Noong bata pa ako, gumugol ako ng maraming oras sa pagdidisenyo ng mga bayan ng Lego: maliliit na tindahan, paliko-likong mga kalsada, at mga sobrang masasayang minifigurine. Noon, akala ko ang kailangan lang ay isang timba ng ladrilyo. Ngunit ang katotohanan ay, kahit na ang Legos ay nangangailangan ng pag-iisip ng disenyo.
Lumalabas, ang parehong childhood instinct na iyon ang pundasyon ng ginagawa ko ngayon: pagbuo ng AI chatbots .
May background sa UI/UX at ngayon ay nagtatrabaho bilang isang AI researcher sa Botpress — ang platform sa likod ng daan-daang libong naka-deploy na chatbot, kabilang ang ilang award-winning na chatbots — nakita ko mismo na hindi sapat ang teknolohiya lamang.
Ang pinagkaiba ng magagandang chatbot ay ang disenyo ng chatbot.
Ibinahagi ng artikulong ito ang napatunayang blueprint na ginamit ko upang magdisenyo ng mga chatbot na talagang gumagana . Sasaklawin ko kung paano ginagawang mahusay ng disenyo ng chatbot ang mga pangunahing bot, kung ano ang nagpapadaloy ng mga pag-uusap, at kung paano bumuo ng mga chatbot na ikinatutuwang gamitin ng mga tao.
Ano ang disenyo ng chatbot?
Ang disenyo ng Chatbot ay ang intersection kung saan ang karanasan ng user (UX), user interface (UI), at mga teknolohiya ng AI tulad ng pakikipag-usap na AI ay nagsasama-sama upang lumikha ng mga epektibong AI chatbot at AI assistant .
Ang layunin ng disenyo ng chatbot ay gawing mas maayos ang mga pag-uusap sa chatbot, para madaling makuha ng mga user ang kailangan nila nang hindi nawawala.
Bakit mahalaga ang disenyo ng chatbot?
Mahalaga ang disenyo ng Chatbot dahil hinuhubog ng bawat pakikipag-ugnayan ng chatbot kung paano nakikita ng mga user ang iyong produkto.
Kung nakakalito ang karanasan, bumababa ang mga user. Mas masahol pa, umaalis sila nang may negatibong impression sa iyong brand. Sa kabilang banda, kapag gumagana ang disenyo, bumabalik ang mga customer.
At ito ay mas mahalaga kaysa dati dahil 67% ng mga tao ang gumamit ng chatbot para sa suporta sa customer noong nakaraang taon.
Sa Botpress , tinulungan namin ang VR Bank na bumuo ng AI chatbot para pangasiwaan ang mga kumplikadong daloy ng mortgage at pagreretiro — parehong lubos na kinokontrol at dating mga manu-manong proseso.
Sa pamamagitan ng pagsasama-sama ng kadalubhasaan sa UX, pag-input ng paksa, at matalinong pag-unawa sa natural na wika, gumawa kami ng chatbot na gumagabay sa mga user sa mga sensitibong pasya sa pananalapi at direktang nagpapadala ng data sa kanilang CRM.
Sa pamamagitan ng chatbot na ito, tinulungan namin ang VR Bank na makatipid ng mahigit €530,000 taun-taon .
Iyan ang nagagawa ng mahusay na disenyo ng chatbot. Ginagawa nitong nakatutulong ang mga pakikipag-ugnayan at direktang nakakaapekto ito sa bottom line ng isang organisasyon.
Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng disenyo ng chatbot UI at disenyo ng chatbot UX?
Ang disenyo ng Chatbot UI ay tungkol sa kung ano ang nakikita ng user, habang ang disenyo ng chatbot UX ay tungkol sa kung ano ang nararamdaman ng user sa panahon ng pakikipag-ugnayan.
Kasama sa UI (user interface) ang mga bagay tulad ng chat window, mga button, kulay, icon, at mga bubble ng mensahe.
Sa madaling salita: Ginagawang maganda ng UI ang chatbot.
Ang UX (karanasan ng gumagamit) ay tungkol sa buong paglalakbay ng user. Sinasaklaw nito kung gaano kalinaw ang pakikipag-usap ng bot at kung gaano ito nakakatulong sa user na makakuha mula A hanggang Z. Kasama rin sa UX kung paano tumugon ang bot sa mga pagkakamali.
Sa madaling salita: Ginagawang madali at kasiya-siyang gamitin ng UX ang mga chatbot.
Pinakamahuhusay na Kasanayan sa Disenyo ng Chatbot UX

Ang paraan ng pakikipag-ugnayan ng mga user sa iyong bot ay maaaring gumawa o masira kung makuha nila ang tulong na kailangan nila o ganap na sumuko.
Ang mga sumusunod na pinakamahuhusay na kagawian ay ang mga nakita kong gumawa ng pinakamalaking pagkakaiba sa mga deployment ng bot sa totoong mundo. Praktikal ang mga ito at mahalaga sa pagpapatupad ng chatbot .
I-embed sa Paglalakbay ng User
Ang pinakamalaking pagkakamali na nakikita ko sa mga pag-deploy ng chatbot ay ang pagtrato sa bot bilang isang feature add-on.
Lumilikha lang ng halaga ang mga Chatbot kapag naka-embed ang mga ito sa paglalakbay ng user, na ginagabayan ang mga tao kung saan na nila gustong pumunta.
Ang isang perpektong (at masarap) na halimbawa nito ay ang Fromeo, isang chatbot na ginawa namin para sa Les Producteurs de lait du Québec.
Nasa harap at gitna si Fromeo sa homepage ng Fromages d'ici, na kumikilos bilang isang digital na "cheese butler" na nag-iimbita sa mga user sa isang karanasang hindi nila alam na kailangan nila.
trabaho ni Fromeo? Tulungan ang mga tao na mag-navigate sa daan-daang Quebec cheese sa pamamagitan ng pagpapakita ng mga personalized na rekomendasyon sa pamamagitan ng isang pag-uusap. Sa halip na pilitin ang mga tao na mag-browse ng walang katapusang mga kategorya ng keso, tinutugunan sila ni Fromeo ng madaling "Ano ang pakiramdam mo ngayon?" karanasan.
Isa itong halimbawa ng textbook ng pag-embed ng chatbot sa daloy ng user. Ginagawa nitong isang interactive, mataas na halaga na paglalakbay ang isang passive na sesyon ng pagba-browse.
Itakda ang Clear Expectations mula sa Simula
Ginamit ng Ruby Labs ang diskarteng ito kapag sinusukat ang suporta sa anim na apps na nakabatay sa subscription.
Kapag binuksan ng isang user ang kanilang support chatbot, agad silang bibigyan ng apat na simpleng opsyon:
- Kanselahin ang aking account
- Mga tanong sa pagsingil
- I-troubleshoot ang isang teknikal na isyu
- Magtanong ng pangkalahatang tanong
Ginagabayan ng mga button na ito ang mga user patungo sa matagumpay na mga resulta sa pamamagitan ng pagharap kaagad sa mga pinakakaraniwang pangangailangan.
Hindi ito tungkol sa magarbong teknolohiya. Ito ay tungkol sa pagpapakita sa mga tao, nang malinaw, kung ano ang maitutulong ng bot.
Malaki ang naging bahagi nito sa kakayahan ng Ruby Labs na i-automate ang mahigit 4 na milyong session ng suporta bawat buwan na may 98% na rate ng resolution .
Mahalaga rin na maging tapat tungkol sa kung ano ang hindi magagawa ng chatbot. Kung hindi nito pinangangasiwaan ang mga bagay tulad ng mga refund o detalyadong tulong sa account, sabihin nang maaga.
Disenyo para sa Daloy ng Pag-uusap
Isa sa mga dahilan kung bakit ko ginagamit ang sarili ko ChatGPT kaya madalas ay natural ang mga pag-uusap.
ChatGPT huminto at tumutugon sa paraang parang isang aktwal na pabalik-balik. Ang pacing na iyon ay nagpapadali sa pagsipsip ng impormasyon at manatiling nakatuon, lalo na kapag nagtatanong ako ng mga kumplikadong tanong.
Iyan ang hitsura ng magandang daloy ng pakikipag-usap at kung paano ko ginagawang mas tao ang mga chatbot .
Ang ilang iba pang mga tip at trick na ginagamit ko pagdating sa pagdidisenyo ng daloy ng pakikipag-usap ay:
- Pagpapanatiling maikli at sa punto ang mga tugon
- Pagdaragdag ng mga banayad na pag-pause sa pagitan ng mga mensahe upang magkaroon ng oras ang mga user na iproseso ang kanilang nakikita
Paano Buuin ang UX Design ng Chatbot

1. Deep-Dive sa User Research at Intent Discovery
Bago ka mag-sketch ng isang daloy o magsulat ng isang mensahe, kailangan mong malaman kung para kanino ka nagdidisenyo. Hindi sa malabong katauhan— mga tunay na gumagamit, tunay na layunin, tunay na alitan.
Dito nabigo ang karamihan sa mga bot: binuo ang mga ito mula sa mga pagpapalagay, hindi ebidensya.
Magsimula sa pamamagitan ng pagsagot sa tatlong pangunahing tanong:
- Sino ang mga karaniwang gumagamit? (hal., mga bagong bisita, bumabalik na mga customer, mga empleyado?)
- Ano ang kanilang mga layunin? (hal., humingi ng tulong, bumili, subaybayan ang isang bagay, kanselahin ang isang subscription?)
- Ano ang nakakadismaya sa kanila sa kasalukuyang karanasan?
Hindi mo mahahanap ang mga sagot na ito sa isang brainstorming. Makipag-usap sa mga team tulad ng suporta sa customer, benta, at produkto para marinig kung saan ang mga user ay higit na nahihirapan.
Pagkatapos ay tumingin sa mga ticket ng suporta, mga transcript ng chat, o mga paghahanap sa help center upang makahanap ng mga pattern.
Sa pamamagitan ng pananaliksik na ito, gumagawa ka ng isang intent map: isang listahan ng kung ano ang kailangang pangasiwaan ng iyong bot, at kung paano natural na sinasabi ng mga user ang mga kahilingang iyon.
2. Tumukoy ng Malinaw na Layunin para sa Iyong Chatbot
Hindi kailangang gawin ng iyong chatbot ang lahat. Kailangan lang nitong gawin ang isang bagay na talagang mahusay .
Bago ka magsulat ng isang mensahe, tukuyin ang kaso ng paggamit na may pinakamataas na epekto — isang bagay na talagang kailangan ng mga user at isang bagay na maaaring i-automate ng iyong team nang may kumpiyansa.
Naghahanap ka ng isang proseso na umabot sa matamis na lugar:
- Mataas na dalas
- Nakakainis sa mga gumagamit
- Sumusunod sa isang predictable pattern
Halimbawa, sa e-commerce, karaniwan itong pagsubaybay sa order o paghahanap ng produkto: pareho ang madalas, structured, at mababa ang panganib na i-automate.
Kapag nai-lock mo na ang iyong focus, magsulat ng one-line na misyon para sa bot. Isang bagay na tulad ng: "Gabayan ang mga user sa pamamagitan ng pagkansela ng account na walang interbensyon ng ahente sa loob ng wala pang dalawang minuto."
Ngayon, tukuyin ang tagumpay ayon sa numero . Nilalayon mo ba ang 80% automation? Isang pagbaba sa average na oras ng paghawak? Mas kaunting mga pagtaas?
3. Idisenyo ang End-to-End Chat Paglalakbay
Planuhin ang buong paglalakbay ng user bago ka magsulat ng isang mensahe. Ito ang pundasyon ng chatbot UX.
Paano Magmapa ng Chatbot Journey Tulad ng isang Pro
Narito ang prosesong sinusunod ko sa bawat proyekto, ito man ay para sa suporta sa customer, onboarding, o pagkuha ng lead:
- Saan nakatagpo ng user ang bot? Homepage? Help center? Checkout page?
- Paano makikilala ng bot kung ano ang gusto ng user? (mga keyword, button, input ng user)
- Ano ang mangyayari pagkatapos ng bawat layunin? I-sketch ang lahat ng variation
- Kailan at paano nagtatapos ang daloy? Tumataas ba ito, nagtatapos sa isang gawain, o nagbabalik ng data?
- Ano ang mangyayari kapag nagkamali?
Halimbawang Paglalakbay: Order Tracking Bot
Narito ang isang pangunahing daloy para sa sanggunian:
- [Welcome message] : “Kumusta 👋 Gusto mo bang subaybayan ang isang order, tingnan ang status ng paghahatid, o magtanong?”
→ Mabilis na tugon: “Subaybayan ang aking order”, “Impormasyon sa paghahatid”, “Makipag-usap sa suporta ” - [Pinili ng user ang 'Subaybayan ang aking order']
- [Mga senyas ng bot para sa numero ng order] : "Oo naman! Maaari mo bang ilagay ang iyong numero ng order?"
- [Suriin ang database]
→ Kung natagpuan: "Ang iyong order ay wala na para sa paghahatid at dapat dumating ng 4 PM ngayon."
→ Kung hindi nahanap: "Hmm, hindi ko mahanap ang numerong iyon. Gusto mo bang subukang muli o makipag-ugnayan sa suporta?" - [Pagkilos ng gumagamit]
→ Subukan muli o pumunta sa ahente - [Pagtatapos ng pag-uusap] : "Natutuwa akong tumulong. May iba pa ba bago ka umalis?"
4. Sumulat at Subukan ang Mga Sample na Dialogue
Kapag na-map mo na ang daloy ng iyong chatbot, oras na para malaman ang mga detalyeng pinakamahalaga : ang aktwal na mga salita na sinasabi ng iyong bot.
Narito ang panuntunang sinusunod ko sa bawat oras: Kung hindi ka makakasulat ng makatotohanang sample na pag-uusap para sa isang layunin, hindi ka pa handang buuin ito.
Magsimula sa pamamagitan ng pag-script ng 3 hanggang 5 sample na diyalogo para sa iyong nangungunang mga kaso ng paggamit: totoo, partikular na mga sitwasyon batay sa iyong pananaliksik ng user. Dapat ipakita sa mga ito ang aktwal na wikang ginagamit ng mga tao, hindi sanitized business copy.
Halimbawa:
- Isang user na na-double charge lang at bigo.
- May sumusubok na i-reset ang kanilang password ngunit hindi natatanggap ang email.
- Isang unang beses na user na hindi sigurado kung paano kakanselahin ang kanilang pagsubok.
Isulat ang buong pakikipag-ugnayan, kabilang ang mga edge case at awkward detour. Kung may nagbigay ng kalahating sagot o lumalabas sa script, paano ito pinangangasiwaan ng bot?
Panatilihing maikli at malinaw ang mga mensahe. Hatiin ang mga paliwanag sa mga lohikal na hakbang at gumamit ng mga line break para mapahusay ang scannability.
Kapag naisulat na, i-roleplay ang mga diyalogo sa iyong team o mas mahusay, kasama ang mga tunay na user.
Basahin ang mga ito nang malakas.
Mula sa panonood ng mga log ng mga user na nakikipag-ugnayan sa bot, tingnan kung saan nag-aalinlangan ang mga tao, mali ang interpretasyon, o magtanong ng mga follow-up na tanong na hindi inaasahan ng iyong script. Ito ay arguably ang pinakamahusay na paraan upang mapabuti ang daloy.
5. Buuin ang Iyong Chatbot
Ngayong handa na ang iyong daloy at nilalaman, oras na para buuin ang iyong AI chatbot .
Kakailanganin mo:
- Welcome message
- Mga pangunahing layunin (FAQ, tulong sa account, paghahanap ng order, atbp.)
- Suportahan ang handoff logic
- Subukang muli at paghawak ng fallback
Dapat ding magpasya ang iyong koponan kung paano mag-iimbak ang bot ng data tulad ng mga numero ng order o mga kagustuhan ng user. Kailangan ba nitong tumawag sa mga API para kunin ang data sa pagpapadala o availability sa kalendaryo? Dapat ba nitong tandaan ang mga nakaraang pakikipag-ugnayan?
Isama sa mga tool tulad ng Calendly o Google Calendar para sa pag-iskedyul, Zendesk para sa suporta, at Stripe o Shopify para sa mga transaksyon. Makakatulong ang mga custom na API na kumonekta sa iyong mga panloob na system.
6. Patuloy na Subukan at Pinuhin
Kapag live na ang iyong bot, matututunan mo nang mabilis kung ano ang gumagana at kung ano ang hindi.
At para diyan, masasabi natin: salamat, chatbot analytics .
Walang makakatalo sa real-world na data mula sa mga totoong user pagdating sa pagpapabuti ng iyong bot.
Ilang Pangunahing Sukatan para Subaybayan ang Post-Launch:
- Karamihan sa mga karaniwang layunin
- Mataas na dropout node
- Mga paulit-ulit na parirala na pumapasok sa mga fallback
- Oras bawat session / mga rate ng tagumpay
Pro Tip : Gumawa ng "Bot Improvement Log".
Inirerekomenda kong suriin ang log na ito kada dalawang linggo. Subaybayan ang mga update at kung ano ang epekto ng mga ito. Sanayin muli ang iyong pagkilala sa layunin habang lumalabas ang mga bagong pattern.
Pinakamahusay na Mga Tool para sa Chatbot UX Design
Mga Tool sa Pagpaplano at Pagma-map
Tinutulungan ka nitong mag-sketch ng lohika ng isang chatbot bago mo pindutin ang isang linya ng code. Tamang-tama ang mga ito para sa pag-visualize ng mga daloy at pagtukoy ng mga edge case.
Lucidchart

Bilang isang taong gumagawa ng mga chatbot para sa kasiyahan (at nagtatrabaho sa isang kumpanya ng AI), ito ay sa ngayon ay isa sa aking mga paboritong tool para sa pagpaplano ng mga pag-uusap.
Ito ay mahusay para sa paglikha ng detalyadong mga puno ng pag-uusap, fallback path, at lohika ng desisyon.
Lalo kong gustong gamitin ito kapag nagtatrabaho sa mga engineer o support team dahil super visual ang lahat at madaling i-align.
Bonus: ang real-time na pakikipagtulungan ay isang pangarap para sa async team work.
Miro

Karaniwan kong sinisimulan ang mga workshop sa disenyo ng chatbot sa Miro. Ito ay mahusay para sa paglalaglag ng mga hilaw na ideya tulad ng mga layunin, at halimbawa ng mga parirala sa isang visual na palaruan.
Kung ang Lucidchart ay kung saan ako nag-formalize ng mga bagay, ang Miro ay kung saan nangyayari ang magulo na malikhaing pag-iisip. Isa rin itong magandang lugar para magpatakbo ng maagang brainstorms ng team o kumuha ng mga insight ng user pagkatapos ng pananaliksik.
Kakatuwa

Ito ang pupuntahan ko kapag gusto kong bumuo ng isang draft ng mabilisang pag-uusap o mag-sketch lang ng maliit na feature flow.
Ito ay perpekto kapag ako ay nagtatrabaho nang solo o kailangan kong magpakita ng isang konsepto sa isang tao na walang malaking "tool setup."
Mahusay din ito para sa pagpapanatiling malinis at mataas ang antas ng mga bagay nang hindi masyadong maagang sumisid sa mga nakakatuwang detalye.
Mga Tool sa Pagsubok at Pananaliksik
Walang diskarte sa chatbot ang kumpleto nang walang pagsubok sa mga tunay na pakikipag-ugnayan ng user. Tinutulungan ka ng mga tool na ito na patunayan ang disenyo ng pag-uusap at mangalap ng feedback bago ilunsad.
PlaybookUX

Ginamit ko ang PlaybookUX upang magpatakbo ng mga hindi na-moderate na pagsubok sa mga prototype ng chatbot, at palagi itong nagbibigay sa akin ng isang goldmine ng feedback.
Makakakuha ka ng mga reaksyon ng user at pag-uugali sa pag-navigate lahat nang hindi kinakailangang mag-iskedyul ng mga panayam.
Ito ay partikular na kapaki-pakinabang para sa pagtukoy ng mga punto kung saan mali ang pagkabasa ng mga user sa bot o hindi inaasahang mga pagbabago sa daloy.
Maze

Gusto kong gumamit ng Maze para sa mabilis na pagsubok ng signal.
Kapag gusto mo lang malaman: May saysay ba ang daloy na ito?
Pagbabalik tanaw

Sinusuportahan ng Lookback ang mga live na panayam at pag-record ng screen para maobserbahan mo ang mga real-time na reaksyon at mga isyu sa kakayahang magamit.
Sa personal, nakakuha ako ng maliliit na isyu sa timing o hindi malinaw na mga salita sa pamamagitan lamang ng panonood sa isang user na nag-aalangan sa loob ng tatlong segundo sa kalagitnaan ng convo.
Mga Platform ng AI Chatbot
Ito ang mga end-to-end na platform na ginagamit sa panahon ng pagpapatupad ng chatbot upang aktwal na bumuo at mag-deploy ng mga karanasan sa pakikipag-usap. Madalas nilang kasama ang mga tool para sa logic, integrations, at natural na paghawak ng wika.
Botpress

Binubuo ko ang lahat Botpress : tinatamaan nito ang matamis na lugar sa pagitan ng walang code at ganap na kakayahang umangkop ng developer.
Botpress nag-aalok ng ganap na tampok na platform para sa pagbuo ng AI sa pakikipag-usap na may suporta para sa NLU, RAG, at mga custom na daloy.
Ang visual builder ay intuitive para sa mga designer, at sinusuportahan ng platform ang real-time na pagsubok at pag-debug.
At ito ay isang malakas na akma para sa mga koponan na naghahanap upang pumunta mula sa konsepto sa produksyon na may kaunting code.
Pinakamaganda sa lahat? Ito ay libre!
Rasa

Bilang isang taong nagmula sa isang hindi teknikal na background, sasabihin ko na ang Rasa ay mas engineering-intensive. Gumamit ako ng Rasa para sa higit pang ML-heavy, custom na mga bot tulad noong kailangan ko ng ganap na kontrol sa mga modelo ng layunin.
Ngunit kung ang iyong koponan ay may karanasan sa Python at kailangang bumuo ng isang bagay na lampas sa drag-and-drop logic, ang Rasa ay hindi kapani-paniwalang makapangyarihan.
Dialogflow

Dialogflow ay mahusay para sa mga simpleng bot o kapag ang iyong stack malalim na sa Google Cloud.
Ginamit ko ito minsan para bumuo ng voice-enabled na IT helpbot na nakatali Google Calendar at Sheets.
Ito ay hindi kasing-flexible para sa mga advanced na daloy o custom na lohika, ngunit talagang maayos kung ang iyong mga pangangailangan ay diretso.
Mga Tool sa Analytics at Optimization
Kapag live na ang iyong chatbot, kakailanganin mo ng insight sa kung paano ito gumaganap. Sinusubaybayan ng mga tool ng Analytics ang gawi ng user, tagumpay sa pag-uusap, drop-off point, at higit pa.
Botpress (built-in)

Isa pang aspeto ng Botpress na gusto ko ay ang built-in na tab ng analytics.
Napakadaling i-debug ang mga daloy sa konteksto at makita kung ano ang na-type ng mga user bago nalito ang bot.
Dashbot

Kung nagpapatakbo ka ng maraming bot o gusto mo ng nakalaang dashboard para sa pakikipag-ugnayan at pagganap, mahusay ang Dashbot.
Nagbibigay ito sa mga user ng structured na insight sa mga bagay tulad ng pagpapanatili ng user at fallback trigger.
Google Analytics (pasadyang mga kaganapan)

Lubos kong inirerekumenda Google Analytics para sa mga marketing team na gustong makita kung paano nakakaapekto ang bot sa mga conversion, bounce rate, o pangkalahatang pakikipag-ugnayan sa page.
Hindi ito chatbot-native, ngunit ito ay mahusay para sa mas malawak na pagsusuri ng funnel.
Magdisenyo ng Mas Matalinong Chatbots
Ang disenyo ng Chatbot ay ang pundasyon ng bawat mahusay na karanasan sa chatbot.
Botpress ay isang platform ng ahente ng AI na nagbibigay sa lahat ng mga tool upang bumuo at mag-deploy ng mga matatalinong ahente na may natural na pag-uusap.
Gamit ang mga built-in na tool sa disenyo, magagamit muli na mga template, at isang malakas na NLU engine, Botpress ginagawang madali ang paggawa ng mga bot na hindi lamang gumagana ngunit pakiramdam ng tao.
Simulan ang pagbuo ngayon . Ito ay libre.
Mga FAQ
Gaano katagal bago magdisenyo at maglunsad ng chatbot?
Ang pagdidisenyo at paglulunsad ng isang mahusay na gumaganang chatbot ay maaaring tumagal kahit saan mula sa ilang oras hanggang ilang linggo, depende sa pagiging kumplikado. Ang mga simpleng FAQ bot ay maaaring maging live sa loob ng 2 hanggang 3 oras, habang ang mga mas advanced na bot na humahawak sa mga kumplikadong gawain ay maaaring tumagal ng ilang araw o higit pa upang matiyak ang kalidad at pagiging maaasahan.
Kailangan ko ba ng mga kasanayan sa coding para magdisenyo ng chatbot?
Ang mga kasanayan sa pag-coding ay hindi mahigpit na kinakailangan para sa disenyo ng chatbot, salamat sa mga visual builder at mga tool na walang code na inaalok ng mga platform tulad ng Botpress (o Dialogflow ). Gayunpaman, madalas na nakikinabang ang mga kumplikadong pagsasama o espesyal na feature mula sa suporta ng developer upang mapalawak ang mga kakayahan ng bot.
Maaari bang pangasiwaan ng chatbot ang maraming wika o diyalekto sa iisang bot?
Maaaring pangasiwaan ng chatbot ang maraming wika o diyalekto sa iisang bot kung idinisenyo ito gamit ang mga modelo ng multilingual na natural language understanding (NLU) at sinusuportahan ang data ng pagsasanay na tukoy sa wika. Maraming modernong chatbot platform ang nag-aalok ng mga built-in na kakayahan sa multilinggwal, ngunit kakailanganin mo pa ring magplano ng mga pagsasalin nang mabuti at subukan ang mga nuances sa parirala, konteksto ng kultura, at inaasahan ng user sa iba't ibang rehiyon.
Paano ko masusukat kung matagumpay ang disenyo ng aking chatbot pagkatapos ng paglunsad?
Sinusukat ang tagumpay sa disenyo ng Chatbot pagkatapos ng paglulunsad gamit ang mga sukatan tulad ng mga rate ng pagkumpleto ng gawain, mga marka ng kasiyahan ng user, mga rate ng fallback, at average na oras ng paglutas. Nakakatulong ang mga log ng pag-uusap at feedback ng user na matukoy ang mga punto ng alitan at pangkalahatang pagiging epektibo.
Anong mga karaniwang pagkakamali ang dapat kong iwasan kapag nagdidisenyo ng mga pag-uusap sa chatbot?
Kasama sa mga karaniwang pagkakamali sa disenyo ng chatbot ang paggamit ng robotic o sobrang pormal na wika, hindi paglilinaw sa mga kakayahan ng bot, paggawa ng mga mahigpit na daloy na binabalewala ang mga hindi inaasahang input, at kulang sa mga epektibong fallback na mensahe. Nakakatulong ang pagsubok sa mga totoong user na matiyak ang mga natural na pag-uusap at maayos at kapaki-pakinabang na pakikipag-ugnayan.