什麼是 NLP 聊天機器人及如何製作？

聊天機器人這個術語不限於任何一種特定類型的聊天機器人。 相反，網路上有各種各樣的聊天機器人可用來滿足不同的功能和用戶需求。 自然語言處理（NLP）聊天機器人是您可能在不同平台上遇到的其中一種類型。

在本文中，我們將深入探討 NLP 聊天機器人的各個方面，包括它們與基於規則的聊天機器人的區別以及如何在不需編碼的情況下製作 NLP 聊天機器人！

那麼，讓我們從一些基本知識開始。

第一部分：什麼是 NLP 聊天機器人

自然語言是我們日常生活中用來交流的簡單語言。它不同於用於指示計算機執行某些功能的程式語言。

自然語言處理（NLP）的目的是確保人類和機器之間的順暢交流，而無需學習技術程式語言。

NLP 聊天機器人的定義

NLP 聊天機器人是一種準確且高效的描述 AI 聊天機器人的方式。 它是一個由強大的人工智慧、機器學習和 NLP 演算法驅動的聊天機器人，確保聊天機器人能夠理解用戶以人類語言發出的指令並提供相關結果。

NLP 聊天機器人如何工作？

NLP 聊天機器人的工作原理涉及將給定的文本轉換為計算機可以理解和分析的結構化數據，以提供正確的輸出。 這就是為什麼高效的 NLP 聊天機器人能夠處理大量語言數據以提供正確解釋的原因。

以下是 NLP 聊天機器人工作中涉及的一些其他關鍵組件：

• 透過對輸入進行分類並推斷用戶的需求來分析和辨識用戶意圖。
• 徹底掃描文本並將基本實體辨識為類別，例如人、公司和地點。
• 持續訓練以確保詞彙擴展並提高 NLP 聊天機器人的準確性。
• 可靠的名詞辨識系統以確保 NLP 聊天機器人能夠區分普通名詞和專有名詞。

第二部分：NLP 聊天機器人與規則型 Rule-Based 聊天機器人

當談到不同類型的聊天機器人時，規則型聊天機器人和 NLP 聊天機器人是您在互聯網上可能會找到的兩種最受歡迎的聊天機器人。然而，它們之間存在一些關鍵差異。

規則型（Rule-Based）聊天機器人通常由中小型公司使用。 顧名思義，規則型聊天機器人根據預定義的規則和工作程序運行。 用戶的輸入必須在設置的規則之下，以確保聊天機器人能夠提供正確的回應。

大多數規則型聊天機器人都有按鈕，以確保用戶可以透過輕鬆設置提示來獲得問題的答案。 與 NLP 聊天機器人不同，規則型聊天機器人沒有先進的機器學習演算法或 NLP 訓練，因此它們的開放對話選項非常有限。

NLP 聊天機器人由高效的人工智慧演算法驅動，以理解不同的輸入並像人類一樣思考和回應。 NLP 聊天機器人使用大量數據進行訓練，通常具有多語言能力，以提供可靠的客戶支援。

簡而言之，NLP 聊天機器人就像孩子一樣理解、分析和學習語言。 一旦它們被適當訓練，它們可以在問題和答案之間建立聯繫，以提供準確的回應。

因此，規則型聊天機器人僅限於特定的規則和提示，而 NLP 聊天機器人則更為廣泛， 因為它們可以處理甚至是複雜的查詢，並以獨特和自然的語言進行處理。

NLP 聊天機器人的好處

NLP 聊天機器人在個人和專業方面都有許多好處，使它們顯著優於傳統的規則型聊天機器人：

• NLP 聊天機器人能夠模仿人類般的互動，因此品牌可以使用它們來增加互動。
• 它們可以處理簡單和複雜的查詢，因此實施 NLP 聊天機器人是自動化客戶支援和減少人工干預的好方法。
• 由於訓練良好的 NLP 聊天機器人在整個對話中保留語境，它們可以用於提供個性化支援。
• NLP 聊天機器人改善了整體客戶支援回應並簡化了公司的工作程序。

它們加快了問題解決的時間，因此幫助公司降低營運成本，並允許人工客服專注於其他複雜任務。

NLP 的常見挑戰

雖然 NLP 聊天機器人確實有許多好處和應用，但它們也面臨一些重大挑戰：

• 世界各地有數千種自然語言或人類語言。處理不同語言的細微差別是訓練多語言 NLP 聊天機器人的一大挑戰。
• NLP 聊天機器人的質量和效率完全依賴於訓練數據的數量和質量。獲取大量且相關的數據集並不總是容易的。
• 製作、設計、實施和持續訓練 NLP 聊天機器人需要大量的時間和資源，尤其是如果您透過傳統的開發方法進行。
• 應對 AI 演算法和 NLP 本身可能相當具有挑戰性，因為您必須處理許多因素，如上下文理解、語義分析、名詞辨識等。
• 聊天機器人 NLP 結構中的偏見相當普遍，因為沒有完美的數據集。消減或減少這些偏見需要大量的訓練。
• 簡單的語法錯誤、拼寫錯誤或多義詞可能會對 NLP 聊天機器人的運作造成重大影響。

第三部分：NLP 聊天機器人的使用案例與範例

現在您已熟悉 NLP 聊天機器人的所有關鍵方面，讓我們仔細看看一些常見的使用案例和具體範例：

1. Lemonade

保險是一個非常複雜的行業。尋求保險的人通常有很多問題。因此，傳統的基於規則的聊天機器人不足以滿足此類客戶的需求。因此， Lemonade ，一家領先的保險公司，製作了其名為 Maya 的 NLP 聊天機器人，可以理解用戶的查詢並在購買保險的過程中指導他們。

2. 心理健康聊天機器人應用

心理健康是一個重要的議題，近年來獲得了很多關注。簡單的熱線或預約安排聊天機器人不足以幫助可能需要緊急支援的患者。

因此，一些精神科醫生和心理健康服務提供者正在使用 NLP 聊天機器人為用戶提供即時支援。 因此，設計良好的 NLP 聊天機器人可以有效緩解情況，並鼓勵用戶立即就醫。

3. Mastercard 聊天機器人

來源：https://www.chatbotguide.org/

Mastercard 擁有一款名為 KAi 的 NLP 聊天機器人，幫助用戶獲取有關其資金規劃和整體財務管理的個性化資訊。 這個 NLP 聊天機器人的目的是確保用戶可以與聊天機器人互動，並根據其具體情況獲得專家建議。

KAi 是一個強大的聊天機器人，可以獲取有關財務目標的信息，以及其他與卡片啟用和餘額問題相關的 Mastercard 服務。 許多其他銀行和金融機構也實施了這類 NLP 聊天機器人，例如 美國銀行的 Erica。

第四部分：「NLP 教程」如何在無需編碼的情況下製作 NLP 機器人

使用像 GPTBots 這樣強大的無代碼機器人建構平台，您可以在沒有任何技術知識或編碼技能的情況下開始製作自己的 NLP 機器人。

GPTBots 是一個強大的平台，擁有大量的機器人範本，幫助您入門。 此外，它適合初學者和有經驗的人製作機器人，因為它具有使用者友好的介面和工作流程。

立即免費開始

以下是 NLP 教程的 4 個關鍵步驟，您應該遵循的以製作一個高效的聊天機器人：

步驟 1. 創建帳戶

在 GPTBots 官方網站 創建一個帳戶，或直接登錄以訪問其儀表板。 建議您從一個機器人範本開始，以確保您提前擁有必要的設定和配置，從而節省時間。

步驟 2. 訓練機器人

現在使用相關的文件、檔案、在線文本、網站連結或試算表來訓練您的 NLP 聊天機器人。透過打開 「添加文檔」部分並上傳您的檔案來完成此操作。

讓我們將一篇 PDF 添加到您的 NLP 聊天機器人的「知識文檔」中。

您還可以修改機器人的「Flow」，以確保其訪問正確的知識庫以提供相關的輸出。

在完成機器人創建和訓練過程後，最後一步是 將您的 NLP 聊天機器人 「整合到平台或社交媒體渠道中」， 例如 Slack、WhatsApp、Zapier 等。

在整合後的「聊天記錄」部分下查看聊天機器人聊天記錄。

第五部分：NLP聊天機器人的未來

NLP聊天機器人和人工智慧總體上是一個不斷演變的領域。NLP聊天機器人的市場預計在未來將呈指數級增長。 客戶已經習慣於大型和小型企業使用的先進、可靠和高效的NLP聊天機器人。

預計 NLP 聊天機器人將成為客戶的第一接觸點。因此，無論公司是銷售產品還是提供服務，都必須使用 NLP 聊天機器人為客戶提供快速信息。

總體而言，與 NLP 聊天機器人相關的應用和可能性是無窮無盡的。好消息是，各種類型和規模的公司都可以透過使用 GPTBots 的免費試用版輕鬆創建這樣的聊天機器人來受益。

免費開始

常見問題

• 1

  NLU 和 NLP 聊天機器人有什麼不同？

  NLP 聊天機器人專注於分析使用者輸入的表面層次，例如句子結構、語法和詞彙。另一方面，NLU 專注於提取語言表達中常常隱藏的更深層次的意義。
• 2

  聊天機器人中的 NLP 使用哪種演算法？

  NLP 聊天機器人中使用了多種演算法。這些演算法結合了人工智慧、機器學習、NLU 和深度學習。
• 3

  ChatGPT 是 NLP 嗎？

  是的，ChatGPT 是 NLP 聊天機器人的一個例子，因為它由強大的大型語言模型提供支持，可以處理複雜的使用者查詢。