基于AI算法的流行，对话式机器人现几年越来越流行，在各行各业都在推广使用。从基本的基于按钮的自动化机器人到 以NLP 驱动的对话聊天机器人，它们的区别是什么呐？最重要的是我们应该如何设计一个满足业务需求的对话机器人？在这里我们一起来讨论一下。
不同类型的聊天机器人
首先，重要的是要区分市场上可用的各种类型的聊天机器人。从简单的基于菜单/按钮的聊天机器人到对话式 AI 聊天机器人，它们有一定的级别？聊天机器人的类型不一样，使用的技术也不一样，那么让我们看看它们各自的特点是什么。
基于按钮/菜单的聊天机器人
顾名思义，这种类型的聊天机器人让用户可以从多个选项中进行选择，这些选项以菜单或按钮的形式呈现。根据用户点击的内容，机器人会提示另一组选项供他选择，依此类推。
您可以猜到，它们的结构组成都是非常基本的按钮形式(单选，多选等)，正因为它的简单性，它们代表了大部分聊天机器人。这些机器人可以回答预设定的问题，并可以帮助用户浏览网站或在线网店，从而促进他们的购买之旅，缺点在于解决涉及大量变量的复杂请求时，它们效果就不会那么明显。事实上，一旦用户的查询不在预设定的范围内，这种类型的聊天机器人就无法提供任何帮助，最终会让用户感到非常失望和沮丧。
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基于关键字的聊天机器人
使用这种类型的聊天机器人，用户输入一个单词或一个短语，机器人会识别查询中的关键字。这类型机器人使用基本分析引擎来处理这些关键字并将它们与预加载的词库相匹配。
这样做的好处是机器人只会回复手动加载到系统中的内容，不会偏离主题，从而使业务可以很友好地控制词库的自动消息传递。
另一方面，这类聊天机器人受到无法识别拼写错误的单词或俚语的限制。它们也具有高度的上下文关系，在超出其上下文时使用时会显着非常不足。向图书馆聊天机器人询问“预订酒店”的问题，它可能会返回有关酒店的书籍。
基于 NLP 的会话聊天机器人
这类型是目前为止最先进的人工智能聊天机器人。他们使用人工智能和自然语言处理来为用户提供最佳体验。多亏了这些技术，机器人会考虑构成句子的不同单词，分析它们以及任何可用的上下文，以获得对问题的上下文理解。因此它可以将该理解应用于查询的解决。
使用 NLP 的对话式聊天机器人的主要优势在于它们理解单词背后的含义，基于算法的优势也能够理解拼写错误的问题，从而提供为用户提供更优的用户体验。
对话式聊天机器人的各个级别呈现的答案类型
相信每个企业已经使用过对话式 AI 技术的聊天机器人，机器人的能力也可以达到不同的对话“级别”。下面我们以一个具体的案例为例，解释一下这些不同的阶段是什么样的。
假设公司开发了一个内部使用的 NLP 对话聊天机器人，以回答员工关于各种人力资源事务的问题。一个团队成员想知道他还剩下多少天的年假，他问聊天机器人。
第一级答案在于告诉员工他在哪里可以找到该问题的答案，通常在他的工资单或人力资源软件上。这是设计对话聊天机器人时可以很容易地达到的最简单、最基本的对话级别。
第二级答案稍微进化了一些，因为机器人可以将员工重定向到特定的内部系统，比如在这种情况下的 HR 软件，在那里他可以找到他还有多少天的年假。
最后，更高级的第三级答案允许聊天机器人自动无缝地将员工登录到人力资源软件，以便他直接访问他需要的信息。这个阶段的机器人甚至可以提示员工通过日历或表格申请一些年假，而无需离开聊天平台。这个阶段显然意味着会话聊天机器人可以与第三方平台或软件集成，以便能够将信息检索到另一个系统中。这是机器人提供此类交互和服务的技术先决条件之一。
如何设计一个更加智能的会话聊天机器人
拥有一个使用 NLP 技术的对话式聊天机器人是一个非常好的开始，可以为公司带来很好竞争优势，达到降本生效的目的，但您还必须确保与机器人的交互是定性的，并且对您的用户有吸引力。那么你如何设计一个用户会原因与之交谈的机器人呢？以下是一些提示和以前的实践案例。
基于事务查询脚本
顾名思义，聊天机器人的脚本是一种用于预设计的对话消息(业务流程)作为对用户查询的响应的场景。当然并非所有查询都需要脚本：简单的常见问题解答类型的问题将通过一次性请求来回答，但事务性查询将需要脚本。实际上，机器人必须遵循特定的对话流程，以收集提供特定信息所需的详细信息，例如之前在某保险公司研发的车险报价机器人。
该流程显然会根据聊天机器人的输入信息和车量信息不同而呈现不同的价格，但在编写流程时请记住以下几点建议：
- 聊天机器人的目标要明确，最好一个流程只实现一个目标
- 保持机器人的答案简短明了
- 机器人传达的内容尽可能清晰
- 与用户会话过程，不明确的问题时，尽可能用引导话术引导用户
明确你的机器人目标
无论您对话聊天机器人的目标是什么，您都必须确保人们理解它。这意味着机器人给出的每个响应都必须清晰且没有任何可能导致误解的歧义。
这似乎很明显，但大多数的公司或 Botmasters 忘记了这一简单的规则。它导致对话界面非常混乱而不实用，这完全违背了当初设计机器人的目的。
除了设计清晰明确的流程外，我们还必须使机器人的答案尽可能简短。原因很简单：阅读越多，用户越容易感到困惑、疲倦和心烦意乱。实现此目的的一个好方法是将对话分解，即将机器人的消息分成更小的块。
个性化
个性化是你的机器人的优势。事实上，我们必须定义我们希望对话聊天机器人具有什么样的个性，以确定它的语气、它将使用什么样的语言、它的沟通方式等。
设计一个让用户喜好的角色是一个棘手的难题。给它太少的个性，交互感觉很乏味。过度使用它很快就会变得烦人......
综上所述，设计一个高质量的对话聊天机器人并不是一件容易的事，但我希望这些技巧和实践经验对设计智能机器人时会有所帮助。
