这种聊天机器人利用自然语言处理来计算每个单词的权重，分析它们背后的上下文和含义，以输出结果或答案 。
这些聊天机器人能够根据含义将意图与答案相匹配 。
它们有其优点和缺点：
- 只输出企业填充的内容，更容易控制回复语气和企业形象 。
- 这不是根据概率学习，可以提示要包含的新热门话题 。
- 遵循确定性决策树来引导客户达到预期的结果 。决策树可能非常复杂，由训练师监督和控制，不会接受备受争议的、不受欢迎的答案 。
- 每当知识库中没有相关的内容可以响应用户时，训练师可以重新训练模型或制定规则，从而实现平稳过渡并减少basecase 。
一款聊天机器人的架构，取决于它的用途
无论您使用哪种聊天机器人，机器人通信流程基本相同的 。
编程语言可以使用 Java、Python、PHP 和其他语音来创建响应查询的机器人 。大多数对话都以问候或问题开始，然后引导用户通过一系列问题 。从而获得答案 。
下面详细介绍聊天机器人基本的架构 。
这是最核心，最重要的的第一步 。用户输入一条消息，NLU 读取该消息以了解用户的意图 。然后规则引擎开始计算最佳响应 。
您需要花一些时间来思考您的QA收集库，能有逻辑，有规律的收集QA库，当然你还需要了解一下QA 测试策略 。
这是关于产品、服务或业务需要的信息库 。它可以包括常见问题解答、故障排除指南、有关服务的信息或如何办理业务 。
知识和数据库都为聊天机器人提供了所需的信息，以便对用户做出权威的响应 。
这是存储分析和对话日志的地方 。随着聊天机器人使用时间越长，需要开发更具体和更完善的分析方案，让模型更多精准，覆盖面更广 。
在每个阶段，都必须将业务系统化，以保障聊天机器人与业务打通 。
小型企业和营销活动通常从一级聊天机器人开始 。这些通常只能在一个平台上构建 。这类擅长处理构成 70-80% 常见问题的简单问题 。这类聊天机器人回答简单的问题，例如“你几点开门？”
当用户需要更复杂的信息（例如问题诊断）时，需要扩大聊天机器人的规模 。
例如，如果有人问：“我的快递出了什么问题？”
这将需要更高级别的聊天机器人 。
随着聊天机器人的能力开始更多智慧化，可以处理的业务变得更加复杂，就需要更多流量曝光
2 级聊天机器人是半脚本化的，并具有实时聊天小部件 。在这里，您可以从首页直接与客户支持团队交谈 。
这是发布者（例如聊天界面）将消息添加到队列的地方 。客户通过 微信、钉钉、企业微信和 QQ等即时通讯平台访问聊天机器人 。
如果机器人未能正确识别用户的意图，人工代理能够无缝介入 。在某些情况下，他们将解决问题并将对话结束交还给机器人 。
该机器人还可以从客户关系管理 (CRM) 中调用客户的详细信息，例如更改密码或查找订单 。
如果将聊天机器人提升到一个新的水平，需要使用技术来实现复杂的对话 。您还需要确定如何扩展软件的功能 。
当然，每个企业都是不一样的 。在这里总结一下构建具有企业级架构的机器人所需的一些常见技术、工作流程和模式 。
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