如何训练你的机器人

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如果实施得当，全渠道机器人会给公司带来重要的好处。一方面，他们通过提供 24/7 自助服务来改善客户体验。另一方面，他们通过允许无限服务而无需增加代理团队来降低服务成本。但并非所有机器人都是一样的。最适合每家公司的机器人类型将取决于其目标目标。 有些聊天机器人不使用人工智能，适合解决简单问题或收集用户数据。还有认知机器人，它们应用人工智能来高精度地理解用户的自然语言。在本说明中，您可以了解有关现有不同类型机器人的更多信息。 今天我们将重点关注认知机器人，也称为“智能机器人”或具有NLU 的机器人。这些机器人在技术上很复杂，因为除了能够根据上下文解释用户的表达（通过人工智能）之外，它们还应用“机器学习”，也就是说，它们在每次交互中学习，在交互中变得越来越精确。 但要达到这种精度，必须对机器人进行训练。仅靠开发技术并放弃机器人是不够的。因此，我们将告诉您如何训练机器人以使其能够理解用户的表情，以及为什么在机器人启动后保持这种训练很重要。



如何训练认知机器人 认知机器人的解释 荷兰 手机号码 能力如何发挥作用？ 与机器人交互时，客户会使用短语或表达来询问、请求某事或抱怨。每个短语都有一个INTENTION，即用户想要做什么或接收什么。 例如，让我们想象一个安排医疗咨询的机器人。用户可以通过说“我想预约就诊”来表达自己的意愿，也可以直接询问“这个月皮肤科有预约吗？” ”。 NLU 所做的是考虑特定上下文来 解释表达式背后的意图。 该短语还可能包含有助于解决意图的数据，例如，如果在短语中用户已经告诉我他们想要安排咨询的日期和医学专业，那么他们有能力就很重要检测它们，以免再次询问用户已经报告的内容。那些在 NLU 上下文中有助于表达意图的数据称为实体。 我们如何开发一个考虑到此示例涉及的所有内容的机器人？ 首先，应该定义什么是认知模型。这意味着定义机器人能够解释什么意图以及它应该能够从表达式中解释什么数据或实体。在这种情况下，认知模型将具有意图“议程”，并且实体将是例如咨询的日期和时间、专业和医生的姓名。 下一步是使用有关每个意图和实体的示例表达式来训练机器人。例如：“我想预约”、“我想请求与 X 医生会诊”、“我正在写信协调会诊”。







第三，你必须设计机器人逻辑。因为解释用户所说的内容是一回事，而赋予其行为是另一回事，即定义机器人用其解释的内容做什么。例如， inConcert机器人设计器是一个非常直观的工具，允许您将机器人的逻辑设计为一个流程，机器人根据正在解释的内容和用户的消息进行移动。如有必要，还可与第三方系统集成（例如，与咨询议程集成以查看可用性并标记预订）。 在此示例中，我们看到这些元素的实际应用，应用于酒店预订： 如何训练你的机器人 主动机器人学习 最后一步是启动机器人并从用户的交互及其新表达中学习。这通常被称为“机器学习”，但我们认为称为“主动学习”更准确，因为它不是 100% 自动的。这并不是说机器人自行假设如何解释新的表达式并被视为有效。当它做出新的解释时，如果不确定，它会通知人类，以便最终确定该解释是否正确。 重要的是，作为机器人维护的一部分，有一个团队定期审查这些“建议的表达方式”。这样，机器人可以继续学习并给出更准确的响应。 正如我们所看到的，开发机器人所涉及的过程是极其多学科的。许多专业人士都为机器人的构建做出了贡献。与人们所认为的相反，这不仅仅是一个技术过程，还涉及营销、传播、语言学以及运营领域。 如何训练你的机器人 在我们专门针对该主题的特别网络研讨会中了解有关全渠道机器人世界的更多信息。