เหตุใด Chatbots ที่ดีจึงต้องการบริบท ไม่ใช่โฟลว์แบบต้นไม้

เผยแพร่ซ้ำโดยเพลโต

ผู้ติดตาม: 0

ในตัวอย่าง คุณสนใจที่จะเยี่ยมชมสถานที่ท่องเที่ยวและต้องการทราบว่าตั๋วเข้าชมมีราคาเท่าไหร่ คุณจึงถามว่า

ผู้ใช้: “ตั๋วสำหรับผู้ใหญ่ 2 คนและเด็ก 1 คนไปที่ป่าเมฆราคาเท่าไหร่”

น่าแปลกที่แชทบ็อตไม่ทราบคำตอบ แม้ว่าจะมีการผสานรวม API ที่เกี่ยวข้อง

Bot: “ขอโทษ ฉันยังเรียนอยู่”

ด้วยคำแนะนำเล็กน้อย Chatbot จะนำคุณไปยังขั้นตอนการสนทนาที่มีคำแนะนำ (ตามกฎ) มันแสดงให้เห็นว่าคุณควรพูดว่า “ซื้อตั๋ว” ก่อน ตามด้วย “ราคาตั๋ว", และในที่สุดก็ "ป่าเมฆ” เพื่อให้ได้คำตอบ

Bot: “ตั๋วมีจำหน่ายบนเว็บไซต์”

ยังไม่ค่อยสนิท

ตัวแทนเสมือนส่วนใหญ่ใช้แบบจำลองความเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) แต่ผู้ใช้ยังคงรู้สึกอึดอัดกับบทสนทนาที่ผิดธรรมชาติ

เราไม่สามารถอธิบายความฉลาดของแชทบอทได้ง่ายๆ โดยบอกว่าแพลตฟอร์ม NLP หนึ่งดีกว่าหรือแย่กว่าอีกแพลตฟอร์มหนึ่ง เป็นเหตุผลที่สะดวก แต่ไม่ใช่ในกรณีนี้ ทำไม จุดประสงค์ของโมเดล NLU ที่ได้รับการฝึกอบรมมาเป็นอย่างดีคือเพื่อช่วยแมปอินพุต (คำพูดของผู้ใช้) กับเอาต์พุต (ความตั้งใจของผู้ใช้) ตัวอย่างเช่น ทั้งสอง “ส่งพิซซ่าไก่แกงไปที่ 20 Sunshine Avenue” และ “ฉันต้องการปลาและมันฝรั่งทอด” อ้างถึงเจตนา "สั่งอาหาร" เดียวกัน

อย่างไรก็ตาม นั่นคือจุดสิ้นสุดของการตรวจจับเจตนา ในฐานะนักออกแบบหรือนักพัฒนาการสนทนา คุณต้องพิจารณาว่าจะเกิดอะไรขึ้นหลังจากการตรวจจับความตั้งใจ ก็เรียกว่า สิ่งแวดล้อม เพื่อให้การตอบสนองโดยตรงมากที่สุด

1. Conversational AI สามารถให้บริการลูกค้าอัตโนมัติได้อย่างไร

2. แชทอัตโนมัติและแชทสด: อนาคตของการบริการลูกค้าจะเป็นอย่างไร?

3. Chatbots เป็นผู้ช่วยทางการแพทย์ในการระบาดของ COVID-19

4. แชทบอทกับ ผู้ช่วยเสมือนอัจฉริยะ — อะไรคือความแตกต่าง & ทำไมต้องใส่ใจ?

ในชีวิตจริง ถ้าในที่สุดคุณกับเพื่อนได้พบกันหลังจากช่วงกักตัวนานหลายเดือน ทุกช่วงเวลาในทริปสุดท้ายที่คุณทั้งคู่จำได้ หล่อหลอม สิ่งแวดล้อม. มีพารามิเตอร์เฉพาะ เช่น ชื่อเมืองและผู้คนที่คุณพบระหว่างทาง บริบทยังเน่าเปื่อยได้ ซึ่งหมายความว่าช่วงเวลาก่อนวันหยุดโควิด-XNUMX ไม่ใช่สิ่งแรกในใจหากคุณและเพื่อนพบกันหลายครั้งเพื่อพูดคุยเรื่องอื่นๆ

เมื่อคุณเขียนโปรแกรมแชทบอท คุณอาจต้องการทำอะไรบางอย่างกับข้อมูลเฉพาะที่ผู้ใช้พูด ตัวอย่างเช่น ความคิดที่ดีสำหรับตัวแทนเสมือนของคุณคือการดึงชื่ออาหารและที่อยู่จัดส่งในเชิงรุกระหว่างเซสชันการสนทนาและยอมรับสถานะหน่วยความจำ (บริบท) บอทไม่ควรขอข้อมูลเดียวกันเมื่อผู้ใช้พูดตามเส้นทางแล้ว

น่าเสียดายที่แชทบอทบางตัวในปัจจุบันจำพารามิเตอร์ที่จำเป็นไม่ได้ในการสนทนาที่เป็นประโยชน์กับผู้ใช้ ซึ่งในที่สุดแล้วจะต้องใช้รายละเอียดที่สำคัญกับแชทบอทซ้ำเพื่อช่วยในการดำเนินการ

นี่คือความเป็นไปได้บางประการ:

การออกแบบเส้นทางแห่งความสุขภายใต้เครื่องมือออกแบบการสนทนาที่เหมือนต้นไม้ในซอฟต์แวร์บางตัวเท่านั้น
การปฏิบัติต่อความตั้งใจเหมือนเป็นจุดเปลี่ยนหรือจุดตรวจในโฟลว์ มากกว่าเป้าหมายที่ลูกค้ามีในใจ
นำเสนอแผนผังความคิดการสนทนาหรือผังงานแก่วิศวกรซอฟต์แวร์โดยไม่มีข้อกำหนดเกี่ยวกับการแก้ไขข้อผิดพลาดของผู้ใช้และทางเลี่ยงการแชท
มีปัญหาในการนับการเรียงสับเปลี่ยนขนาดใหญ่ในแอปพลิเคชันที่ไม่ใช่เชิงเส้น ไม่เหมือนกับเว็บหรือแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ที่มีกระแสที่จำกัดไปสู่สถานะความสำเร็จ/ล้มเหลว

ผู้ใช้: “ราคาตั๋วสำหรับผู้ใหญ่ 2 คนและเด็ก 1 คนสู่ป่าเมฆราคาเท่าไร อีกแล้วเหรอ”

คราวนี้ Chatbot จะดึงข้อมูลเอนทิตีที่ต้องการเพื่อสอบถามราคาตั๋ว นั่นคือผู้เข้าร่วมและสถานที่ท่องเที่ยว เนื่องจากมีข้อมูลเพียงพอในการค้นหาราคาตั๋ว แชทบ็อตจึงนำเสนอการ์ดสื่อสมบูรณ์ที่เกี่ยวข้องสองสามใบ

ถือว่าคุณทำผิดพลาด คุณแก้ไขข้อผิดพลาดโดยพูดว่า

ผู้ใช้: “แล้วผู้ใหญ่ 1 คน เด็ก 1 คน ผู้สูงอายุ 1 คนแทนล่ะ?"

แทนที่จะเป็นทางเลือกสำรอง (“ขอโทษ ฉันไม่เข้าใจ”) ข้อความนำไปสู่ความตั้งใจตามพารามิเตอร์ แชทบอทได้จำไซต์สถานที่ท่องเที่ยวที่คุณต้องการแล้ว และตอนนี้บัญชีสำหรับข้อมูลผู้เข้าร่วมใหม่เท่านั้น นอกจากนี้ยังรู้ว่าคุณอยู่ในสถานะการสอบถามราคาตั๋ว ดังนั้นระบบจะแจ้งราคารวมใหม่ให้คุณโดยที่คุณไม่ต้องทำซ้ำ

บอท: “ราคามาตรฐานอยู่ที่ $20 ต่อผู้ใหญ่ $12 ต่อเด็กหนึ่งคน และ $10 ต่อผู้อาวุโส รวมเป็น 42 ดอลลาร์”

คุณยังคงพูดถึงว่าคุณเป็นพลเมืองท้องถิ่น

ผู้ใช้: “ฉันเป็นคนท้องถิ่น”

อีกครั้ง โดยที่คุณไม่ต้องทำซ้ำไซต์สถานที่ท่องเที่ยวและจำนวนคนและเปลี่ยนหัวข้อการสนทนาปัจจุบัน Chatbot จะค้นหาราคาตั๋วตามข้อมูลที่อัปเดตทั้งหมดที่รวบรวมได้ ความสำเร็จ!