Bir Chatbot Nasıl Çalışır?

Chatbot'un ne olduğunu bilmiyorsanız, önce şunları okumalısınız chatbot nedir.

İyi tasarlanmış bir chatbot'u çalışırken görmek şaşırtıcıdır, ancak bir chatbot'un gerçekte nasıl çalıştığını anladığınızda daha da güçlüdür.

Size bir chatbotun nasıl yapıldığının tam resmini vereceğiz. Bir chatbot yapımında kullanılan bileşenlerden chatbottaki gerçek bilgi akışına kadar.

Açıkçası, belirli bir sohbet botu için gereken tam bileşenler, oluşturduğunuz sohbet botunun türüne bağlı olacaktır, ancak bu size mevcut bileşenler hakkında bir fikir verecektir.

Sohbet robotunuzu bir kanal

Her sohbet robotu, kullanıcının kendisiyle etkileşime girmesini sağlamak için bir kanala ihtiyaç duyar. Bu kanal aslında Facebook Messenger, Slack, Telegram, Microsoft team veya gömülü bir web sohbeti gibi bir mesajlaşma platformudur.

En az bir mesajlaşma platformuna ihtiyacınız var, ancak birden fazla mesajlaşma platformunu da bağlayabilir ve kullanıcıların hangisini tercih ettiklerini seçmelerine izin verebilirsiniz.

Kanal, sohbet robotunun kullanıcı arayüzüdür, tıpkı bir web sayfasının tıklamalarla bir yazılımla etkileşime girmenize izin vermesi gibi.

‍

ile girdinin şifresini çözme Doğal Dil İşleme

Doğal dil işleme (NLP) motorları, doğal dildeki bir cümlede saklı olan niyetleri belirleme yeteneğine sahiptir. "Doğal dil" ifadesini tam olarak belirtmek önemlidir çünkü net talimatlar gerektiren daha az akıllı botların aksine, sohbet robotları insan benzeri konuşma türlerini anlayabilir.

Örneğin aşağıdaki ifadelerin hepsi aynı amaca yöneliktir, yani bir uçuş rezervasyonu yapmak:

1. Bir uçuş rezervasyonu yapmak istiyorum
2. Dubai'den Moskova'ya gitmek istiyorum
3. Bir uçuşa ihtiyacım var

Bir chatbotun doğal dildeki metinleri veya konuşmaları anlayabilmesi için NLP motorlarına erişmesi gerekir.

NLP motoru bir cümleyi alabilir ve arkasındaki niyetin ne olduğunu belirli bir güven seviyesiyle çıkarabilir. Doğal Dil İşleme bir yapay zeka alanıdır ve belirli bir eğitim gerektirir.

İşte bu nedenle Botpress adresinde ifade dediğimiz şeyleri soruyoruz. Bunlar anlamanın önemli bir parçasıdır. İfadeler bir cümlenin varyasyonlarıdır, aynı niyeti formüle etmenin farklı yollarıdır.

NLP motorları bunu eğitmek için kullanacaktır.

Diyalog Yöneticisi / Görsel Konuşma Oluşturucu

Bu aynı zamanda bir sohbet robotunun önemli bir parçasıdır çünkü deneyimi tasarladığınız yer burasıdır. Sohbet robotu amacı anladıktan sonra bir karar vermesi gerekir.

Olabilecek çok yaygın 3 şey vardır; harekete geçmek, bilgi istemek veya desteklenmeyen bir niyeti ele almak.

Görsel konuşma oluşturucunuz, ne olacağını, nasıl olacağını ve bunu gerçekleştirmek için kullanılan dili tasarlamanıza olanak tanır.

"Bana yarın Paris'e bir uçuş ayarla" dersem. NLP motoru bir uçuş rezervasyonu yapma niyetimi algılayacaktır. Kalkış zamanı olarak yarını, gitmek istediğim yer olarak Paris'i çıkaracaktır, ancak kalkış şehrim eksiktir. Görsel konuşma oluşturucu, bir kalkış şehri istemeniz ve ardından uçuş rezervasyonu eylemini gerçekleştirmeniz gerektiğini ele almanızı sağlayacaktır.

Bu çok basit bir örnek, ancak bazı durumlarda karmaşıklığın daha yüksek olduğunu ve bu nedenle harika bir deneyim tasarlamanın sohbet botunuzun başarısı için çok önemli olabileceğini anlayabilirsiniz, bu nedenle iletişim yöneticisi bulmacanın önemli bir parçasıdır.

‍

Analitik

Sohbet robotlarının performansını izlemek ve ölçmek için analitik gereklidir. Kullanıcı sayısı ve etkileşim türü gibi chatbot hakkında metrikler sağlarlar. Chatbot geliştiricilerinin bu tür metrikleri toplamasının kritik önem taşıdığı açıktır.

Nelerin eksik olabileceğini ve iyileştirilmesi gereken temel alanların neler olduğunu anlamak için kullanıcılarınızın etkileşimi hakkında size değerli bilgiler verir.

‍

İçerik Yönetim Sistemi

Kullanıcının dilindeki metin ve medya dosyaları gibi içeriğin konuşma akışından bağımsız olarak yönetilmesi gerekir. Dil, medya dosyaları ve uygulama, kullanıcının kim olduğuna, bağlama ve mesajlaşma platformuna bağlı olarak değişebilir.

Kod gibi içeriğin de profesyonel olarak korunması ve kaynak kontrollü olması gerekir. Bu, içeriği sohbet botunun geri kalanından ayırmanıza olanak tanıyarak yeniden kullanılabilir ve en önemlisi bakımı daha kolay hale getirir.

İçeriğinizi bağımsız olarak yönetmek çok basit ama çok önemli.

Döngüdeki İnsan

Döngüdeki insan, insanın sohbet robotunun kontrolünü ele alma yeteneğidir. Bazıları bunun sahip olunması gereken bir özellik olmadığını düşünebilir, ancak aslında öyle.

Bir insanın chatbot görüşmesini manuel olarak devralmak istemesinin birçok nedeni vardır, en yaygın olanı chatbotun son kullanıcının ne dediğini anlamamış olmasıdır.

Bir sohbet robotunun her zaman %100 doğru olacağına inanarak kendimize yalan söylemiş oluruz. Bu konuda sürekli ilerleme kaydetsek bile, her şeyi ele almada mükemmel olamaz. Bir kullanıcı kapsam dışına çıktığında, harika bir kullanıcı deneyimini sürdürmek için döngüdeki insan çok önemli hale gelir.

‍

Mimarlık

Mimari bir bileşen olmasa da, her yazılım gibi her sohbet botunun da bir mimarisi vardır. Eğer yazılım mimarisi yüksek standartlarda değilse, chatbot genişletilebilir ve bakımı kolay olmayacaktır.

Sohbet botunuzu oluşturmak için bir diyalogsal yapay zeka platformu kullanmanın en büyük avantajı, her şeyin zaten ölçeklenebilirlik ve sürdürülebilirliğe izin verecek şekilde mimarileştirilmiş olmasıdır.

Tek yapmanız gereken, yerel olarak veya bulutta bir sunucu oluşturmaktır ve oluşturmaya ve otomatikleştirmeye hazırsınız.

Botpress çekirdek bileşen olmayan bazı modülleri etkinleştirmeyi veya devre dışı bırakmayı kolaylaştıran modüler bir mimariye sahiptir.

Bunun da ötesinde, platformun ve tabii ki sohbet botunuzun yeteneklerini genişletmek için kendi modülünüzü oluşturabilirsiniz.

‍

Veriler chatbot üzerinden nasıl akar?

‍

Bu unsurların hepsi sohbet robotunuzun mümkün olduğunca sorunsuz çalışmasını sağlamak için çok önemlidir. Bu unsurlardan birini kaldırdığınızda aynı deneyimi elde edemezsiniz.

Makro bir perspektiften bakıldığında, bilgi akışı şu şekilde gerçekleşmektedir.

Kanal üzerinden bir kullanıcı girişi vardır. Bu bilginin yaptığı ilk şey, NLP motoru tarafından değerlendirilmek üzere Diyalog Yöneticisine girmektir. NLP motoru, bir amaç bulmak için cümlelerin şifresini çözmeye çalışacak ve bu bilgiyi Diyalog Yöneticisine geri döndürecektir.

Bir niyet tespit edilirse, karar ağacına göre bir sonraki adımın nereye gideceğine karar vermek DM'ye bağlıdır. Üçüncü bir tarafın dahil edilmesi gerekiyorsa, diyalog yöneticisi talepte bulunacaktır.

Daha sonra her şey kullanıcıya kullandığı aynı kanal üzerinden geri gönderilir.

‍

Bu, bir sohbet robotunun nasıl çalıştığının basitleştirilmiş bir versiyonu olsa da, UX ve teknik açıdan böyle bir deneyim oluşturmanın karmaşıklığını kesinlikle takdir edebilirsiniz.

Açık kaynaklı bir diyalogsal yapay zeka platformu kullanmak, sohbet robotunuzdan hızlı bir şekilde değer elde etmenizi sağlamak için altyapıyı oluşturmak için harcanan zamanı büyük ölçüde azaltır.