如何為您的聊天機器人構建一個 Kickass UX
已發表: 2016-12-05[注：本文是交界系列的一部分。 我們將詳細介紹 DeepTech 領域 交界處 2017 在齋浦爾。 學習更多關於 這裡的交界處！]
在我開始之前——你為什麼要讀這個？ 好吧，我已經設計了超過 15 個機器人的用戶體驗，並且對消費者的偏好了解一兩件事。 除此之外，我是一個團隊的一員，該團隊正在開發一個平台，供開發人員製作聊天機器人，並測試了超過 1000 個機器人。
每個（好的）機器人都有兩個方面——流和基於 AI/ML 的意圖和實體提取。
流動
世間萬物皆有流動。
當您預訂優步時，您可以選擇出發地點、結束地點、出租車類型，然後進行預訂。 您不只是支付出租車費用，然後選擇要預訂的出租車類型。 這不僅適用於人與人之間的互動，也同樣適用於人與人之間的互動！
例如，如果我從寫這句話開始，你可能會認為我是個傻瓜。 因此，毫無疑問，每個開發人員都應該專注於構建具有適當流程的機器人。 不管你怎麼想流，它都不是什麼新鮮事，很多人都試圖談論它，他們稱之為“上下文”。
我認為上下文是更廣泛的東西（更像是無限的，如果你開始使用現有技術在你的聊天機器人中適應它）並且很大程度上取決於最終用戶和他/她的情緒，所以我敦促你專注於流程因為如果您在使用您的服務時了解最終用戶的逐步操作，您可以將上下文限制為單個
開發人員或一組開發人員可以處理和容納。
意圖和實體提取
你必須使用自然語言處理、人工智能和機器學習來正確完成這部分（你也可以實現短語匹配，但這不是一個好的解決方案）。 意圖和實體提取是為了讓計算機了解用戶想要什麼。 這是非常重要的，因為人類用自然語言思考，如果我可以通過脫口而出來完成工作，那麼這將非常方便（特別是如果它是語音命令）。
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現在，讓我們看看如果我們只使用上述方面之一會發生什麼
構建一個機器人——
僅限人工智能
根據我的經驗，構建一個沒有任何流程且僅使用 Intent 和 Entity 提取（無論多麼好）的機器人是一個非常糟糕的主意，因為它會導致用戶在對話中迷路。 結果是糟糕的轉化率和客戶的不滿。
例如，您正在訂購比薩餅，並且已經從輪播菜單中選擇了一個，現在，機器人詢問“您想要什麼尺寸？”，用戶回答“您有什麼尺寸？” 並且開發人員沒有處理這個問題，所以機器人說“對不起，我無法理解”。 這是一條死胡同，會讓用戶感到困惑，並迫使他重新開始對話。
僅流動
我見過許多不處理基本意圖的機器人，它們完全基於使用輪播、列表、快速回復等的流程。
結果幾乎總是毀滅性的，因為當最終用戶輸入諸如“訂購披薩”之類的簡單短語並且您的披薩機器人回复“對不起，我無法理解”時，它會留下不好的味道並限制用戶。 此外，作為一個經驗法則，我們都知道最終用戶會採用任何新服務，如果它增加了便利性，或者簡單地說——縮短我們使用該服務的路徑。 現在，我觀察到通常“僅流動”的機器人往往會增加實現目標的路徑長度，從而為最終用戶的大規模採用造成巨大障礙。
為了更好地理解，讓我們舉個例子——我說“點一份中等大小的農家披薩”，機器人會理解並處理這件事，而不是必須經過 5-6 步（點擊菜單->披薩->蔬菜->農家->中等） ）機器人提出問題而我使用快速回復和輪播來回答的地方突然變得太多點擊，與應用程序/網站相比體驗很差，因此阻礙了採用。
那麼，如何構建偉大的機器人？
創建一個機器人，同時對“流程”和“人工智能”給予同等關注。 基本上，確保您始終向用戶提供提示（使用按鈕、快速回复）並幫助他到達終點，同時給予足夠的瀏覽靈活性。
為此，將意圖分為兩類——瀏覽和確定。 在瀏覽意圖中，用戶獲得足夠的靈活性來自由移動並通過鍵入或單擊來更改類別/子類別（確保包括快速回復以啟用在瀏覽意圖中更改類別/子類別），例如。 如果他/她正在瀏覽披薩菜單，讓他來回跳到甜點菜單。
明確的意圖將遠沒有那麼靈活，並且需要用戶提供一些特定的信息，例如預訂餐桌的時間、披薩交付的時間等，並且會再次提示他/她提供所需的信息
如果他/她試圖偏離。 當機器人詢問“你想要什麼尺寸的披薩”時，它也會給出快速回复，幫助用戶快速完成步驟，防止他得到
丟失的。
強大的聊天機器人只有通過流量和人工智能的融合才能製作出來，而這正是我們希望為開發者社區提供的。 我們正在開發一個強大的平台，讓流量和人工智能可以結合
非常簡單地。