前几天写了一篇《如何更优雅地设计聊天机器人》，有一些小伙伴留言问我：stone，有没有一些关于聊天机器人架构说明的文章吗？有需求就有动力，今天我们就来聊聊聊天机器人的架构 。
在现今越来越多企业客服系统(当然还有其他业务系统)从传统的语音通话转向文字、图形与智能语音 。
文章插图
通过聊天机器人进行交流越来越受欢迎，主要有两个原因：简单和实时 。
在下面，我们一起聊聊聊天机器人的工作原理，如何定制机器人以及了解聊天机器人架构结构所需的一切 。
但在开始之前，我们先了解一下基础知识 。
聊天机器人是一种模拟人与计算机，人与人之间对话的程序 。当被问到问题时，聊天机器人会使用知识数据库进行响应 。
人工智能 (AI) 用于模拟自然语言的对话或聊天 。常见的方式是通过消息传递平台、移动应用程序或电话进行的 。
聊天机器人可以实现人机之间的交流，它独立于人类协助工作，并使用自然语言处理 (NLP) 等技术来回答问题 。自然语言处理 (NLP)是人工智能的一个分支，它使计算机能够以人类几乎相同的方式理解文本和口语 。
聊天机器人使用户可以通过文本、音频、图片等方式轻松找到问题和问题请求的答案，而无需人工干预 。
聊天机器人是一种自动化解决方案，可让业务同时处理多个客户查询 。据一些数据统计，大多数客服业务绝对需要24*7 小时 全天候可用 。
现在大多数企业的聊天机器人已经整合了更多规则和自然语言技术，并且最新的模型能够在使用过程中不断地进行学习 。
今天的人工智能聊天机器人使用先进的人工智能工具来明确客户的真实目的 。
聊天机器人主要有两类，如下所示 。
这类机器人只能理解他们已经设定好的有限数量的选择 。有以下优势：
- 易于构建：使用真假算法来理解客户的查询，并提出相关答案 。
- 便于实施：不需要太高的学习成本，有可能只需要简单的关键字或正则表达式就可以实现 。
- 容易把控：规则是企业自己设置的，因此对于输出答案，不会超过设置的范围外 。
- 依赖性强：过于依赖规则，超出预定义的规则，无法理解其含义
- 基于菜单操作：在交互过程中，聊天机器人显示了用户需要从中选择的一系列选项，这使得真正了解用户的真实意图变得非常困难，因为它可能不会在选项中表示出来 。
在这个领域中，我们发现了两种不同的方法：
概率聊天机器人
这种类型的机器人使用端到端机器学习来创建基于历史对话日志的模型，而不是通过意图检测或者在知识库中查找相关响应 。尽管它们不是遵循固定的脚本并且可以很自然地与之交互，但概率也是有缺点的：
- 当他们从对话中的经验和数据中学习时，可能会引入很多偏差 。对输出对话的控制有限，有可能机器人会出现一些具有争议性的答案，会收到客户的投诉 。
- 实现概率聊天机器人需要大量的训练数据，获得的数据越多，它的准确性就越好，这对于收集数据的研发人员来说是一个痛苦而且漫长的工作 。
- 宝马x5手刹431匹配方法是什么
- 阿司匹林可以浇哪几种花 阿斯匹林可以浇什么花
- 宾利欧陆多少匹马力 宾利欧陆排量多大
- 口袋海贼王游戏下载 口袋海贼王官方网站
- 家用空调选多大匹数合适 2匹和3匹有什么区别
- 18支香槟玫瑰花的花语 香槟玫瑰花的花语
- 双截龙1手机游戏下载 街机双截龙1下载
- 13年速腾换了转向机怎么匹配 速腾转向机可以修吗
- 钢琴师安卓哪里下载 钢琴师游戏下载
- 摩卡世界游戏下载 摩卡世界最新版
特别声明：本站内容均来自网友提供或互联网，仅供参考，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系，我们将在24小时内删除。