了解聊天机器人和响应生成机制的体系结构模型

这就是聊天机器人和人工智能的一代。这一领域最近的进步正在萌芽，以至于聊天机器人在客户服务中取代了人类。人工智能已经成长为不仅仅是一个科幻小说的梦想。你有没有想过人类会与智能机器互动和沟通？聊天机器人通过它的智力、类似人类的回答以及通过机器学习学习经验的能力，使这种不切实际的想法成为可能。

聊天机器人是在现实生活中使用 AI 的最受欢迎、广泛采用且易于访问的方法之一。企业将聊天机器人视为自动化客户服务和业务流程的重要工具。

聊天机器人的不同类型的体系结构模型

聊天机器人的体系结构模型是根据开发的核心目的确定的。chatbot 的响应有两种类型：它可以根据机器学习模型从头开始生成响应，或者使用一些启发式方法从预定义响应库中选择适当的响应。

此模型用于开发在本质上相当先进的智能机器人。这种类型的聊天机器人很少使用，因为它需要复杂的算法的实现。

生成模型比较难建立和发展。这种类型的机器人的培训需要投入大量的时间和精力，提供数百万个例子。这就是深度学习模式如何参与对话。但是，您仍无法确定模型将生成什么响应。

聊天机器人的这种架构模型更易于构建，更可靠。虽然响应不能 100% 准确，但您可以了解可能的响应类型，并确保聊天机器人不会提供不当或不正确的响应。

基于检索的模型目前使用更多此自动程序考虑会话的消息和上下文，以便从预定义的消息列表中提供最佳响应。

让我们讨论两种不同的方式，聊天机器人了解用户的消息或获取其意图。

响应可以通过两种不同的方式生成：使用 if-else 条件逻辑或使用机器学习分类器。最简单的方法是定义一组具有预定义模式的规则，这些模式作为框架规则的条件。

人工智能标记语言（AIML）在聊天机器人开发过程中最常用于编写模式和响应。

<category>

<pattern>What is your name</pattern>

<template>My name is Albert Smith</template>

</category>

借助自然语言处理管道和预定义的丰富模式，AIML 可用于构建智能聊天机器人。这些自动程序分析用户消息，查找同义词和概念，标记语音部分，并找出与用户查询匹配的规则。但是，这些自动程序不运行机器学习算法或任何其他 API，除非经过特殊编程。

尽管基于模式的启发式方法提供了良好的结果，但问题是，它需要手动编程所有模式。这是一项繁琐的任务，特别是如果聊天机器人必须区分针对不同场景的数百个意图。

意图分类完全基于机器学习技术，允许培训机器人。通过聊天机器人最有可能面对的数千个示例的培训集，可以训练它获取数据模式并从中学习。

scikit-learn 是一种流行的机器学习库，可帮助执行机器学习算法。开发人员甚至可以在api.ai、wit.ai和 Microsoft LUIS 中使用云 API 之一。最近被Facebook收购，wit.ai是聊天机器人的第一个机器学习API。

聊天机器人了解用户的消息后，下一步是生成响应。一种方法是生成简单的静态响应。另一种方法是根据意图获取模板，并放入一些变量。聊天机器人开发公司根据聊天机器人的用途选择生成响应的方法。

例如，使用 API 获取给定位置的天气预报的天气预报聊天机器人可以说”今天很可能下雨”或”是雨天”或”下雨的概率为 80%，因此请立即使用雨伞”。

的

从零开始构建一个完美服务于您目的的聊天机器人需要专业帮助。建议从值得信赖的公司购买聊天机器人开发服务，该公司在构建聊天机器人方面拥有丰富的经验，能够做出类似人类的响应。

这个博客中的图像是从pavel.surmenok拍摄的。