聊天機器人如何工作？

如果您不知道什麼是聊天機器人，您應該首先閱讀什麼是聊天機器人。

看到一個精心設計的聊天機器人在運行真是太神奇了，但當你瞭解聊天機器人的實際工作原理時，它會更加強大。

我們將為您提供聊天機器人如何製作的全貌。從用於製作聊天機器人的元件到聊天機器人中的實際資訊流。

顯然，給定聊天機器人所需的確切元件將取決於您正在構建的聊天機器人的類型，但這會讓您瞭解可用的元件。

將聊天機器人連接到 頻道

每個聊天機器人都需要一個渠道來允許使用者與之交互。該頻道實際上是一個消息傳遞平臺，例如Facebook Messenger，Slack，Telegram，Microsoft團隊或嵌入式網路聊天。

您至少需要一個消息傳遞平臺，但您也可以連接多個消息傳遞平臺，並允許使用者選擇他們喜歡的任何消息傳遞平臺。

頻道是聊天機器人的用戶介面，就像網頁允許您通過點擊與軟體進行交互一樣。

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使用自然語言處理解密輸入

自然語言處理（NLP）引擎能夠識別隱藏在自然語言句子中的意圖。精確的「自然語言」很重要，因為與需要明確指令的不太智能的機器人不同， chatbots 可以理解類似人類的對話類型。

例如，以下短語都具有相同的意圖，即預訂航班：

1. 我想預訂航班
2. 我想從迪拜去莫斯科
3. 我需要航班

為了使聊天機器人能夠理解自然語言中的文本或語音，它需要訪問NLP引擎。

NLP引擎可以接受一個句子，並以一定的信心提取其背後的意圖。自然語言處理是人工智慧的一個領域，需要一定的訓練。

這就是為什麼在 Botpress，我們要求我們稱之為話語。它們是理解的重要組成部分。話語是句子的變體，是表達相同意圖的不同方式。

NLP引擎將使用它來訓練。

對話框管理員 /可視對話產生器

這也是聊天機器人的主要部分，因為這是您設計體驗的地方。一旦聊天機器人理解了意圖，它就需要做出決定。

有 3 件非常常見的事情可能發生;採取行動、詢問資訊或處理不受支援的意圖。

您的可視化對話構建器允許您設計將要發生的事情、它將如何發生以及用於實現它的語言。

如果我說“明天給我預訂飛往巴黎的航班”。NLP 引擎將檢測我預訂航班的意圖。它將提取明天作為出發時間，巴黎作為我想去的地方，但我的出發城市不見了。可視化對話構建器將允許您處理您需要詢問出發城市，然後採取預訂航班的行動。

這是一個非常簡單的例子，但您可以理解在某些情況下複雜性更高，因此設計出色的體驗對於聊天機器人的成功至關重要，這就是為什麼對話管理器是拼圖中必不可少的一部分。

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分析學

需要分析來監視和衡量 chatbots'的表現。它們在聊天機器人上提供指標，例如用戶數量和參與類型。對於聊天機器人開發人員來說，收集這些類型的指標顯然至關重要。

它為您提供有關用戶參與度的寶貴見解，以瞭解可能缺少的內容以及需要改進的關鍵領域。

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內容管理系統

用戶語言和媒體檔中的文本等內容需要獨立於對話流進行管理。語言、媒體文件和實現可能會根據使用者身份、上下文和消息傳遞平台而變化。

像代碼這樣的內容需要專業維護和原始程式碼控制。它允許您將內容與聊天機器人的其餘部分分離，使其可重複使用，最重要的是更易於維護。

這很簡單，但獨立管理您的內容非常重要。

人類在迴圈中

人與人迴圈是人控制聊天機器人的能力。有些人可能認為這不是必須具備的功能，但實際上確實如此。

人類可能想要手動接管聊天機器人對話的原因有很多，最常見的是聊天機器人不理解最終使用者所說的話。

我們會對自己撒謊，相信聊天機器人在 100% 的情況下都是正確的。即使我們在這件事上不斷取得進展，它也不能完美地處理所有事情。當使用者超出範圍時， 人機交互 對於保持出色的用戶體驗至關重要。

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建築

雖然架構不是一個元件，但就像任何軟體一樣，每個聊天機器人都有一個架構。如果軟體架構不是高標準，聊天機器人將無法擴展且易於維護。

使用對話式 AI 平臺構建聊天機器人的最大優勢是，一切都已經以一種允許可擴展性和可維護性的方式進行架構。

您需要做的就是在本地或 cloud，您就可以構建和自動化了。

Botpress 具有模組化架構，可以輕鬆啟動或停用某些非核心元件的模組。

最重要的是， 您可以構建自己的模組 來擴展平臺的功能，當然還有聊天機器人。

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數據如何流經聊天機器人

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這些元素都是使您的聊天機器人盡可能順利地工作的關鍵。刪除其中一個元素，您將不會獲得相同的體驗。

從宏觀角度來看，這是信息的流動方式。

通過通道進行用戶輸入。資訊做的第一件事是進入對話框管理器，由NLP引擎進行評估。NLP 引擎將嘗試解密句子以查找意圖並將該資訊返回到對話框管理員。

如果檢測到意圖，則由 DM 根據決策樹決定下一步要去哪裡。如果需要第三方參與，對話經理將提出請求。

然後，所有內容都通過使用者使用的相同通道發送回使用者。

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雖然這是聊天機器人工作的簡化版本，但您當然可以從用戶體驗和技術角度欣賞構建此類體驗的複雜性。

使用開源對話式 AI 平臺可大大減少構建基礎架構所花費的時間，以確保您迅速從聊天機器人中獲得價值。