一个由人工智能(AI)程序驱动的聊天机器人可以作为你的业务的对话代理。它通过移动应用程序、聊天工具或网站，用自然语言模拟与用户的聊天或对话。
没有否认AI动力的Chatbots已成为在线企业的一个组成部分，因为他们让您做一个不可能的事情 - 帮助客户24/7，解决没有任何人为干预的查询，并立即支持多个客户。聊天向企业提供的其他一些主要好处包括：
的一份报告调查猴子揭示了聊天机器人将继续发展与一致的评估和优化。
- 高速查询分辨率
- 减少运营成本
- 多语言支持
- 数据收集的机会
- 交互式语音应答(IVR)挫折较少
聊天机器人技术发展趋势
- 个性化:包括用客户资料和行为培训聊天机器人。由人工智能驱动的机器人可以推荐顾客喜欢的产品或品牌。
- MLOps(机器学习操作)许多组织使用CRM存储和管理客户的详细信息。当与聊天机器人集成时，crm向聊天机器人提供信息，以便它们可以从之前的对话中查看特定的用户细节。聊天机器人还向CRM提供信息，以便更新公司和个人资料。
- 语音识别:支持更快的用户交互，也免提。Siri、Alexa和谷歌Nest都是使用语音识别的应用程序的好例子。
聊天机器人可以分为两个领域，基于规则的和自学习的机器人。根据训练规则回答问题的机器人被称为基于规则的聊天机器人。这些规则可以从简单到复杂，但它们可能是非常耗时的大纲和编写。基于规则的聊天机器人也有较低的上限，因为它几乎不可能涵盖所有可能的情况。
另一方面，使用机器学习技术的机器人处理用户查询的机器人被称为自学习机器人，或基于人工智能的聊天机器人。这些机器人模仿人类对每个问题的反应，并通过机器学习引擎学习自然语言的反应来回答每个问题。
基于规则和基于ai聊天机器人
基于规则的聊天机器人的优势
- 责任和安全:基于规则的聊天机器人根据预定义的规则和脚本响应用户的查询。这使得基于规则的聊天机器人更加可靠和安全，因为它们不能自我学习，这确保了它们提供一致的客户服务。
- 不局限于文本交互:你对基于规则的聊天机器人算法编程和优化得越多，它的响应就越好。基于规则的聊天机器人不仅限于文本交互。您总是可以定义一组新的规则，使它们更加通用。
- 便宜:它们根据训练的场景执行和工作，这使得基于规则的聊天机器人创建起来更快，维护成本更低。
- 易于与遗留系统集成:基于规则的聊天机器人很容易与配置较旧的系统集成，这意味着团队无需额外花钱升级或购买新的硬件或软件。
基于人工智能的聊天机器人的优势
- 基于传入数据的持续改进:人工智能聊天机器人使用传入的聊天数据来分析并准备充分的回应。分析的数据越多，他们的表现就越好。人工智能聊天机器人通过理解问题的意图来生成复杂问题的答案，然后用自然语言形成回应。
- 了解多种语言:人工智能聊天机器人并不局限于一种特定的语言。它们可以为多种语言编程，可以用多种语言响应用户的查询。
- 比基于规则的聊天机器人更高效:相比基于规则的聊天机器人，人工智能聊天机器人更高效，可以通过分析用户行为做出更好的响应。而对于基于规则的聊天机器人，您必须在每次查询时定义新的规则来训练它们。
利用聊天机器人的行业范例
- 供应链与物流:聊天机器人用于跟踪供应链操作中的库存水平。常见的例子有发货跟踪、更改请求、寻找一般查询的解决方案以及获取发货通知。
- 旅行和旅游:聊天机器人使订票速度大大提高，甚至可以根据用户在网站上的活动向他们提供推荐。例如，在机票预订网站上，聊天机器人通过分析游客之前的机票预订模式，并推荐符合他们预算和时间的航班，帮助游客搜索航班。
- 电子商务:亚马逊和eBay等公司使用聊天机器人向用户提供与其搜索历史相关的推荐，并帮助他们找到想要的产品。
聊天机器人的好处
- 24/7的可用性:客户希望业务24小时不间断。聊天机器人可以很容易地维持一个24小时的响应系统，确保客户和卖家之间的持续沟通。
- 自动化你的工作:通过引入聊天机器人来自动化您的客户支持工作将对您的业务有利。它们可以同时处理多个用户，并自动回答他们的查询，因此您的团队可以专注于其他重要的项目。它还将提高客户支持质量，让客户信任你的服务水平。
- 减少人为错误:智能算法和编程使聊天机器人保持一致，并保持无错误。聊天机器人不会忘记任何事情，也不应该犯错误，这是人们在回答每个问题时不能说的。
- 学习和更新:聊天机器人的最大优势之一是你可以随着时间的推移对它们进行培训和更新。升级算法，增加与用户的互动，使得聊天机器人能够创造新的思路来回答问题，从而提高了聊天机器人的效率，使其更加可靠。
- 同时管理多个用户:人类客户支持代理可以一次处理一个用户，而聊天机器人可以同时管理多个用户。他们不受人类的限制，可以全天候工作，除非有任何技术问题。
- 客户支持许多公司在他们的网站中嵌入聊天机器人来回答客户的问题。这是与公司支持团队取得联系的最简单的方法之一。
聊天机器人测试
聊天机器人测试是必要的，以确保部署高效、高效的聊天机器人．测试专家分析所有必要功能是否正确或不执行，并确保它可以适当地回答每个用户的查询。
但是聊天机器人测试不同于传统的软件测试。在测试web和移动应用程序时，测试运行是预定义的，而在测试基于人工智能的聊天机器人时则不是这样。他们将机器学习方法用于常见的自然语言处理，使聊天机器人变得更加复杂，一刀切的方法不再可行。因此，有可能预定义的测试运行并不适用于所有基于人工智能的聊天机器人。
为了成功构建基于人工智能的聊天机器人，测试阶段包括发射前和发射后的测试，具体描述如下:
发射前测试
- 一般测试:测试基本问题和回答，如欢迎留言。
- 域测试:聊天机器人是特定领域的，需要预先识别和测试与它们的领域相关的特性。
- 极限测试:检查聊天机器人如何回应一个无关的问题，并在聊天机器人失败时识别结果。
上线后测试
- A / B测试:通过比较两个版本来发现产品性能。组织可以收集数据并决定使用哪个版本。
- 的因素:验证聊天机器人将如何开始对话——这可以是标准的问候语，也可以是非正式的回应，比如表情符号。
- 视觉因素:虽然不是技术性的，但聊天机器人的设计在用户体验中扮演着重要的角色。一个组织良好、用户友好且吸引人的用户体验可以提高用户留存率。
如何测试聊天机器人?
通过测试和比较输入和期望输出，可以验证聊天机器人的效率和有效性。聊天机器人测试不同于传统的软件或移动应用程序测试，因为聊天机器人应用程序算法复杂，并处理广泛的用户查询。因此，应该开发一个聊天机器人测试考虑所有可能的意外情况．聊天机器人测试可以分为以下几个区域:
- 对话设计测试:理解自然语言的工具可以识别来自用户的输入、机器人的响应和对外部源的调用。它允许测试人员理解对话概述。NLP观察用户的输入和意图，并向最终用户提供适当的响应。
以下是用于测试聊天机器人的对话设计的关键领域:- 对话流：通过验证积极场景，负面情景，表达式作为批准和拒绝来测试。
- 意图、训练和反应:意图是用户输入的目的。为了说明这一点，下面是用来训练机器人的短语:
理想情况下，机器人将通过以下响应来确认顺序:
- 休闲/小会谈: bot和用户之间的问候、欢迎等非正式对话。通过这样的小对话，可以在很大程度上提高用户体验。
- 回退:这是为了在对话之间测试机器人对用户不相关输入的响应。
机器人需要经过训练，通过编写适当的测试用例来检查后备阶段来响应不熟悉的输入。
- 导航:导航用例需要进行测试，以防用户想要在对话中跳过几个步骤。聊天机器人需要接受如何处理此类案件的培训。例如，如果订单已经下了，但用户想要更新或取消订单。
- 情绪:用户输入的音调有快乐、愤怒、悲伤、恐惧等。对相关案例进行测试，了解输入的情绪，并作出适当的回应。
- 实体测试:实体是从训练短语中提取的关键字。
- 实现测试:bot需要请求信息来满足用户请求。数据被发送到webhook获取相关信息。一旦完成实现请求，结果将作为响应与用户共享。这个阶段需要涉及集成点和数据源。
- User验收测试:用户测试对于确保聊天机器人的质量非常重要。用不同的用户和不同的个性来测试聊天机器人会对聊天机器人的质量产生巨大的影响。
聊天机器人自动化测试工具
有很多工具可以用于聊天机器人的自动化测试。以下是一些主要工具:
- Botium框:该工具允许您使用api自动进行聊天机器人测试，并且在每次软件更新后都可以轻松地重复测试。
- 硒:Selenium web驱动程序和IDE被广泛用于聊天机器人测试。聊天机器人可以使用Selenium IDE的录制和播放功能进行测试。
- Gupshup代理机器人:如果bot是使用Gupshup构建平台开发的，那么同样可以通过它们的代理bot进行测试。该工具允许工程师在Slack、Twitter和SMS等各种通信渠道上测试机器人。
- TestFairy:它将分发聊天机器人进行测试，并与利益相关者分享测试报告、崩溃报告和其他有价值的反馈。
聊天机器人的挑战
- 缺乏情绪:聊天机器人缺乏分析人类情感的能力。它们无法判断用户的感受，如快乐、悲伤和愤怒。
- 困难的创建:聊天机器人的编程结构非常复杂。你应该有编程知识来创建一个功能更好的聊天机器人。
- 有时候，它不明白:用户渴望最好的体验，他们的行为受情绪控制。但有时候，聊天机器人无法理解用户想要传达的信息。它主要发生在用户发布一个尚未添加到聊天机器人数据库的查询时。