platform membolehkan pasukan anda membina chatbot tersuai dengan sokongan integrasi terbina dalam, keselamatan tambahan, dan ciri-ciri sedia ada.

Berikut adalah panduan langkah demi langkah untuk membina chatbot NLP anda sendiri:

Langkah 1: Pilih platform

Banyak syarikat besar telah memutuskan untuk membina chatbot NLP mereka sendiri dari awal.

Ia mungkin kelihatan menarik: kawalan penuh, permulaan kosong, tiada yuran langganan bulanan. Tetapi hanya sedikit yang memilih laluan ini untuk tempoh yang lama.

Membina dari awal memerlukan masa dan tenaga kerja yang banyak. Selain itu, chatbot anda akan mengambil masa lebih lama untuk dibina atau kualitinya lebih rendah – atau kedua-duanya sekali.

Semasa memilih platform, pertimbangkan keperluan unik syarikat anda.

Jika anda mahukan platform yang tidak mengehadkan potensi chatbot anda, cari platform chatbot perusahaan yang mempunyai piawaian terbuka dan teknologi yang boleh dikembangkan.

Jika privasi data adalah keutamaan anda, cari platform yang menawarkan piawaian keselamatan tinggi.

Jika pasukan pembangun anda masih baru, cari platform dengan antara muka mesra pengguna.

Jika anda perlukan inspirasi, anda boleh lihat senarai platform chatbot terbaik kami.

Dan jika anda berminat untuk membuat panggilan esok, anda boleh menghubungi pasukan jualan kami.

Langkah 2: Kumpul data anda

Jika anda ingin melatih chatbot anda menggunakan maklumat syarikat – seperti polisi HR atau transkrip sokongan pelanggan – anda perlu mengumpul maklumat yang ingin digunakan untuk melatih chatbot anda.

Tidak semua perusahaan menggunakan data asal untuk melatih chatbot. Selalunya, arahan lanjutan sudah mencukupi untuk mereka bentuk aliran chatbot anda.

Tetapi jika anda mahukan chatbot yang benar-benar disesuaikan dengan tawaran syarikat anda, mengumpul data dan menggunakannya untuk latihan chatbot adalah salah satu caranya.

Langkah 3: Bina chatbot anda

Apabila memilih platform chatbot anda, pastikan anda memilih yang menyediakan bahan pembelajaran mencukupi untuk membantu pasukan anda sepanjang proses pembinaan.

Sebagai contoh, kami menawarkan kursus akademi, siaran langsung harian, dan koleksi tutorial YouTube yang meluas.

Membina bot boleh menjadi tugas yang sukar apabila anda menghadapi keluk pembelajaran – mempunyai sumber rujukan di hujung jari anda akan menjadikan proses ini jauh lebih lancar berbanding tanpanya.

Dan jika pasukan anda baru dalam pembinaan bot, kebanyakan platform chatbot perusahaan menawarkan pembina aliran visual seret dan lepas yang memudahkan visualisasi aliran kerja anda.

Langkah 4: Integrasi dan sesuaikan

Chatbot tidak wujud secara bersendirian. Tujuan utamanya bukan sekadar untuk berinteraksi dengan pelanggan atau menerangkan satu set polisi sahaja.

Chatbot NLP yang paling berguna untuk perusahaan ialah yang diintegrasikan merentasi sistem dan platform syarikat anda.

Ini mungkin melibatkan jadual dan dokumen, laman web anda, atau perkhidmatan pihak ketiga lain – seperti Hubspot, AWS, Google Analytics, Intercom, Calendly, Microsoft Teams, Slack, Stripe, Mixpanel, Telegram, WhatsApp, atau Zendesk.

Jika anda menggunakan platform chatbot AI, kebanyakan masa pasukan anda akan digunakan untuk memperkemas integrasi bot anda, bukan membina chatbot itu sendiri.

Dan jika anda memilih platform yang kukuh, anda boleh menyesuaikan nada dan personaliti chatbot anda.

Anda tidak perlu memilih perkataan tertentu, tetapi anda boleh tentukan bila chatbot anda perlu bercakap dengan nada memohon maaf, atau jenis bahasa yang patut digunakan untuk menerangkan produk anda.

Langkah 5: Laksana

Salah satu kelebihan utama chatbot ialah ia boleh dilancarkan dengan mudah di mana-mana platform atau saluran pemesejan.

Ramai perusahaan memilih untuk melancarkan chatbot bukan sahaja di laman web mereka, tetapi juga di saluran media sosial atau platform pemesejan dalaman mereka.

Chatbot NLP ialah cara yang cekap untuk melaksanakan strategi omnichannel yang berjaya.

Pengguna anda boleh menikmati perkhidmatan yang sama di pelbagai saluran, dan menerima bantuan khusus mengikut platform.

Sebagai contoh, komunikasi pelanggan daripada chatbot WhatsApp boleh meminta untuk menukar kata laluan dalam sistem dalaman anda.

Laksanakan chatbot NLP tersuai bulan depan

Syarikat yang akan bertahan dalam 5 tahun akan datang ialah yang diperkasa AI.

Chatbot NLP membolehkan perusahaan meningkatkan proses perniagaan mereka dengan keberkesanan kos yang sebelum ini mustahil dicapai.

Botpress membolehkan syarikat membina chatbot dan ejen AI yang disesuaikan serta dikuasakan oleh LLM. Ejen kami digunakan merentasi sebarang kes penggunaan dan diintegrasikan dengan mana-mana sistem atau saluran.

Mula membina hari ini. Ia percuma.

Atau hubungi pasukan jualan kami untuk maklumat lanjut.

Soalan Lazim

1. Apakah kriteria yang perlu saya gunakan untuk menilai platform chatbot NLP?

Untuk menilai platform chatbot NLP, fokus pada faktor utama seperti kemudahan penggunaan (untuk pengguna teknikal dan bukan teknikal), sokongan untuk model bahasa besar (LLM), pilihan integrasi dengan sistem sedia ada anda (contohnya, CRM atau API), kebolehan skala, NLU pelbagai bahasa, dan fleksibiliti penyesuaian. Dokumentasi dan sokongan aktif juga sangat penting untuk kejayaan.

2. Apakah cabaran integrasi yang paling biasa dengan chatbot NLP?

Cabaran integrasi paling biasa dengan chatbot NLP termasuk menyambung ke sistem lama yang tidak mempunyai API moden dan mengurus perubahan dalam sistem backend yang boleh mengganggu aliran. Selain itu, pengesahan dan konsistensi data merentasi platform turut menyukarkan integrasi.

3. Bagaimana platform sumber terbuka berbanding dengan platform komersial untuk pembangunan chatbot NLP?

Platform chatbot NLP sumber terbuka menawarkan kawalan penuh, menjadikannya sesuai untuk pembangun yang memerlukan penyesuaian. Namun, ia selalunya tidak mempunyai kemudahan penggunaan, integrasi sedia ada, pengehosan terurus, dan sokongan perusahaan yang ditawarkan oleh platform komersial, menjadikan pilihan komersial lebih pantas untuk pasukan dengan sumber kejuruteraan yang terhad.

4. Bolehkah saya bertukar platform selepas saya membina chatbot?

Ya, anda boleh bertukar platform chatbot selepas membinanya, tetapi ia melibatkan penciptaan semula aliran perbualan, penyepaduan semula sistem backend, serta pemindahan data latihan dan memori pengguna. Walaupun boleh dilakukan secara teknikal, proses ini memerlukan perancangan, dan penting untuk menilai ciri-ciri platform baru supaya tidak berlaku penurunan keupayaan.

5. Bagaimana chatbot NLP memastikan privasi data pengguna?

Chatbot NLP memastikan privasi data pengguna dengan menyulitkan data semasa penghantaran dan semasa disimpan serta menyediakan kawalan terperinci ke atas penyimpanan dan pengekalan data. Platform terbaik mematuhi peraturan perlindungan data seperti GDPR, HIPAA, atau CCPA dan membenarkan anda mengkonfigurasi pengendalian persetujuan serta log akses.