- NLP（自然語言處理）聊天機器人是人工智慧驅動的工具，可以理解並產生類似人類的語言。
- NLP 聊天機器人可以詮釋不同的使用者輸入、偵測意圖、處理錯誤或俚語，並維持對話。
- 關鍵的 NLP 概念包括用於詮釋使用者意思的 NLU (自然語言理解)，以及用於撰寫連貫回覆的 NLG (自然語言產生)，兩者對於類人對話都非常重要。
- NLP 聊天機器人的優點包括多語言支援、全天候可用性、節省成本，以及與企業系統整合的能力，以自動化複雜的工作流程和個人化互動。
傳統的聊天機器人曾經是我們的剋星 - 但現在，大多數的聊天機器人都是 NLP 聊天機器人，能夠理解使用者並與他們進行複雜的對話。
NLP 聊天機器人由人工智慧驅動，讓它們可以為了達成目標而進行彈性的對話，例如銷售產品或排解技術問題，而不是脆生生的問卷式互動。
在這篇文章中，我將介紹關於自然語言處理AI 聊天機器人的所有知識，包括：
- NLP 聊天機器人與基於規則的聊天機器人
- 常見的 NLP 術語
- NLP 聊天機器人的好處
- 常見用例
- 如何構建自己的 NLP 聊天機器人
什麼是 NLP 聊天機器人？
自然語言處理(NLP) 聊天機是一種人工智慧驅動的會話軟體，設計用來模仿與使用者進行類似人類的對話。
NLP 聊天機器人可以是文字型或語音型。
他們使用 NLP 來瞭解訊息的意圖、擷取必要的資訊，並產生有用的回應。
許多 NLP 聊天機器人都是LLM 代理：由LLMs的軟體，但由建置者客製化。
透過使用LLMs （如OpenAI 的GPT），您可以更輕鬆地製作自己的GPT 聊天機。
NLP聊天機器人和基於規則的聊天機器人有什麼區別？
NLP 聊天機器人使用 AI 模仿人類對話。傳統聊天機器人 - 也稱為基於規則的聊天機器人 - 不使用 AI，因此它們的互動靈活性較低。
基於規則的聊天機器人被設計為嚴格遵循其創造者設定的會話規則。
如果使用者輸入特定指令，基於規則的聊天機器人就會產生預先完成的回應。
但是，任何超出這些規則的用戶查詢都將無法被基於規則的聊天機器人回答。
NLP 聊天機器人理解自然語言
當然，NLP聊天機器人可以理解和解釋自然語言。
使用者可以像與其他人溝通一樣傳送訊息，而 NLP 聊天機器人可以解讀其意義。
這包括
- 瞭解拼寫和語法錯誤
- 確定消息是問題還是意圖
- 根據使用者的語言記錄用戶的情緒
這使得 NLP 聊天機器人更接近自然人類交互的領域。基於規則的聊天機器人只能準確回應設定數量的命令。
NLP 聊天機器人促進對話，而不僅僅是問卷調查
如果聊天機器人使用者與基於規則的聊天機器人交互，任何意外的輸入都會導致對話死胡同。
由於其嚴格的程式設計，與基於規則的聊天機器人的對話通常感覺像是問卷調查：今天我能幫你什麼？您對哪種型號感興趣？你的預算是多少？
基於規則的聊天機器人通常可以被一個有據可查的常見問題解答頁面所取代。但是，由於 NLP 聊天機器人可以適應對話線索，因此它可以與用戶進行完整、複雜的對話。
NLP聊天機器人不斷改進
要改善基於規則的聊天機器人，唯一的方法就是程式設計師增加更多的規則。
但 NLP 聊天機器人會使用使用者提供的資料來改善。
改善的能力讓 NLP 聊天機器人更能了解不同的提問方式或意圖。
它與使用者的對話越多，就越能了解問題並進行對話。
NLP、NLU 和 NLG，天哪！
瞭解 NLP 聊天機器人帶有一系列首字母縮略詞。雖然它們都是相關的，但每個都是指機器和人類之間通信的一個特定方面。
自然語言處理
最廣泛的術語是自然語言處理 （NLP），是 AI 的一個分支，專注於機器和人類之間的自然語言交互。
NLP 的目標是讓機器能夠以有意義且有用的方式詮釋人類語言，並作出回應。
自然語言理解
自然語言理解(NLU) 是 NLP 的一個子領域。
NLU 著重於機器理解人類輸入背後意向的能力。
NLU 包括意圖識別、實體提取和情感分析等任務，這些任務使軟體能夠理解人類提供給它的文本。
自然語言生成
自然語言生成 (NLG) 是 NLP 的另一個子領域。
它著重於使機器的回應儘可能連貫且符合上下文。
NLG 涉及內容確定（決定如何響應查詢）、句子規劃和從軟體生成最終文本輸出。
NLP 聊天機器人的優點
員工支援
當一個組織使用 NLP 聊天機器人時，他們能夠自動執行原本由員工處理的任務。
聊天機器人可能會接聽客戶支持電話、安排會議或進行分析，然後在報告中提供結果。
當員工在重複性任務上花費的時間減少時，他們能夠將更多的時間集中在高級流程上——這些流程需要更高水準的策略、同理心或創造力。
免費翻譯
NLP 聊天機器人的語言功能包括翻譯，允許組織以任何語言為使用者提供服務，無需額外費用。
NLP 聊天機器人通常由大型語言模型 （LLMs），它可以跨語言運行。 ChatGPT Alone 可以在 80多種不同的語言中使用。
當機器人構建者使用平台構建 AI 聊天機器人時，他們還可以構建定製的翻譯功能。
全天候支援
任何聊天機器人的好處之一就是全時可用。
由於 NLP 聊天機器人可以從頭到尾處理許多交互，因此並不總是需要員工來協助個人查詢。
由於企業聊天機器人始終處於活動狀態，這意味著公司可以在一天中的任何時間建立潛在客戶清單或為客戶服務。
擴充性
通過接管大部分使用者對話，NLP 聊天機器人使公司能夠擴展到在依賴員工時無法實現的程度。
NLP 聊天機器人可以同時處理大量的詢問、加快處理速度，並可靠地完成各種任務。
若要擴大企業規模，AI 自動化是必要的。
整合能力
AI 教授 Peter Gentsch 在他的著作中指出 人工智能在市場營銷、銷售和服務中的應用:「對使用者來說，聊天機器人的資訊技能似乎很 」智慧"。然而，聊天機器人的智能程度僅與底層資料庫的智能程度相同"。
為了構建最高價值的聊天機器人，它應該與公司現有的系統和平臺集成。
如果 NLP 聊天機器人能夠對系統採取行動，那麼它就會非常有用：更新 CRM、發送電子郵件、通知員工。
這種與現有業務流程的無縫集成需要 a） 開發人員在他們的聊天機器人和他們的系統之間構建這些集成，或者 b） 使用聊天機器人平臺，為通用平臺提供內置集成。
降低成本
使用 AI 的公司報告指出人力成本降低了 52%。
NLP 聊天機器人的成本效益是它們的主要優勢之一——它們使公司能夠在成本不高的情況下建立自己的業務。
如果實施得當，無論用例如何，通過 NLP 聊天機器人自動化對話任務將始終帶來積極的投資回報率。
NLP 聊天機器人的最佳使用案例
由於 NLP 聊天機器人的彈性，因此可以用於各種不同的使用個案，從企業聊天機器人到小型企業的 AI 代理。您可以發現 NLP 聊天機器人可以用在以下領域
但由於其對話靈活性，NLP 聊天機器人可以應用於任何對話上下文。他們可以被定製來運行D&D角色扮演遊戲，説明做數學作業，或充當導遊。
客戶支援聊天機器人
聊天機器人最早被廣泛採用的用例之一是 客戶支持機器人。
而且它們仍然越來越受歡迎。事實上，83% 的決策者表示，他們計劃在未來一年增加對人工智能客戶服務的投資。
客戶支援是 NLP 聊天機器人的天然用例，他們提供全天候、多語言的服務。
自從有了傳統規則型聊天機器人之後，客戶支援團隊就將最簡單的通話交給聊天機器人處理。
隨著 NLP 聊天機器人的引入，AI 自動化可以處理日益複雜的客戶查詢，從購買幫助到解決技術難題。
潛在客戶生成聊天機器人
NLP 聊天機器人的許多用例都存在於AI 增強的銷售漏斗中，包括潛在客戶資格評估和AI 潛在客戶產生。
NLP 聊天機器人非常適合潛在客戶創造，因為銷售和行銷團隊必須篩選大量的合格對話。
聊天機器人可以與網站訪客互動，或透過電子郵件或其他訊息管道傳送訊息給聯絡人。
為了充分發揮其潛力，NLP 聊天機器人應與任何相關的內部系統整合。
潛在客戶聊天機器人需要與公司的 CRM、行事曆預約系統（如Calendly）整合，並部署於最適當的訊息傳送管道（電子郵件、網站或其他管道，如 WhatsApp).
內部員工聊天機器人
雖然大多數 NLP 聊天機器人都是面向客戶，但也有越來越多的企業在內部流程中採用 NLP 聊天機器人。
這些可能包括人力資源、IT 支援，或協助處理文件等內部工作。
這些類型的聊天機器人在擁有大量員工的企業中最常見。
如何以 5 個步驟建立 NLP 聊天機器人
雖然開發人員可以從頭開始構建自己的 NLP 聊天機器人，但大多數組織將使用聊天機器人平臺來構建他們的 AI 聊天機器人。
平台可讓您的團隊在內建整合、新增安全性和預先建立功能的支援下，建立自訂的聊天機器人。
以下是構建自己的 NLP 聊天機器人的分步指南：
第 1 步：選擇一個平臺
許多企業決定從零開始建立自己的 NLP 聊天機器人。
這可能是個吸引人的選擇：完全掌控、一片空白、不需每月支付訂閱費用。但很少有人能長期走這條路。
從頭開始構建是時間和勞動密集型的。 Plus，這意味著您的聊天機器人將需要更長的時間來構建或品質低得多 - 或兩者兼而有之。
當您選擇平台時，請牢記您公司的獨特需求。
如果您想要一個不會限制聊天機器人可能性的平台，請尋找具有開放標準和可擴充stack的企業聊天機器人平台。
如果資料隱私是您最關心的問題，請尋找擁有高安全標準的平台。
如果您的開發團隊是初學者，請尋找介面友善的平台。
如果您需要一些靈感，可以瀏覽我們的最佳聊天機平台清單。
如果您有興趣明天接聽電話，可以聯絡我們的銷售團隊。
第 2 步：收集數據
如果您想根據公司資訊（例如人力資源政策或客戶支持成績單）訓練聊天機器人，則需要收集您希望聊天機器人進行培訓的資訊。
並非每個企業都使用原始數據來訓練聊天機器人。通常，高級提示足以設計聊天機器人的流程。
但是，如果您想要一個聊天機器人，該聊天機器人需要額外的步驟來定製您公司的產品，那麼收集數據並使用它來訓練您的聊天機器人是一種方法。
第3步：構建您的聊天機器人
當您選擇聊天機器人平臺時，請確保您選擇的平臺帶有足夠的教育材料，以在整個構建過程中為您的團隊提供説明。
例如，我們提供學院課程、每日直播，以及廣泛的 YouTube 教學。
當您面臨學習曲線時，建立 Bot 可能是一項艱鉅的任務 - 有了唾手可得的資源，過程會比沒有資源時順暢得多。
如果您的團隊不熟悉機器人構建，大多數企業聊天機器人平臺都有一個拖放式視覺流程構建器，可以輕鬆可視化您的工作流程。
第 4 步：集成和自定義
聊天機器人不是存在於真空中的。他們的目的不僅僅是與客戶互動或解釋一套政策。
對企業最有用的 NLP 聊天機器人已整合到您公司的系統和平臺上。
這可能意味著表格和文檔、您的網站或其他第三方服務——想想 Hubspot、AWS 等平臺。 Google Analytics, Intercom, Calendly, Microsoft Teams, Slack, Stripe、Mixpanel、 Telegram, WhatsApp或 Zendesk.
如果您使用 AI 聊天機器人平臺，您團隊的大部分構建時間將用於完善機器人的整合，而不是構建聊天機器人本身。
如果您選擇一個強大的平台，它就能讓您自訂聊天機器人的語氣和個性。
您不需要選擇特定的詞彙，但您可以指示聊天機器人何時應該說抱歉的話，或應該用什麼類型的語言來描述您的產品。
步驟 5：部署
聊天機器人最好的方面之一是它可以輕鬆地部署在任何平臺或消息傳遞管道上。
許多企業選擇不僅在他們的網站上部署聊天機器人，而且在他們的社交媒體管道或內部消息平臺上部署聊天機器人。
NLP 聊天機器人是成功實現全渠道策略的簡化方式。
您的使用者可以透過多種管道體驗相同的服務，並獲得特定平台的協助。
例如，來自WhatsApp 聊天機器人的客戶通訊可以要求變更您內部系統的密碼。
下個月部署自定義 NLP 聊天機器人
在未來 5 年內倖存下來的公司將得到人工智慧的增強。
NLP 聊天機器人使企業能夠以以前無法實現的成本效益來擴展其業務流程。
Botpress 允許公司構建定製， LLM- 由聊天機器人和人工智慧代理提供支援。我們的代理可以部署在任何用例中，並與任何系統或管道集成。
今天就開始建立。這是免費的。
或 聯繫我們的銷售團隊 以瞭解更多資訊。
常見問題
1.我應該用什麼標準來評估 NLP 聊天機平台？
尋找符合您團隊技術水準、提供穩固整合、支援LLMs 且有擴充空間的平台。若能提供詳盡的文件和快速回應的支援，則可獲得加分。
2.NLP 聊天機器人最常見的整合挑戰是什麼？
連接舊有系統、同步即時資料以及維護穩定的 API 可能會很棘手，尤其是當後端發生變化而毫無預警時。
3.NLP 聊天機開發的開放原始碼平台與商業平台比較如何？
開放原始碼讓您可以完全控制並具有彈性，但您需要更多的開發能力。商業平台通常提供速度、支援和內建功能，讓生活更輕鬆。
4.我可以在建立聊天機器人之後再轉換平台嗎？
您可以這樣做，但就像搬家一樣。您需要重建流程、遷移資料，可能還要重新整合一切。這是可以做到的，只是要準備好一點點的提升。
5.NLP 聊天機器人如何確保使用者資料隱私？
好的平台會加密資料、匿名對話，並讓您設定儲存或分享的規則。根據您的需求，務必檢查是否符合 GDPR 或 HIPAA 等規定。
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