آشنایی با چت‌بات و انواع آن

امروزه چت‌بات‌ها در حال تغییر راه‌های ارتباطی بین مشتریان و سرویس‌دهندگان هستند به‌گونه‌ای که در حوزهٔ ایجاد تعامل بین انسان و ماشین، چت‌بات‌ها به‌عنوان یکی از پیشرفته‌ترین و کارآمدترین ابزارها محسوب می‌شوند.

امروزه چت‌بات‌ها در حال تغییر راه‌های ارتباطی بین مشتریان و سرویس‌دهندگان هستند به‌گونه‌ای که در حوزهٔ ایجاد تعامل بین انسان و ماشین، چت‌بات‌ها به‌عنوان یکی از پیشرفته‌ترین و کارآمدترین ابزارها محسوب می‌شوند. به‌طورکلی چنین می‌توان گفت که چت‌بات‌ها درخواست‌های کاربران را به‌صورت مداوم و در هر ساعت از شبانه‌روز دریافت، تفسیر، پردازش و با سرعت بالا به آن‌ها پاسخ می‌دهند.

چت‌بات‌های هوش مصنوعی مبتنی بر یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی یا NLP پیاده‌سازی می‌شوند. این چت‌بات‌ها با استفاده از داده‌های ورودی بینش پاسخ‌گویی سؤالات کاربر را کسب می‌کنند. این چت‌بات‌های این قابلیت را هم دارند که به طور مستقل یاد بگیرند و با هر مکالمه‌ای که با کاربران دارند بهبود یابند و به‌مرور پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه دهند.

انواع چت‌بات

مطابق شکل زیر انواع مختلف چت‌بات‌ها در 6 دسته مختلف قابل‌دسته‌بندی هستند. در ادامه به بررسی انواع مختلف چت‌بات‌ها خواهیم پرداخت.

چت‌بات Menu/button-based

این نوع چت‌بات‌ها، ابتدایی‌ترین نوع چت‌بات‌هایی هستند که در حال حاضر وجود دارند. در بیشتر موارد، این چت‌بات‌ها به‌صورت درخت تصمیم سلسله مراتبی هستند که در قالب منوهای مختلف به کاربر ارائه می‌شوند. مشابه منوهای تلفن خودکار که همه ما تقریباً روزانه با آنها در تعامل هستیم، در واقع این نوع چت‌بات از کاربر می‌خواهد که از طریق چندین انتخاب گزینه به‌صورت سلسله مراتبی به پاسخ مورد نظر خود دست یابد. در حالی که این ربات‌ها برای پاسخ به پرسش‌های متداول که 80 درصد درخواست‌های پشتیبانی را تشکیل می‌دهند، کافی هستند ام آنها در سناریوهای پیشرفته‌تر که در آن متغیرهای بسیار زیادی وجود دارد، ضعف دارند.

چت‌بات مبتنی بر قواعد زبانی

اگر با مواردی سروکار دارید که مجموعه سؤالاتی که مشتریان می‌پرسند قابل پیش بینی باشند آنگاه یک چت‌بات مبتنی بر قواعد زبانی برای شما یک گزینهٔ مناسب خواهد بود. این نوع چت‌بات‌ها با استفاده از منطق if/then می‌توانند روند یک مکالمه از پیش تعیین شده را درک کرده و به درخواست‌ها پاسخ مناسب ارائه دهند. ابتدا باید language conditions چت‌بات‌های خود را مشخص کنید. برای این کار می‌توان شرایطی برای ارزیابی کلمات، ترتیب کلمات، مترادف‌ها و موارد دیگر ایجاد کرد. اگر درخواست دریافتی کاربر با شرایط تعریف شده برای چت‌بات شما مطابقت داشته باشد، مشتریان شما می‌توانند در کمترین زمان پاسخ مناسب را دریافت کنند. با این حال، این وظیفه شما است که اطمینان حاصل کنید که هر جایگشت و ترکیبی از هر سؤال تعریف شده است، در غیر این صورت، ربات ورودی مشتری شما را درک نخواهد کرد. به همین دلیل است که یک ربات مبتنی بر مدل زبانی بسیار رایج است، اما توسعه کندی دارد. ربات‌های rule-based بر اساس قوانین مشخص کار می‌کنند و پاسخ‌های از پیش تعریف شده ارائه می‌دهند. آن‌ها فقط می‌توانند به سؤالاتی که برای پاسخ دادن به آن‌ها برنامه‌ریزی شده‌اند، به درستی پاسخ دهند. ربات‌های rule-based نمی‌توانند به طور مستقل پیشرفت کنند.

چت‌بات‌های مبتنی بر شناسایی کلمات کلیدی

بر خلاف چت‌بات‌های مبتنی menu/button-based، چت‌بات‌های مبتنی بر شناسایی کلمات کلیدی می‌توانند آنچه کاربران تایپ می‌کنند را درک کرده و به درستی به آن پاسخ دهند. این چت‌بات‌ها از کلمات کلیدی قابل تنظیم و یک هسته هوش مصنوعی پردازش زبان طبیعی برای تعیین نحوه ارائه پاسخ مناسب به کاربر استفاده می‌کنند. این نوع از چت‌بات‌ها در زمانی که باید به بسیاری از سؤالات مشابه پاسخ دهند، با مشکل روبرو می‌شوند. چت‌بات‌های NLP زمانی شروع به لغزش می‌کنند که بین چندین پاسخ مرتبط، افزونگی کلمات کلیدی وجود داشته باشد. چت‌بات که ترکیبی از تشخیص کلمه کلیدی و مبتنی بر menu/button-based باشد؛ بسیار محبوب خواهد بود. چنین چت‌باتی به کاربران این امکان را می‌دهند که اگر عملکرد تشخیص کلمه کلیدی نتایج ضعیفی به همراه دارد یا کاربر برای یافتن پاسخ خود به راهنمایی نیاز دارد، مستقیماً سؤالات خود را بپرسند یا از دکمه‌های منوی چت استفاده کنند.

چت‌بات‌های یادگیری ماشینی

این چت‌بات یک ربات گفتگوی متنی بسیار پیشرفته‌تر از سه ربات مورد بحث قبلی است. این نوع ربات‌های گفتگو برای به خاطر سپردن مکالمات با کاربران و یادگیری مداوم در طول زمان، از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. برخلاف ربات‌های مبتنی بر شناسایی کلمات کلیدی، ربات‌های چت که دارای آگاهی زمینه‌ای هستند، به اندازه کافی هوشمند هستند تا بر اساس آنچه کاربران درخواست می‌کنند، خود را بهبود ببخشند. دست یافتن به چنین چت‌بات‌هایی نیاز به مجموعه داده گسترده و جامع دارد تا توانایی پاسخ‌گویی به سؤالات متعدد در آنها ایجاد شود.

مدل هیبریدی

در بعضی از کاربردها به دلیل پیچیدگی و کم بودن حجم داده‌های آموزشی؛ یک چت‌بات مبتنی بر هوش مصنوعی می‌تواند توسط یک اپراتور انسانی پشتیبانی شود تا در مواقع لزوم و عدم پاسخ‌گویی مناسب چت‌بات، اپراتور انسانی وارد عمل شده و فرایند پاسخگویی به سؤالات مشتری را برعهده بگیرد.