关于人工智能:如何更优雅地设计聊天机器人

基于 AI 算法的风行，对话式机器人现几年越来越风行，在各行各业都在推广应用。从根本的基于按钮的自动化机器人到 以 NLP 驱动的对话聊天机器人，它们的区别是什么呐？最重要的是咱们应该如何设计一个满足业务需要的对话机器人？在这里咱们一起来讨论一下。

不同类型的聊天机器人

首先，重要的是要辨别市场上可用的各种类型的聊天机器人。从简略的基于菜单 / 按钮的聊天机器人到对话式 AI 聊天机器人，它们有肯定的级别？聊天机器人的类型不一样，应用的技术也不一样，那么让咱们看看它们各自的特点是什么。

基于按钮 / 菜单的聊天机器人

顾名思义，这种类型的聊天机器人让用户能够从多个选项中进行抉择，这些选项以菜单或按钮的模式出现。依据用户点击的内容，机器人会提醒另一组选项供他抉择，依此类推。

您能够猜到，它们的构造组成都是十分根本的按钮模式(单选，多选等)，正因为它的简略性，它们代表了大部分聊天机器人。这些机器人能够答复预设定的问题，并能够帮忙用户浏览网站或在线网店，从而促成他们的购买之旅，毛病在于解决波及大量变量的简单申请时，它们成果就不会那么显著。事实上，一旦用户的查问不在预设定的范畴内，这种类型的聊天机器人就无奈提供任何帮忙，最终会让用户感到十分悲观和丧气。

基于关键字的聊天机器人

应用这种类型的聊天机器人，用户输出一个单词或一个短语，机器人会辨认查问中的关键字。这类型机器人应用根本剖析引擎来解决这些关键字并将它们与预加载的词库相匹配。

这样做的益处是机器人只会回复手动加载到零碎中的内容，不会偏离主题，从而使业务能够很敌对地管制词库的主动消息传递。

另一方面，这类聊天机器人受到无奈辨认拼写错误的单词或俚语的限度。它们也具备高度的上下文关系，在超出其上下文时应用时会显着十分有余。向图书馆聊天机器人询问“预订酒店”的问题，它可能会返回无关酒店的书籍。

基于 NLP 的会话聊天机器人

这类型是目前为止最先进的人工智能聊天机器人。他们应用人工智能和自然语言解决来为用户提供最佳体验。多亏了这些技术，机器人会思考形成句子的不同单词，剖析它们以及任何可用的上下文，以取得对问题的上下文了解。因而它能够将该了解利用于查问的解决。

应用 NLP 的对话式聊天机器人的次要劣势在于它们了解单词背地的含意，基于算法的劣势也可能了解拼写错误的问题，从而提供为用户提供更优的用户体验。

对话式聊天机器人的各个级别出现的答案类型

置信每个企业曾经应用过对话式 AI 技术的聊天机器人，机器人的能力也能够达到不同的对话“级别”。上面咱们以一个具体的案例为例，解释一下这些不同的阶段是什么样的。

假如公司开发了一个外部应用的 NLP 对话聊天机器人，以答复员工对于各种人力资源事务的问题。一个团队成员想晓得他还剩下多少天的年假，他问聊天机器人。

第一级答案在于通知员工他在哪里能够找到该问题的答案，通常在他的工资单或人力资源软件上。这是设计对话聊天机器人时能够很容易地达到的最简略、最根本的对话级别。

第二级答案略微进化了一些，因为机器人能够将员工重定向到特定的外部零碎，比方在这种状况下的 HR 软件，在那里他能够找到他还有多少天的年假。

最初，更高级的第三级答案 容许聊天机器人主动无缝地将员工登录到人力资源软件，以便他间接拜访他须要的信息。这个阶段的机器人甚至能够提醒员工通过日历或表格申请一些年假，而无需来到聊天平台。这个阶段显然意味着会话聊天机器人能够与第三方平台或软件集成，以便可能将信息检索到另一个零碎中。这是机器人提供此类交互和服务的技术先决条件之一。

如何设计一个更加智能的会话聊天机器人

领有一个应用 NLP 技术的对话式聊天机器人是一个十分好的开始，能够为公司带来很好竞争劣势，达到降本失效的目标，但您还必须确保与机器人的交互是定性的，并且对您的用户有吸引力。那么你如何设计一个用户会起因与之交谈的机器人呢？以下是一些提醒和以前的实际案例。

基于事务查问脚本

顾名思义，聊天机器人的脚本是一种用于预设计的对话音讯 (业务流程) 作为对用户查问的响应的场景。当然并非所有查问都须要脚本：简略的常见问题解答类型的问题将通过一次性申请来答复，但事务性查问将须要脚本。实际上，机器人必须遵循特定的对话流程，以收集提供特定信息所需的详细信息，例如之前在某保险公司研发的车险报价机器人。

该流程显然会依据聊天机器人的输出信息和车量信息不同而出现不同的价格，但在编写流程时请记住以下几点倡议：

• 聊天机器人的指标要明确，最好一个流程只实现一个指标
• 放弃机器人的答案简短明了
• 机器人传播的内容尽可能清晰
• 与用户会话过程，不明确的问题时，尽可能用疏导话术疏导用户

明确你的机器人指标

无论您对话聊​天机器人的指标是什么，您都必须确保人们了解它。这意味着机器人给出的每个响应都必须清晰且没有任何可能导致误会的歧义。

这仿佛很显著，但大多数的公司或 Botmasters 遗记了这一简略的规定。它导致对话界面十分凌乱而不实用，这齐全违反了当初设计机器人的目标。

除了设计清晰明确的流程外，咱们还必须使机器人的答案尽可能简短。起因很简略：浏览越多，用户越容易感到困惑、困倦和心烦意乱。实现此目标的一个好办法是将对话合成，行将机器人的音讯分成更小的块。

个性化

个性化是你的机器人的劣势。事实上，咱们必须定义咱们心愿对话聊天机器人具备什么样的共性，以确定它的语气、它将应用什么样的语言、它的沟通形式等。

设计一个让用户爱好的角色是一个辣手的难题。给它太少的共性，交互感觉很乏味。适度应用它很快就会变得烦人 ……

综上所述，设计一个高质量的对话聊天机器人并不是一件容易的事，但我心愿这些技巧和实践经验对设计智能机器人时会有所帮忙。