聊天机器人可实现对话自动化并改变应用程序与用户交互的方式。从 24/7 支持到个性化入职，实施良好的机器人可以改善体验并降低成本。本指南介绍了在应用程序中实施聊天机器人的概念、技术和最佳实践。
什么是聊天机器人
聊天机器人是模拟人类对话的软件。可以回答问题、执行任务并指导用户完成流程。通过文本或语音、应用程序、网站、WhatsApp 和其他渠道进行操作。
为什么使用聊天机器人
- 24/7无人服务。
- 即时回复。
- 在不增加成本的情况下进行扩展。
- 反应的一致性。
- 结构化数据收集。
聊天机器人的类型
基于规则
遵循预定义的脚本。适用于已知流。仅限于预定场景。
AI 驱动（具有人工智能）
使用 NLP 来理解意图。更灵活，从互动中学习。
混合动力
将规则与人工智能相结合。常见场景的规则，变化的人工智能。
生成（法学硕士）
基于大型模型（GPT、Claude）。公开回应。更自然，但需要控制。
应用程序中的用例
客户服务
自动常见问题解答、订单状态、基本故障排除。
入职
引导新用户使用该应用程序。收集偏好，解释功能。
销售和推荐
建议产品、收集需求、确定潜在客户资格。
日程安排
通过对话进行预约、预约、预约。
数据收集
会话形式。比传统形式更有吸引力。
互动通知
允许通过聊天立即采取行动的警报。
平台和工具
对话流（谷歌）
强大的 NLP、Google Cloud 集成。支持多通道。
亚马逊莱克斯
与 AWS 集成。与 Alexa 相同的引擎。
###微软机器人框架
与 Azure 集成。多渠道支持。
浅
开源，自托管。完全控制，非常适合敏感数据。
Botpress
具有可视化界面的开源。控制与轻松之间的良好平衡。
OpenAI API
自然对话的法学硕士。需要及时的工程和护栏。
对话式设计
定义角色
机器人有个性、名字、语气。符合品牌。
地图意图
预期的问题和要求是什么？列表和分组。
创建流程
对话图。快乐路径和边缘情况。
写对话
自然的、人类的反应。避免机器人。
计划后备方案
当你不明白的时候怎么办？重定向至人工或提供选项。
与应用程序集成
原生 SDK
在应用程序中嵌入聊天的库。可定制的用户界面。
###WebView
网络聊天已加载到网络视图中。更简单，集成度更低。
###API
服务器上的机器人，应用程序中的自定义 UI。最大程度的控制。
第三方小部件
对讲机、Zendesk、漂移。快速实施。
NLP：了解用户
意图
用户想要做什么。 “验证订单”是一个意图。
实体
消息中的数据。 “Order #12345”提取订单号。
上下文
对话历史记录。让我们理解“它”指的是前面提到的产品。
训练
为每个意图提供例句。更多的例子，更好的准确性。
法学硕士和现代聊天机器人
优势
更自然、更少照本宣科的对话。对不可预见的变化做出反应。
挑战
幻觉、断章取义的反应、每个代币的成本。
RAG（检索增强生成）
将法学硕士与知识库搜索相结合。针对具体内容进行精准解答。
护栏
限制以避免有问题的响应。内容过滤器、输出验证。
用户体验
明确自己是机器人
不要试图欺骗。透明度产生信任。
提供选项
按钮和快速回复使导航变得更加容易。
允许退出
必要时易于与人接触。
快速响应
打字指示器保持参与度。不要拖延回应。
反馈循环
询问答案是否有帮助。通过数据进行改进。
聊天机器人指标
解决率
无需人工解决的对话百分比。
升级率
对话转移到人工援助上。
###CSAT
用户对交互的满意度。
回退率
“我不明白”的频率。表明培训差距。
解决时间
多久能解决问题。
后端集成
业务 API
机器人查询数据：订单、余额、预约。
身份验证
用户登录应用程序，机器人继承会话。个性化回复。
行动
机器人执行操作：取消订单、预约、更新注册。
网络钩子
后端通知机器人事件。积极主动，而不仅仅是被动。
常见错误
范围非常广泛
努力做好每一件事。开始集中，逐渐扩大。
忽略边缘情况
当用户退出脚本时，机器人崩溃。计划后备方案。
机器人反应
枯燥的对话会赶走用户。人性化。
没有人类的选择
当陷入无用机器人的循环时，会感到最大的挫败感。
不测量
没有指标，你不知道它是否有效。从头开始的乐器。
维护与演进
分析对话
读取日志，识别故障模式。
更新训练
定期添加新的意图和示例。
测试变更
对响应和流程进行 A/B 测试。
整合反馈
用户抱怨什么？正确的。
结论
如果实施得当，聊天机器人是一个强大的工具。定义清晰的范围，设计自然的对话，与应用程序集成并衡量结果。从简单开始，随着数据的发展。目标是解决用户问题，而不是通过技术给人留下深刻印象。
##常见问题解答
1) 聊天机器人取代人工服务？ 对于简单的情况，是的。对于复合体，补体。混合动力是理想的。
2) 实施聊天机器人需要多少钱？ 变化很大。现成的解决方案更便宜。人工智能定制成本更高。
3) 聊天机器人需要人工智能吗？ 不一定。基于规则的机器人可以解决许多问题。
4) 选择哪个平台？ 这取决于生态系统。用于 GCP 的 Dialogflow、用于 AWS 的 Lex、用于完全控制的 Rasa。
5) 如何衡量聊天机器人的成功？ 解决率、CSAT、罚单减少。比较之前和之后。
另请阅读
- [应用中的聊天机器人：小型团队的趋势0
- [人工智能的应用：规模化实施1
- [人工智能的应用：小团队的实施2
- [企业环境中的人工智能代理：从理论到行动3
- 【应用的未来：工具与真实案例4
- [数字产品中的机器学习：实际应用5