开发人员构建人工智能聊天机器人指南

聊天机器人正在统治营销自动化游戏。

研究表明，超过71%的企业正计划在他们的业务中采用聊天机器人。

尽管由于它们简化核心业务流程的能力，它们越来越受欢迎，但仍然是它们简单的构建占据了市场份额。

然而，要真正利用聊天机器人技术，知道基础知识是不够的。

尤其是对于开发者来说。

因为建立聊天机器人的方式并不只有一种。你要么用基于规则的方法，要么用人工智能的方法来建造它们。

在前一种方法中，开发人员为系统编写规则。而对于人工智能方法，使用了大量的流数据，聊天机器人在每次交互中学习。

对于一个人工智能聊天机器人，开发者需要注意中间的几个步骤。

您还需要了解NLP(自然语言处理)引擎的技术细节，实现设计，添加集成，并测试聊天机器人以确保准确性。

我们来详细看看这个过程。

构建人工智能聊天机器人的步骤

在进行设计之前，概述聊天机器人的目标和动机。问问你自己:

这些问题的答案将有助于你勾勒出聊天机器人的对话流程。他们将帮助你了解聊天机器人将如何代表你的品牌，你应该采用什么样的语气，你应该使用什么样的字体，以及赋予聊天机器人什么样的个性。

什么使对话式设计人工智能聊天机器人的挑战在于，你不仅仅是在机器人建造者身上做一个决策树。在NLP引擎的情况下，您必须从定义意图、实体和响应开始。这需要你集思广益，发挥创造力。

市场上一些顶级的NLP引擎包括:

NLP引擎的组件包括:

人工智能聊天机器人的“意图”是用户的核心问题。例如，对于一个电影院，访问者可能会遇到的一些最常见的问题与时间、地点和价格有关。这些构成了电影院聊天机器人的不同意图。

实体构成了对话的对象。这打破了从用户那里提取特定信息的意图。例如，我们示例中的实体是电影的名称，而意图是时间。

这是对不同意图的响应和旨在满足用户意图的输出。例如，“X的电影时间是什么时候？”这个问题的答案是什么？，或者“电影Y的票价是多少？”.

根据您的客户询问，您必须确定多个意图，并对每个意图做出回应。这也是你想给你的机器人对话增添趣味的地方。尽管对每个用户的回复都是自动的，但你可以确保这份回复不是乏味的。

你可以称呼每个用户的名字，也可以在内容作者的帮助下起草一个吸引用户的聊天机器人脚本。

你还可以利用市场数据来了解理想的访问者，并决定你的机器人应该是正式的还是非正式的，古怪的还是专业的，等等。这些因素将最终赋予你的机器人与整体品牌形象产生共鸣的个性。

如果NLP引擎是聊天机器人背后的大脑，那么聊天机器人平台就是身体。这是一个在无代码机器人构建器上集成NLP输入的过程。

您也可以使用编程语言构建聊天机器人框架。但是在一个平台上构建它将会省去你编码的麻烦，并且加速这个过程。

要在聊天机器人平台上构建人工智能聊天机器人，您需要确保聊天机器人定价plan提供了与Dialogflow或IBM Watson等NLP引擎的集成。无代码机器人构建器的一些典型例子是:

有了可视化的拖放界面，您可以开始为简单的问题开发基于规则的流程。然后，您可以通过调用相应NLP引擎的API来添加NLP集成。

人工智能聊天机器人最显著的特点之一是它会不断学习。引擎是这样的，它可能会或可能不会在第一次就得到正确的响应。它会在每次互动中自我学习。这使得测试成为AI聊天机器人开发的一个非常重要的部分，在这里你可以不断训练机器人，以提高其准确性并修复错误。

为了提高聊天机器人的编程技能以更好地理解客户意图，您需要更多的训练数据来输入聊天机器人需要处理的值。检查用户询问聊天机器人没有处理的问题的所有方式。您可以使用这些数据来确保您的聊天机器人在任何情况下都能提供答案。

您还可以通过RPA、安全测试和UFT测试来测试聊天机器人，或者利用以下工具:

测试完bot后，记得在bot中实现更改。你可能会遇到各种新的训练阶段，最终都有相同的目的。你必须将它们包含在机器人中，以提高人工智能对话的效率。