چت بابات چگونه کار می کنند؟اغلب با کمی کمک از هوش مصنوعی

چندی پیش ، Chatbots یک استراتژی پشتیبانی مشتری کنجکاو و حاشیه ای بود ، اما با پیشرفت در هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی ، آنها پیشرفته و حتی جریان اصلی شده اند. یک گزارش حاکی از آن است که بازار chatbot از سال 2021 تا 2026 با CAGR نزدیک به 35 درصد رشد خواهد کرد تا به 102B دلار برسد - از 17B دلار در سال 2020 برای افزایش 500 درصد حیرت انگیز در طی شش سال ، در حالی که منطقه آسیا و اقیانوسیه قرار است ببیندبالاترین رشددر همین حال ، پیش بینی می شود که خرده فروشی های مصرف کننده از طریق Chatbots تا سال 2024 به 142 میلیارد دلار افزایش یابد ، از 2. 8B دلار در سال 2019 - این افزایش 4،328 درصدی در پنج سال است.(بله شما آن را درست خواندید.)

خرده فروشی تنها بخش پذیرایی از چت بابات هوش مصنوعی نیست: کل صنایع از جمله مراقبت های بهداشتی مانند فرانسه ، در جایی که نشان داده شده است باعث کاهش تردید واکسن می شود ، و با Woebot ، یک راه اندازی سلامت روانی دیجیتال که اخیراً سری B را دریافت کرده است ، می بینند. بودجه و در حمایت از درمان شناختی رفتاری ، چاقو می زند.

برای بسیاری از شرکت ها ، نادیده گرفتن افزایش هوش مصنوعی تجارت خطرناک است. درک چت بابات - دقیقاً نحوه کار آنها و چرا اینقدر قدرتمند است - راهی عالی برای خیس شدن پاهای شما است. اگر به طور کلی از هوش مصنوعی غافلگیر شده اید ، از چت بابات به عنوان یک دروازه کم خطر برای امکانات جدید فکر کنید.

Chatbots: سلاح مخفی هوش مصنوعی برای افزایش درگیری و درآمد

chatbots هوش مصنوعی پاسخ های فوری را ارائه می دهد ، بنابراین کاربران احساس می کنند "به آنها گوش می دهند" ، آنها می توانند زمان انتظار را به طرز چشمگیری کاهش دهند ، و از ترجیح مصرف کنندگان برای گپ زدن آنلاین در مورد تماس با شماره 1-800 و انتظار استفاده می کنند. آنها همچنین نرخ تبدیل بالاتری را ارائه می دهند ، غالباً در بین مشتریانی که سبد خرید خود را رها کرده اند - یک نکته مهم درد در خرده فروشی آنلاین. به عنوان مثال ، یک Chatbot Perky می تواند بگوید ، "سلام ، شما مواردی را در سبد خرید خود نشسته اید! قبل از رفتن آنها آنها را بخرید!"

مهمتر از آن ، AI Chatbots به شرکت های تجارت الکترونیک کمک می کند تا توصیه های محصول را بر اساس فعالیت مرور کاربر ، خریدهای قبلی و/یا داده های جمعیتی ارائه دهند و به مشاغل این امکان را می دهند تا پشتیبانی مشتری 24/7 را ارزان ارائه دهند. از این گذشته ، Chatbots نیازی به استراحت ، تعطیلات یا تعطیلات ندارند ، و آنها همچنین می توانند کارهای دنیوی را به عهده بگیرند ("شما از بسته بندی خود پرسیدید. من آن را پیدا کردم!") ، و درخواست های جالب تر خدمات مشتری را برای نمایندگان زنده ترک می کند ،که در آن زمان احتمالاً خودشان درگیر هستند.

علاوه بر این ، یک چت بابات خوب ، که توسط افراد واقعی تکمیل شده است ، می تواند به هرگونه تجارت در مورد افزایش تقاضا (فکر کردن در مورد خرید تعطیلات) یا ضررهای ناگهانی در دسترس بودن خدمات خدمات به مشتری ، مانند زمانی که کارمندان مرکز تماس در طول بیماری بیماری بیمار بودند ، کمک کند.

در نهایت ، Chatbots می تواند یک برنده برای مشاغل و مصرف کنندگان باشد زیرا آنها به طور چشمگیری کاهش خدمات مشتری را کاهش می دهند و می توانند برای استراتژی تداوم کسب و کار شما مهم باشند.

AI Chatbots: نحوه کار آنها

chatbot وظایف خودکار روتین را بر اساس محرک ها و الگوریتم های خاص انجام می دهد و مکالمه انسانی را شبیه سازی می کند. یک ربات برای تعامل با یک انسان از طریق رابط چت یا پیام رسانی صوتی در یک وب یا برنامه تلفن همراه طراحی شده است ، به همان روشی که کاربر با شخص دیگری ارتباط برقرار می کند. مانند دستیاران مجازی ، Chatbots نوعی AI مکالمه است.

ساده ترین نوع chatbot یک ربات پاسخ به سؤال است-یک ربات مبتنی بر قوانین که از یک جریان درخت مانند برای رسیدن به پاسخ ها پیروی می کند. این chatbots از یک پایگاه دانش و تطبیق الگوی استفاده می کنند تا پاسخ های از پیش تعریف شده به مجموعه های خاص سؤالات را بدهند - و آنها ، به طور دقیق ، هوش مصنوعی نیستند.

اما هنگامی که برنامه نویسی هوش مصنوعی به نرم افزار چت اضافه می شود ، ربات پیشرفته تر و مانند انسان می شود. Chatbots دارای هوش مصنوعی از یک پایگاه داده از اطلاعات و الگوی تطبیق همراه با یادگیری عمیق ، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده می کند.

یک برنامه ربات چت معمولی به مکالمات و مستندات قبلی از تکرارهای پشتیبانی مشتری در یک پایگاه دانش می پردازد تا گروه های متنی مشابه را مطابق با سؤال اصلی پیدا کند. سپس مناسب ترین پاسخ را مطابق با الگوریتم های خاص AI Chatbot ارائه می دهد.

Apple's Siri ، Alexa و Amazon Amazon و Google نمونه هایی از گپ های مبتنی بر الگوریتم تولیدی هستند که با استفاده از یک روش چند مرحله ای آموزش داده می شوند. این ربات ها پاسخ های پیشرفته ای را بر اساس مکالمات قبلی و الگوریتم هایی ایجاد می کنند که به آنها امکان می دهد از الگوهای منحصر به فرد برای پاسخ به نمایش داده ها استفاده کنند.

الگوریتم های AI Chatbot: یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق و پردازش زبان طبیعی

الگوریتم های محبوب Chatbot شامل موارد زیر است:

• تطبیق الگو

• بیس
• دنباله به دنباله (SEQ2SEQ) مدل
• شبکه های عصبی مکرر (RNN)
• حافظه کوتاه مدت بلند (LSTM)
• پردازش زبان طبیعی (NLP)

از آنجا که این پست روی الگوریتم های AI Chatbot متمرکز شده است ، ما به ویژگی های یادگیری ماشین ، یادگیری عمیق و NLP به عنوان تکنیک هایی که بیشتر برای ساخت چت های مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده می شود ، تمرکز خواهیم کرد.

اصطلاح "یادگیری ماشین" در مورد چگونگی دریافت ، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده ها برای شناسایی الگوهای خاص و سپس تصمیم گیری های منطقی بدون ورودی از یک اپراتور انسانی اعمال می شود.

یک چت بابات هوشمند و هوشمند ، الگوهای تکراری را در حین مکالمات با انسان ، همراه با اسکریپت های چت از پیش تعیین شده و یک بانک اطلاعاتی از پاسخ های مورد استفاده برای پاسخ ها تشخیص می دهد. هرچه این برنامه بیشتر عمل کند ، چت بابات بیشتر از پایگاه داده "می آموزد" - و پیشرفته تر می شود. به عنوان مثال ، یک چت بابات یادگیری ماشین می تواند به مشتریان کمک کند تا محصولات و خدمات را در یک وب سایت پیدا کنند ، به نمایش داده های در زمان واقعی پاسخ دهند ، یا به روزرسانی ها و اعلان های هدفمند را ارسال کنند.

چت های یادگیری عمیق با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین ایجاد می شوند اما به مداخله کمتری نیاز دارند و می توانند از مکالمات مانند انسان تقلید کنند. با ایجاد چندین لایه از الگوریتم ها ، معروف به شبکه های عصبی مصنوعی ، Chatbots Leaing Deeply با استفاده از داده های ساختار یافته مبتنی بر گفتگوی انسان به انسان ، تصمیمات هوشمندانه می گیرند.

یک عنصر اساسی الگوریتم AI Chatbot لایه NLP است که به برنامه های رایانه ای اجازه می دهد تا مکالمه انسانی را از طریق تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده و تجزیه و تحلیل احساسات به همراه طبقه بندی متن ترجمه و تقلید کنند.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده داده های بزرگ ، مدل سازی ، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را به منظور پیش بینی دقیق تر در مورد وقایع آینده ترکیب می کند. تجزیه و تحلیل احساسات ، زمینه یک وضعیت را برای تعیین ذهنی بررسی می کند. در زمینه فناوری chatbot ، تجزیه و تحلیل احساسات می تواند هنگام تایپ کردن یک عبارت خاص ، یک کاربر را "واقعاً" تعیین کند یا شاید یک اشتباه املا یا گرامری را ایجاد کند.

با شکستن یک پرس و جو به نهادها و اهداف ، یک چت بابات کلمات کلیدی و اقدامات خاصی را که برای پاسخ به ورودی کاربر باید انجام دهد ، شناسایی می کند. به عنوان مثال ، نمایش داده شده مانند "من می خواهم یک کیسه سفارش دهم". و "آیا شما کیف می فروشید؟ من می خواهم یکی بخرم."توسط یک الگوریتم chatbot به همان روش درک می شود تا کاربر گزینه های کیف ارائه شده در یک وب سایت را ببیند.

طبقه بندی متن به NLP اجازه می دهد تا زبان انسانی (به عنوان مثال ، بیان ، قصد و محاوره ها) را درک کند و از طریق گپ ، متن یا پیام صوتی به طور مداوم پاسخ دهد. Multial Laïve Bayes نمونه ای کلاسیک از طبقه بندی متن و NLP است: این شرایط را از جملات ورودی مطابقت می دهد و نمره ای را به هر طبقه بندی اختصاص می دهد تا بالاترین کلاس به دست آمده در ارتباط با ورودی را تعیین کند. به عنوان مثال ، اگر مجموعه آموزش یک ربات شامل "حال شما چطور است؟"و جملات "صبح بخیر" در کلاس "سلام" ، پرس و جو "سلام ، صبح بخیر" دو مسابقه را به دست می آورد: "خوب" و "صبح" در طبقه بندی با یک امتیاز = 2.

این فن آوری ها همه در پشت صحنه در یک چت بابات کار می کنند ، بنابراین یک مکالمه پیام رسانی طبیعی است ، تا جایی که کاربر احساس نمی کند که با یک دستگاه صحبت می کند ، حتی اگر باشد.

بهترین زبان برنامه نویسی برای AI Chatbot چیست؟

هیچ زبان برنامه نویسی بهترین برای چت بابات وجود ندارد ، اما شرایط فنی وجود دارد که یکی را به تناسب بهتر از دیگری تبدیل می کند. همچنین بستگی به این دارد که توسعه دهندگان شما با چه ابزاری راحت کار می کنند.

پایتونپایتون در حال حاضر محبوب ترین زبان برای ایجاد یک چت بابات هوش مصنوعی است و بهترین انتخاب برای پردازش زبان طبیعی است ، زیرا ابزار اولیه زبان طبیعی در پایتون نوشته شده است.

جاوااز آنجا که برنامه نویسی AI مبتنی بر استفاده از الگوریتم ها است ، جاوا نیز انتخاب مناسبی برای توسعه Chatbot است. جاوا دارای یک ابزار ابزارک استاندارد است که باعث می شود ساخت و آزمایش برنامه های BOT سریعتر و آسان تر شود.

یاقوتبا توجه به طیف گسترده ای از کتابخانه های قابل اعتماد ، روبی انتخاب مناسبی برای ساخت یک چت بیت محسوب می شود. این زبان برنامه نویسی دارای یک سیستم نوع پویا است و از مدیریت خودکار حافظه پشتیبانی می کند و آن را به ابزاری کارآمد برای طراحی چت بیت تبدیل می کند.

همچنین می توان از Lisp ، Clojure و CSML برای ساخت چت بابات نیز استفاده کرد. LISP در ابتدا به عنوان زبانی برای پروژه های هوش مصنوعی ایجاد شده است و تکامل یافته است تا کارآمدتر شود. این یک زبان پویا و بسیار تطبیقی است که به حل مشکلات خاص در ساختمان Chatbot کمک می کند. Clojure یک گویش LISP است که به کاربران امکان می دهد چت های با کد تمیز ایجاد کنند ، چندین درخواست را به طور همزمان پردازش کنند و عملکردی آسان برای آزمون دارند. CSML یک زبان خاص دامنه است که در ابتدا برای توسعه Chatbot طراحی شده است. این زبان منبع آزاد مبتنی بر زنگ زدگی در هر کانال قابل استفاده و بسیار قابل دسترسی است و امکان ایجاد چت های مقیاس پذیر را فراهم می کند که می توانند با سایر برنامه ها ادغام شوند.

Chatbots پیوندهای جدید "با ما تماس بگیرید" برای صفحات تجاری است ، تا جایی که بسیاری از مشتریان ترجیح می دهند از طریق Chatbot با شرکت ها ارتباط برقرار کنند. از این گذشته ، رضایت فوری ارز و انگیزه مشترک دنیای دیجیتال است و کاربران انتظار خرید سریعتر و شخصی تر تجربیات و مرور در وب را دارند.

اگر در حال حرکت به پایین مسیر Chatbot نیستید ، وقت آن است که آستین های خود را بالا ببرید. ما نیز مؤمنان واقعی هستیم: اگر شما آماده هستید تا مکالمه را ادامه دهید ، به صفحه اصلی ما بروید و روی نماد در سمت راست کلیک کنید. chatbot دوستانه و آگاه ما درست به شما باز می گردد.< Span> Chatbots پیوندهای جدید "با ما" برای صفحات تجاری است ، تا جایی که بسیاری از مشتریان ترجیح می دهند از طریق Chatbot با شرکت ها ارتباط برقرار کنند. از این گذشته ، رضایت فوری ارز و انگیزه مشترک دنیای دیجیتال است و کاربران انتظار خرید سریعتر و شخصی تر تجربیات و مرور در وب را دارند.