Чат-боты: обзор архитектуры и как они работают?

Просматривая несколько веб-сайтов или, возможно, связываясь с компанией, большинство из нас сталкивалось с очень полезными чат-ботами. Раньше чат-боты были очень жесткими и могли отвечать только на очень общие вопросы. Но с изобретением ИИ (искусственного интеллекта) чат-боты стали умнее, гораздо более интуитивно понятными и могут эффективно работать вместо агента службы поддержки клиентов. Но нам всегда приходит на ум один вопрос: “как работают чат-боты?”

Мы все знаем, что чат-боты в тренде уже пару лет. Изначально мы были немного обеспокоены его удобством использования, думая, что со временем оно постепенно исчезнет. Но на самом деле, мы все были неправы. Независимо от того, насколько велика или мала компания, чат-боты — это нечто большее, чем просто необходимость для обеспечения автоматизированного обслуживания клиентов и увеличения конверсии продаж.

Согласно недавнему опросу Facebook, более 50% людей хотят вести бизнес с компаниями, предоставляющими услуги живого чата. Чат-боты слишком быстро становятся популярными как среди клиентов, так и среди организаций из-за удобного подхода, сокращения рабочей силы и времени ожидания.

Многие из нас хотят знать, как работают чат-боты. Сложный ли это процесс? Хотя это быстро набирает популярность, для многих из нас это все еще новая концепция. Мы все еще изучаем новые технологии, как работают эти чат-боты, как использовать этих ботов в обслуживании клиентов и так далее.

Итак, позвольте мне подготовить для вас полезное руководство, чтобы дать вам представление о том, что это на самом деле и как чат-бот работает для удовлетворения потребностей клиентов.

Что такое чат-боты?

Для лучшего понимания позвольте мне написать так: чат-бот — это, по сути, компьютерная программа, разработанная для общения с человеком, она может понять, что говорит человек на другой стороне, и на основе этого мгновенно реагирует. Например, предположим, что вы пытаетесь купить что-то в интернет-магазине и застряли в разделе оплаты. Вы можете спросить чат-бота о том, как произвести оплату за размещение заказа, и он вам поможет. Иногда вы даже не поймете, что разговариваете с роботом, а не с реальным человеком. В этом прелесть чат-ботов.

Чат-боты могут имитировать взаимодействие с людьми. С помощью текстовых данных и голосовых команд происходит взаимодействие между машиной и реальным человеком. Чат-боты могут работать независимо и без какой-либо помощи. Вам необходимо настроить ботов с учетом различных часто задаваемых вопросов, которые часто задают клиенты.

Основываясь на этом, чат-боты могут отвечать на общие запросы. С чат-ботами с искусственным интеллектом отвечать на запросы клиентов стало более реальным. Предварительно настроенные скрипты и алгоритмы машинного обучения (ML) помогают ботам независимо взаимодействовать с людьми.

Если вы зададите боту вопрос, который не запрограммирован в его базе данных, все взаимодействие в чате будет передано реальному агенту поддержки, даже не сообщив вам об этом. Это настолько эффективно. В результате чат-боты быстро набирают популярность, становясь идеальным выбором для большинства компаний.

Чат-боты постепенно интегрируются в нашу повседневную жизнь. Предположим, вы хотите что-то купить в интернет-магазине и у вас есть некоторые сомнения относительно продуктов. Вы можете спросить чат-бота об этом. Или, если вы хотите заказать еду в ближайшем ресторане, вы можете использовать голосовой ввод для размещения заказа и даже запросить статус заказа. Доступные чат-боты могут дать вам мгновенный ответ на ваши запросы.

Итак, теперь вы можете увидеть будущие стенды здесь. Все благодаря искусственным технологиям, компании теперь могут перенести огромную часть своих операций по обслуживанию клиентов на чат-боты, предлагая лучшую поддержку клиентов, улучшенный пользовательский опыт и сокращая общие эксплуатационные расходы.

Как работают чат-боты?

Разные чат-боты разрабатываются для разных целей. Интернет-магазин может использовать чат-бота для оказания мгновенной помощи при размещении заказов, в то время как ресторан может использовать его для бронирования столиков или размещения заказов на еду.

Основываясь на таких критериях, чат-боты подразделяются на две основные категории. Первый, основанный на правилах, работает, следуя ряду заранее установленным правилам, тогда как второй использует искусственный интеллект для выполнения различных запросов клиентов.

• Основанные на правилах

Его также называют чат-ботом с деревом решений. Этот вид чат-ботов работает с помощью некоторых заранее определенных правил. Разработчики программного обеспечения создают различные серии правил, основанных на общих типах проблем, с которыми сталкиваются клиенты, а чат-боты будут настроены позже с заранее определенными ответами. Когда клиент задает вопрос, соответствующий заранее установленным правилам, чат-боты могут быстро ответить.

Как работают чат-боты, основанные на правилах?

Здесь вам нужно создать несколько предопределенных сборников воспроизведения и настроить их для внутреннего модуля чат-бота. На основе этих заранее запрограммированных инструкций, основанные на правилах чат-боты могут выполнять те или иные действия.

Программное обеспечение для чат-ботов на основе правил может работать определенным образом, например, щелчком мыши или простыми триггерами «да» или «нет» на основе ввода. Он также способен идентифицировать определенные фразы или ключевые слова, только если они уже предварительно запрограммированы.

 Например, вы запрограммировали чат-бота на основе правил не только отвечать, если кто-то выбирает «красный’ или ‘синий’, но и понимать, если кто-то говорит ‘Я хочу красную чашку’. Серверная часть этого чат-бота поймет ключевое слово red и сможет ответить.

• На основе искусственного интеллекта

Здесь вы можете сказать, что боту предоставлен искусственный мозг, чтобы думать самостоятельно. Вы можете назвать это ИИ или искусственным интеллектом. Основанный на технологии машинного обучения (ML), он способен понимать большинство открытых вопросов. Чат-боты с искусственным интеллектом полностью способны понимать различные человеческие языки. Самое приятное, что чем больше чат-бот с искусственным интеллектом взаимодействует с пользователями, тем больше он совершенствуется. Он может интерпретировать язык, человеческие выражения, контекст и на основе всего этого отвечает соответствующим образом.

Как работают чат-боты на основе искусственного интеллекта?

С помощью обработки естественного языка (NLP) и искусственного интеллекта (AI) чат-боты извлекают мысли и мнения из различных голосовых и текстовых вводимых данных и точно отвечают.

В отличие от чат-ботов, основанных на правилах, чат-боты с искусственным интеллектом не сильно зависят от заранее определенных ответов, скорее боты здесь пытаются понять, что говорят клиенты. Выяснив, что ищут клиенты, боты предоставляют соответствующие ответы на эти запросы на основе всей доступной информации. Благодаря механизмам искусственного интеллекта и НЛП чат-боты стали эффективным средством обеспечения отличной поддержки клиентов.

Существует 3 основные модели классификации, на основе которых работают чат-боты.

1. Чат-боты, соответствующие шаблону

Под шаблоном здесь мы подразумеваем базовую закономерность среди некоторых слов. Чат-боты используют такого рода методы сопоставления с образцом для классификации текстовых вводимых данных и предоставления пользователям соответствующего ответа. Базовую структуру для такого шаблона можно назвать ‘Языком разметки искусственного интеллекта» (AIML).

Интересно то, что чат-боты могут угадать, как компоненты таких шаблонов повторно появляются. Разработчики программного обеспечения используют эти шаблоны и создают повторяющиеся модели поведения для чат-ботов.

Например, здесь разработчики используют некоторые шаблоны массажа, которые будут соответствовать некоторым частям массажа клиента.Например, если пользователь говорит: “Привет, у меня есть запрос”, необходимо использовать шаблон сообщения, подобный «query».

2. Чат-боты по алгоритму

Для подготовки чат-бота со всеми адекватными ответами стало обязательным добавить несколько уникальных шаблонов в основную базу данных. Разработчики создают иерархию с перестановкой и комбинацией различных шаблонов.

Итак, это на самом деле сложно с такой большой структурой. Алгоритмы помогают здесь сделать его более управляемым, уменьшая общее количество различных типов классификаторов. Это более упрощенное решение, которое в основном называется ‘редукционистским’ подходом.

Для лучшего понимания позвольте мне привести вам пример: вот несколько предложений, которые можно отнести к одной группе. Для ввода нового текста каждое слово будет учитываться в соответствии с общностью и вхождением. Тогда каждый класс получит оценку. Класс, набравший наибольшее количество баллов, будет добавлен к входному предложению.

3. Искусственные нейронные сети (ANN)

ANN — это, по сути, система, построенная из различных взаимосвязанных узлов или компонентов , называемых «нейронами’. Эти нейроны сформированы слоями. Эти нейроны используют внешние входные данные пользователей, обрабатывают эти данные, а затем позволяют чат-ботам реагировать.

Эти генеративные боты работают на искусственных нейронных сетях, в то время как ботам на основе алгоритмов всегда нужна база данных с общими ответами для ответа. В ANN, чем больше чат-ботов обнаруживают новые шаблоны для предоставления точных ответов, тем сильнее и точнее они понимают результаты работы человека. Нейронная сеть имеет 3 уровня — входные слои, скрытые слои и выходные. Эти уровни вместе помогают в изучении и анализе данных различного типа.

Все о понимании естественного языка (NLU)

NLU относится к области искусственного интеллекта, который, используя различные программные приложения, вычисляет вводимые пользователем данные (текстовые или голосовые данные).

 Обработка естественного языка помогает инициировать разговор между реальным человеком и компьютером. Человек с одной стороны может говорить на любом языке, например, на английском, китайском или испанском, а компьютер с другой стороны сможет понять эти входные данные. Не только это, NLU позволяет компьютеру отвечать пользователю на его родном языке.

NLU создает различные высококачественные голосовые и чат-боты, которые могут общаться с людьми без какого-либо вмешательства. NLU помогает чат-боту понять запрос, разбивая его на части. У него есть три конкретные концепции:

1. Сущности

Здесь чат-бот подбирает определенные ключевые слова из вводимых пользователем данных, чтобы понять, что он хочет донести. Например, предположим, что пользователь спрашивает: ”где мой заказ?”, Здесь чат-бот выберет ключевое слово ‘заказ’ в качестве объекта, чтобы получить представление о своем запросе.

2. Намерение

Это в основном выясняет, какое требуемое действие бот предпримет для запроса пользователя или ввода. Например, намерение “Я хочу знать о статусе моего заказа” и “где мой заказ” будет одинаковым. Все эти пользовательские данные помогают чат-боту понять команду предоставить ему информацию о его недавней покупке.

3. Контекст

Для алгоритма NLU сложно измерить контекст пользовательских вводов, поскольку у него нет всей истории разговоров. Необходимо восстановить состояние для выбора подходящих фраз во время взаимодействия.

Он может отображать различные фразы, такие как «Заказать бургер» или другие параметры, такие как «одежда-футболка’. В этом контексте вы сможете связать намерение, даже не зная точного вопроса.

Все о обработке естественного языка (NLP)

Разные чат-боты обладают разными возможностями, они не равны. Для моделей, основанных на правилах, чат-боты отвечают в соответствии с заранее определенными ответами на конкретные фразы. Некоторые продвинутые чат-боты поддерживают мой искусственный интеллект и обработку естественного языка, могут считывать входные данные, понимать и мгновенно отвечать на них на человеческом языке.

NLP относится к той же области искусственного интеллекта и машинного обучения, которая помогает чат-ботам анализировать и понимать текстовые или голосовые данные пользователей и предоставлять соответствующие ответы, даже улучшая общую производительность в установленные сроки.

Чат-боты NLP преобразуют текстовые или голосовые данные пользователя в структурированные данные с помощью нескольких основных шагов, а затем реагируют соответствующим образом. Некоторые из шагов NLP упомянуты ниже:

• Анализ настроений

Здесь алгоритм интерпретирует мысли, мнения и настроения пользователя на основе заданных текстовых или голосовых данных.

• Токенизация

Далее, обработка естественного языка разбивает цепочку текстов или слов на несколько небольших фрагментов слов, которые можно назвать токенами. Будучи единым целым, токены работают как строительные блоки для нескольких абзацев. Эти неработающие слова полезны для эффективной работы чат-ботов.

• Распознавание сущностей

Далее чат-бот выполняет поиск по нескольким категориям текстов, например, по названию сервиса, имени клиента или географическому местоположению, названию компании и т.д. На основе того, что требуется.

• Нормализация

Здесь модель чат-бота просматривает вводимые пользователем данные, чтобы найти любые орфографические или опечатанные ошибки. По сути, это часть предварительной обработки, направленная на улучшение общего качества пользовательского ввода, чтобы сделать его подходящим для обработки чат-ботами.

• Анализ зависимостей

Чат-боты просматривают общие слова, существительные, глаголы и т.д., Вводимые пользователем, чтобы определить некоторые связанные фразы, которые пользователь может попытаться произнести.

Как и другие программные приложения, чат-боты также взаимосвязаны с различными базами знаний или базами данных. Мы можем использовать сохраненные данные для настройки чат-ботов для предоставления подходящих ответов на запросы клиентов.

Чат-боты: итоги

Большинство компаний сегодня представлены в Интернете. Чтобы установить связь с самой большой аудиторией, обеспечить эффективную поддержку клиентов 24/7 и автоматизировать всю систему поддержки, вам давно пора подумать о добавлении чат-бота на свой веб-сайт. Чат-боты могут взаимодействовать с потребителями, даже не давая им понять, что они на самом деле разговаривают с машиной, настолько это эффективно. Что вы думаете по этому поводу? Дайте мне знать в разделе комментариев ниже.

Если вам нужен один из основных инструментов успешной маркетинговой стратегии, то напишите нам и получите лучший чат-сервис, который поднимет ваш бизнес на новую высоту. Также можно связаться с нами через Телеграм.

Оригинал статьи опубликован на сайте revechat на английском языке. Мы перевели и адаптировали ее для вас:)