Ang Pinakamakumpletong Gabay sa NLP Chatbots sa 2025

Noon, ang mga tradisyonal na chatbot ay sagabal sa ating buhay—pero ngayon, karamihan ay NLP chatbots na, na kayang umunawa at makipag-usap nang mas kumplikado sa mga user.

Pinapagana ng AI ang NLP chatbots, kaya nilang makipag-usap nang mas maluwag para makamit ang isang layunin—tulad ng pagbebenta ng produkto o pagtulong sa teknikal na problema—hindi lang parang simpleng tanong-sagot.

Sa artikulong ito, tatalakayin ko ang lahat ng dapat mong malaman tungkol sa natural language processing AI chatbots, kabilang ang:

• NLP chatbots kumpara sa rule-based chatbots
• Karaniwang mga termino sa NLP
• Mga benepisyo ng NLP chatbots
• Karaniwang gamit
• Paano gumawa ng sarili mong NLP chatbot

Ano ang NLP chatbot?

Ang natural language processing (NLP) chatbot ay isang conversational software na pinapagana ng AI na idinisenyo para tularan ang pakikipag-usap ng tao sa mga user.

Maaaring text-based o voice-based ang NLP chatbots.

Gamit nila ang NLP para maunawaan ang layunin ng mensahe, kunin ang kailangang impormasyon, at bumuo ng kapaki-pakinabang na sagot.

Maraming NLP chatbots ang LLM agents: software na pinapagana ng LLMs pero iniangkop ng tagabuo.

Sa paggamit ng mga LLM tulad ng GPT ng OpenAI, mas madali kaysa sa iyong inaakala ang paggawa ng sarili mong GPT chatbot.

Ano ang pinagkaiba ng NLP chatbot at rule-based chatbot?

Gumagamit ng AI ang NLP chatbots para tularan ang pakikipag-usap ng tao. Ang mga tradisyonal na chatbot—kilala rin bilang rule-based chatbots—ay hindi gumagamit ng AI kaya mas limitado ang kanilang pakikisalamuha.

Ang rule-based chatbots ay idinisenyo para sundin nang mahigpit ang mga patakaran ng usapan na itinakda ng gumawa nito.

Kung maglagay ang user ng partikular na utos, magbibigay ang rule-based chatbot ng nakahandang sagot.

Ngunit anumang tanong ng user na hindi saklaw ng mga patakarang ito ay hindi masasagot ng rule-based chatbot.

Naiintindihan ng NLP chatbots ang natural na wika

Siyempre, kayang unawain at ipaliwanag ng NLP chatbots ang natural na wika.

Maaaring magpadala ang user ng mensahe na parang nakikipag-usap sa tao, at kayang tukuyin ng NLP chatbot ang ibig sabihin nito.

Kasama rito ang:

• Pag-unawa sa maling baybay at gramatika
• Pagtukoy kung tanong o layunin ang mensahe
• Pagkilala sa emosyon ng user batay sa kanilang wika

Dahil dito, mas napapalapit ang NLP chatbots sa tunay na pakikipag-ugnayan ng tao. Ang rule-based chatbot ay makakasagot lang nang tama sa limitadong utos.

Nagpapadali ng pag-uusap ang NLP chatbots, hindi lang simpleng tanong-sagot

Kung makipag-ugnayan ang user sa rule-based chatbot, anumang hindi inaasahang input ay nauuwi sa patid na usapan.

Dahil sa mahigpit na programang sinusunod, madalas parang tanong-sagot lang ang usapan sa rule-based chatbots: Paano kita matutulungan ngayon? Anong modelo ang gusto mo? Magkano ang budget mo?

Madalas, mapapalitan ng FAQ page ang rule-based chatbots. Pero dahil kayang umangkop ng NLP chatbot sa daloy ng usapan, kaya nitong makipag-usap nang buo at masalimuot sa mga user.

Patuloy na gumagaling ang mga NLP chatbot

Ang tanging paraan para gumaling ang rule-based chatbot ay dagdagan ng programmer ang mga patakaran.

Pero ang NLP chatbot ay gumagaling gamit ang datos mula sa mga user.

Ang kakayahang gumaling ay nagpapahusay sa NLP chatbot sa pag-unawa ng iba-ibang paraan ng pagtatanong o pagpapahayag ng layunin.

Habang dumarami ang usapan nito sa mga user, lalo itong humuhusay sa pag-unawa at pakikipag-usap.

NLP, NLU, at NLG, hala!

Kasama sa pag-unawa sa NLP chatbots ang maraming daglat. Magkakaugnay man, bawat isa ay tumutukoy sa tiyak na aspeto ng komunikasyon ng makina at tao.

Natural language processing

Ang pinakamalawak na termino, natural language processing (NLP), ay sangay ng AI na nakatuon sa natural na pakikipag-ugnayan ng tao at makina.

Layunin ng NLP na bigyang-kakayahan ang makina na unawain at tumugon sa wika ng tao sa paraang makabuluhan at kapaki-pakinabang.

Kapag tinutukoy ang NLP, kasama rito ang mga subfield ng NLU at NLG.

Pag-unawa sa natural na wika

Ang Natural language understanding (NLU) ay subfield ng NLP.

Nakatuon ang NLU sa kakayahan ng makina na unawain ang layunin sa likod ng input ng tao.

Kasama sa NLU ang mga gawain tulad ng pagkilala ng layunin, pagkuha ng entity, at pagsusuri ng damdamin—mga bahagi na nagpapaintindi sa software ng text mula sa tao.

Natural language generation

Ang natural language generation (NLG) ay isa pang subfield ng NLP.

Nakatuon ito sa paggawa ng tugon ng makina na malinaw at akma sa konteksto.

Kasama sa NLG ang pagpili ng nilalaman (pagpapasya kung paano tutugon sa tanong), pagpaplano ng pangungusap, at pagbubuo ng huling text output mula sa software.

Mga Benepisyo ng NLP Chatbot

Suporta sa empleyado

Kapag gumamit ng NLP chatbot ang isang organisasyon, naia-automate nila ang mga gawain na dati ay ginagawa ng mga empleyado.

Maaaring tumanggap ng tawag sa customer support ang chatbot, mag-iskedyul ng meeting, o magsagawa ng pagsusuri at maghatid ng ulat.

Kapag mas kaunti ang oras na ginugugol ng mga empleyado sa paulit-ulit na gawain, mas makakapagtuon sila sa mas mahahalagang proseso—yaong nangangailangan ng mas mataas na antas ng estratehiya, empatiya, o pagkamalikhain.

Libreng pagsasalin

Kasama sa kakayahan ng NLP chatbot ang pagsasalin, kaya kayang maglingkod ng organisasyon sa kahit anong wika nang walang dagdag na gastos.

Karaniwan, pinapagana ng malalaking language model (LLMs) ang NLP chatbots, kaya nilang gumana sa iba-ibang wika. Ang ChatGPT lang ay maaaring gamitin sa mahigit 80 wika.

Kapag gumamit ng platform ang mga bot builder para gumawa ng AI chatbots, maaari rin silang magdagdag ng sariling kakayahan sa pagsasalin.

24/7 na suporta

Isa sa mga benepisyo ng anumang chatbot ay ang pagiging available nito nang buong oras.

Dahil kayang hawakan ng NLP chatbots ang maraming interaksyon mula simula hanggang dulo, hindi na laging kailangan ang empleyado para tumulong sa bawat tanong.

Dahil laging aktibo ang enterprise chatbot, ibig sabihin, maaaring makabuo ng listahan ng leads o maglingkod sa customer anumang oras ng araw ang mga kumpanya.

Kakayahang lumaki

Sa paghawak ng karamihan sa usapan ng user, pinapayagan ng NLP chatbots ang mga kumpanya na mag-scale sa antas na imposibleng makamit kung empleyado lang ang aasahan.

Kayang sagutin ng NLP chatbots ang maraming sabayang tanong, pabilisin ang mga proseso, at tapusin nang maayos ang iba-ibang gawain.

Kung layunin ang magpalaki ng negosyo, kailangan ang AI automation.

Mga kakayahan sa integration

Sabi ni Peter Gentsch, isang propesor ng AI, sa kanyang aklat na AI in Marketing, Sales and Service: "Para sa user, tila “matalino” ang mga chatbot dahil sa kakayahan nilang magbigay ng impormasyon. Pero, ang chatbot ay kasing talino lang ng database na pinagmumulan nito."

Para makabuo ng pinakamahalagang chatbot, dapat itong maisama sa mga umiiral na sistema at platform ng kumpanya.

Mas nagiging kapaki-pakinabang ang NLP chatbot kung kaya nitong gumawa ng aksyon sa mga sistema: mag-update ng CRM, magpadala ng email, mag-abiso sa empleyado.

Ang ganitong uri ng tuluy-tuloy na integrasyon sa mga proseso ng negosyo ay nangangailangan ng a) mga developer para bumuo ng integrasyon sa pagitan ng chatbot at mga sistema, o b) paggamit ng chatbot platforms na may built-in na integrasyon sa mga karaniwang platform.

Mas mababang gastos

Ang mga kumpanyang gumagamit ng AI ay nag-ulat ng 52% pagbawas sa gastos sa paggawa.

Isa sa mga pangunahing benepisyo ng NLP chatbots ay ang pagiging matipid—pinapahintulutan nila ang mga kumpanya na palawakin ang operasyon nang hindi lumalaki ang gastos.

Kapag maayos na naipatupad, ang pag-aautomat ng mga usapan gamit ang NLP chatbot ay laging magdudulot ng positibong ROI, anuman ang gamit nito.

Pinakamahuhusay na Gamit ng NLP Chatbots

Dahil sa kakayahan nitong umangkop, maaaring gamitin ang NLP chatbots sa iba’t ibang sitwasyon, mula sa enterprise chatbots hanggang AI agents para sa maliliit na negosyo. Makikita ang NLP chatbots sa mga sumusunod:

• Serbisyong pinansyal
• Real estate
• Edukasyon
• Mga hotel at restawran
• Kalusugan 
• Seguro
• Mga airline
• Pamahalaan 

Ngunit dahil sa kakayahan nilang makipag-usap nang natural, maaaring gamitin ang NLP chatbots sa anumang usapan. Maaari silang iakma para magpatakbo ng D&D role-playing game, tumulong sa takdang-aralin sa matematika, o magsilbing tour guide.

Mga chatbot para sa suporta sa customer

Isa sa mga unang malawakang gamit ng chatbots ay ang mga bot para sa suporta sa customer.

At patuloy pa itong sumisikat. Sa katunayan, 83% ng mga gumagawa ng desisyon ang nagsasabing balak nilang dagdagan ang puhunan sa AI para sa serbisyo sa customer sa susunod na taon.

Natural na gamit ng NLP chatbots ang customer support, dahil sa kakayahan nitong magserbisyo 24/7 at sa iba’t ibang wika.

Mula pa noong panahon ng tradisyonal na rule-based chatbots, naililipat na ng mga customer support team ang pinakasimpleng tawag sa mga chatbot.

Sa pagdating ng NLP chatbots, mas kumplikadong tanong ng customer ang kayang sagutin ng AI automation, mula sa tulong sa pagbili hanggang sa pagresolba ng teknikal na problema.

Mga chatbot para sa lead generation

Maraming gamit ang NLP chatbots sa loob ng isang AI-enhanced sales funnel, kabilang ang lead qualification at AI lead generation.

Sakto ang NLP chatbots para sa lead generation, dahil napakaraming usapan ang kailangang salain ng sales at marketing teams.

Maaaring makipag-ugnayan ang chatbot sa mga bisita ng website, o magpadala ng mensahe sa mga contact sa email o iba pang messaging channels.

Para magamit nang husto, dapat maisama ang NLP chatbots sa mga kaugnay na internal na sistema.

Ang lead generation chatbot ay kailangang nakakabit sa CRM ng kumpanya, sistema ng pag-book ng kalendaryo (tulad ng Calendly), at nailalagay sa pinakaangkop na mga messaging channel (email, website, o mga channel tulad ng WhatsApp).

Mga internal na chatbot para sa empleyado

Bagama’t karamihan sa NLP chatbots ay nakaharap sa customer, dumarami ang mga kumpanyang gumagamit ng NLP chatbots para sa internal na proseso.

Kasama rito ang HR, IT support, o tulong sa mga gawain tulad ng dokumentasyon.

Pinakakaraniwan ang ganitong klase ng chatbot sa mga kumpanyang maraming empleyado.

Paano Gumawa ng NLP Chatbot sa 5 Hakbang

Bagama’t puwedeng gumawa ang mga developer ng sarili nilang NLP chatbot mula sa simula, karamihan sa mga organisasyon ay gumagamit ng chatbot platform para bumuo ng AI chatbot nila.

Pinapayagan ng platform ang iyong team na bumuo ng pasadyang chatbot gamit ang mga built-in na integration, dagdag na seguridad, at mga handang feature.

Narito ang sunud-sunod na gabay sa paggawa ng sarili mong NLP chatbot:

Hakbang 1: Pumili ng platform

Maraming kumpanya ang nagpasya na bumuo ng sarili nilang NLP chatbot mula sa simula.

Nakakaakit ito: ikaw ang may kontrol, walang limitasyon, walang buwanang bayad. Pero kakaunti ang tumatagal sa ganitong paraan.

Matagal at matrabaho ang paggawa mula simula. Bukod pa rito, mas matagal mong magagawa ang chatbot o mas mababa ang kalidad—o pareho.

Sa pagpili ng platform, isaalang-alang ang natatanging pangangailangan ng iyong kumpanya.

Kung gusto mo ng platform na hindi nililimitahan ang kakayahan ng chatbot mo, maghanap ng enterprise chatbot platform na may bukas na pamantayan at extensible na stack.

Kung pinakamahalaga sa iyo ang privacy ng data, maghanap ng platform na may mataas na pamantayan sa seguridad.

Kung baguhan ang iyong developer team, maghanap ng platform na madaling gamitin ang interface.

Kung kailangan mo ng ideya, puwede mong silipin ang aming listahan ng pinakamahusay na chatbot platforms.

At kung interesado kang makipag-usap bukas, puwede kang makipag-ugnayan sa aming sales team.

Hakbang 2: Kolektahin ang iyong datos

Kung gusto mong sanayin ang chatbot mo gamit ang impormasyon ng kumpanya – tulad ng HR policies o mga transcript ng customer support – kailangan mong kolektahin ang mga impormasyong gusto mong gamitin sa pagsasanay ng chatbot.

Hindi lahat ng enterprise ay gumagamit ng orihinal na datos para sanayin ang chatbot. Madalas, sapat na ang advanced prompting para idisenyo ang daloy ng chatbot.

Kung gusto mo naman ng chatbot na mas akma sa alok ng iyong kumpanya, ang pagtipon ng data at paggamit nito para sanayin ang chatbot ay isang paraan.

Hakbang 3: Bumuo ng iyong chatbot

Kapag pumili ka ng chatbot platform, siguraduhing may sapat itong mga materyal na pang-edukasyon para tulungan ang iyong team sa buong proseso ng paggawa.

Halimbawa, nag-aalok kami ng mga kursong pang-akademya, araw-araw na livestream, at malawak na koleksyon ng mga tutorial sa YouTube.

Mahirap ang paggawa ng bot lalo na kung nagsisimula pa lang—malaking tulong ang may mga resources na madaling ma-access.

At kung bago pa lang ang iyong team sa paggawa ng bot, karamihan sa mga enterprise chatbot platform ay may drag-and-drop na visual flow builder na nagpapadali sa pagbuo at pagtingin ng iyong mga workflow.

Hakbang 4: Isama at iangkop

Hindi umiiral ang mga chatbot nang hiwalay. Hindi lang ito para sa pakikipag-ugnayan sa customer o pagpapaliwanag ng isang patakaran.

Pinakamabisa ang NLP chatbots para sa enterprise kapag naka-integrate sa mga sistema at platform ng kumpanya mo.

Maaaring kabilang dito ang mga talahanayan at dokumento, website, o iba pang third-party na serbisyo—halimbawa, mga platform tulad ng Hubspot, AWS, Google Analytics, Intercom, Calendly, Microsoft Teams, Slack, Stripe, Mixpanel, Telegram, WhatsApp, o Zendesk.

Kung gumagamit ka ng AI chatbot platform, karamihan ng oras ng team mo ay gugugulin sa pagpino ng mga integration ng bot, hindi sa mismong paggawa ng chatbot.

At kung pipili ka ng matibay na platform, magagawa mong iakma ang tono at personalidad ng chatbot mo.

Hindi mo kailangang pumili ng partikular na mga salita, pero puwede mong itakda kung kailan dapat magsalita nang may paghingi ng paumanhin ang chatbot mo, o anong uri ng wika ang gagamitin sa paglalarawan ng iyong mga produkto.

Hakbang 5: I-deploy

Isa sa pinakamagandang katangian ng chatbot ay madali itong mailunsad sa kahit anong plataporma o messaging channel.

Maraming negosyo ang nagde-deploy ng chatbot hindi lang sa kanilang website, kundi pati sa kanilang mga social media channel o internal messaging platform.

Ang NLP chatbots ay mabisang paraan para isakatuparan ang matagumpay na omnichannel na estratehiya.

Mabibigyan ng pare-parehong serbisyo ang iyong mga user sa iba’t ibang channel, at makakatanggap sila ng tulong na akma sa platform.

Halimbawa, ang komunikasyon ng customer mula sa isang WhatsApp chatbot ay maaaring humiling ng pagpapalit ng password sa internal na sistema mo.

Mag-deploy ng custom na NLP chatbot sa susunod na buwan

Ang mga kumpanyang magtatagal sa susunod na 5 taon ay yaong may AI.

Pinapayagan ng NLP chatbots ang mga negosyo na palawakin ang kanilang mga proseso sa paraang matipid na dati ay imposible.

Pinapayagan ng Botpress ang mga kumpanya na gumawa ng mga pasadyang, LLM-powered na chatbot at AI agent. Ang aming mga agent ay puwedeng gamitin sa anumang sitwasyon at naka-integrate sa anumang sistema o channel.

Simulan ang paggawa ngayon. Libre ito.

O makipag-ugnayan sa aming sales team para malaman pa ang iba.

FAQs

1. Anong mga pamantayan ang dapat kong gamitin sa pagsusuri ng NLP chatbot platforms?

Sa pagsusuri ng NLP chatbot platforms, bigyang-pansin ang mga pangunahing aspeto tulad ng kadalian ng paggamit (para sa teknikal at di-teknikal na user), suporta para sa malalaking language model (LLM), mga opsyon sa integration sa kasalukuyang sistema (hal. CRM o API), scalability, multilingual NLU, at kakayahang i-customize. Mahalaga rin ang dokumentasyon at aktibong suporta para magtagumpay.

2. Ano ang mga karaniwang hamon sa integration ng NLP chatbots?

Kabilang sa mga karaniwang hamon sa pagsasama (integration) ng NLP chatbots ang pagkonekta sa mga lumang sistema na walang modernong API at pamamahala ng mga pagbabago sa backend na maaaring makasira ng mga daloy ng usapan. Dagdag pa rito, pinapalala ng pagpapatotoo (authentication) at pagkakapare-pareho ng datos sa iba’t ibang plataporma ang pagsasama.

3. Paano ikinukumpara ang open-source platforms sa commercial platforms para sa NLP chatbot development?

Nagbibigay ang mga open-source na NLP chatbot platform ng buong kontrol, kaya angkop ito para sa mga developer na kailangang mag-angkop. Gayunpaman, kadalasan ay kulang ito sa kadalian ng paggamit, handang pagsasama, managed hosting, at suporta para sa negosyo na mayroon sa mga commercial platform, kaya mas mabilis gamitin ang commercial options para sa mga team na limitado ang kakayahan sa engineering.

4. Puwede ba akong lumipat ng platform matapos gumawa ng chatbot?

Oo, puwede kang lumipat ng chatbot platform kahit tapos ka nang gumawa, pero kailangan mong buuin muli ang mga daloy ng usapan (conversation flows), muling isama ang backend systems, at ilipat ang training data at memorya ng user. Bagama’t posible ito, nangangailangan ito ng maayos na pagpaplano, at mahalagang suriin ang mga tampok ng bagong platform para maiwasan ang pagbagsak ng kakayahan.

5. Paano pinangangalagaan ng NLP chatbots ang privacy ng user data?

Pinangangalagaan ng NLP chatbots ang privacy ng user data sa pamamagitan ng pag-encrypt ng datos habang ipinapadala at nakaimbak, at pagbibigay ng detalyadong kontrol sa pag-iimbak at pagpapanatili ng datos. Ang pinakamahusay na mga platform ay sumusunod sa mga regulasyon sa proteksyon ng datos tulad ng GDPR, HIPAA, o CCPA at nagbibigay-daan sa iyo na i-configure ang pamamahala ng pahintulot at access logs.