Bagaimana Cara Membangun Chatbot dengan Deep NLP?

Sebelumnya, chatbots dulunya merupakan gimmick yang bagus tanpa manfaat nyata tetapi hanya mesin digital lain untuk bereksperimen. Namun, mereka telah berkembang menjadi alat yang sangat diperlukan di dunia usaha setiap tahun.

Mengembangkan dan memelihara chatbot, tentu saja, merupakan pekerjaan yang menguras waktu, tenaga, dan uang. Namun, menarik bisnis, baru dan mapan, untuk mencoba keberuntungan mereka di teknologi yang luar biasa manusiawi dan mengganggu ini?

Karena bisnis berusaha untuk memastikan bahwa pelanggan memiliki akses ke informasi yang relevan setiap saat, di mana saja, dan pada hari tertentu, integrasi chatbot percakapan ke dalam platform perusahaan atau situs web tampaknya tidak dapat dihindari.

• Menurut perkiraan Pasar dan Pasar , industri NLP dikatakan berkembang dari $ 10,2 miliar pada 2019 menjadi $ 26,4 miliar pada 2024, mewakili CAGR 21%.
• Penelitian yang sama juga memperkirakan peningkatan industri AI percakapan dari $ 4,2 miliar pada 2019 menjadi $ 15,7 miliar pada 2024, dengan CAGR 30,2%, yang lebih tinggi dari seluruh pasar NLP.
• Sesuai IBM, chatbots dapat membantu bisnis menghemat biaya layanan pelanggan dengan meningkatkan dan mempercepat waktu respons, memberi agen lebih banyak waktu untuk pekerjaan lain yang menantang, dan menjawab hingga hampir 80% pertanyaan rutin.
• Beberapa laporan oleh Outgrow menyatakan bahwa 80% bisnis diproyeksikan untuk mengintegrasikan beberapa bentuk sistem chatbot pada tahun 2021.
• Chatbots semakin populer sampai pada titik di mana jumlah chatbots di Facebook Messenger telah berkembang dari 100K menjadi 300K hanya dalam satu tahun.
  
• Integrasi chatbot dalam platform bisnis atau situs web tidak dapat dihindari, karena perusahaan saat ini berusaha memastikan akses ke informasi yang tepat kepada pelanggan—kapan pun, di mana pun, kapan pun.
  
• Banyak merek bisnis korporat populer , seperti MasterCard, juga dengan cepat mengembangkan chatbot mereka sendiri. Chatbot memengaruhi dunia korporat dengan cara yang paling mengejutkan dan mengasyikkan, mulai dari layanan pelanggan American Express hingga perangkat lunak penyaringan panggilan Google Pixel, yang memberikan respons cepat dan ketersediaan 24/7 saat melayani pelanggan.

Namun, sebelum kita membahas bagaimana perusahaan Anda dapat memperoleh manfaat dari chatbot pembelajaran mendalam , mari kita lihat sekilas apa itu chatbot pembelajaran mendalam?

Chatbot pembelajaran mendalam adalah bentuk chatbot yang menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk memetakan input pengguna ke suatu maksud, dengan tujuan mengklasifikasikan pesan untuk respons yang disiapkan. Triknya adalah membuatnya terlihat senyata mungkin dengan memanfaatkan pengembangan chatbot dengan NLP .

Berdasarkan pembelajaran mendalam yang canggih dan pemahaman bahasa alami, chatbot adalah bagian cerdas dari perangkat lunak bertenaga AI yang memungkinkan robot untuk memproses, memahami, dan merespons melalui Natural Language Understanding (NLU).

Chatbot berkemampuan NLP (Pemrosesan Bahasa alami) modern tidak lagi dapat dibedakan dari manusia. Dan berkat penggabungan NLP ke dalam perangkat lunak chatbot, kehidupan dan bisnis kita sehari-hari dapat difasilitasi atau dimudahkan secara substansial karena chatbot sekarang dapat mengenali maksud yang tepat dari pengguna, seperti halnya manusia dapat menafsirkan bahasa satu sama lain.

Saat mengejar pengembangan chatbot menggunakan NLP, tujuan Anda adalah membuatnya yang memerlukan sedikit atau tanpa interaksi manusia. Ada dua cara untuk mencapai ini.

• Cara pertama adalah saran dari AI. Di sini staf layanan pelanggan menerima saran dari AI (berdasarkan pengumpulan dan interpretasi data) untuk meningkatkan prosedur layanan pelanggan.
• Yang kedua adalah teknik NLP untuk chatbot yang menggunakan pembelajaran mendalam untuk menangani semua diskusi dan menghilangkan kebutuhan akan perwakilan layanan pelanggan.

Konsep Niat Saat Membangun Chatbot

Niat pengguna berinteraksi dengan chatbot, atau niat di balik setiap pesan yang diterima chatbot dari pengguna tertentu, disebut sebagai "niat".

Intent ini mungkin berbeda dari satu solusi chatbot ke solusi chatbot berikutnya, bergantung pada domain tempat Anda mendesain solusi chatbot.

Oleh karena itu, sangat penting untuk mendapatkan niat yang tepat untuk chatbot Anda dengan relevansi dengan domain tempat Anda mengembangkannya, yang juga akan menentukan biaya pengembangan chatbot dengan NLP yang dalam .

Misalnya, chatbot yang diaktifkan dengan suara dari perusahaan perjalanan akan menanggapi kumpulan frasa terkait seperti rekomendasi perjalanan untuk kota tertentu atau pilihan makanan otentik untuk kota tertentu atau apa dan di mana berbelanja kerajinan tangan lokal, dll.

Jadi, mengapa perlu mendefinisikan niat ini?

Niat adalah aspek yang sangat penting untuk dipahami. Chatbot Anda harus dapat memahami apa yang pengguna katakan atau ingin lakukan untuk menjawab pertanyaan, mencari dari basis pengetahuan domain, dan melakukan berbagai tindakan lain untuk melanjutkan dialog dengan pengguna.

Akibatnya, chatbot Anda harus dapat mengidentifikasi maksud pengguna dari pesan mereka.

Bagaimana Anda bisa membuat chatbot Anda memahami maksud sehingga ia memahami apa yang diinginkan orang dan merespons dengan tepat?

Untuk menjadi bagian dari pilihan pelanggan Anda, penting bagi Anda dan organisasi Anda untuk membentuk masa depan dengan bot . Strateginya di sini adalah mengintegrasikan pengembangan chatbot Anda dengan NLP mendalam untuk pengenalan niat yang paling akurat dan menghasilkan respons yang sesuai.

Sekarang saatnya untuk mempelajari lebih dalam cara kerja chatbot canggih saat ini menggunakan NLP. Mari kita baca di bagian selanjutnya tentang bagaimana NLP Chatbot dibangun?

Bagaimana Cara Membangun Chatbot NLP?

Tokenisasi, normalisasi, identifikasi entitas, penguraian ketergantungan, dan pembuatan adalah lima tahap utama yang diperlukan chatbot NLP untuk membaca, menafsirkan, memahami, membuat, dan mengirim respons.

Mari kita lihat lebih dekat bagaimana NLP bekerja di chatbots.

1. Analisis Logika Bisnis

Tahap ini diperlukan agar tim pengembang dapat memahami kebutuhan klien kami. Sebuah tim harus melakukan fase penemuan, memeriksa pasar yang kompetitif, menentukan fitur penting untuk chatbot masa depan Anda, dan kemudian membangun logika bisnis produk masa depan Anda.

2. Saluran dan Tumpukan Teknologi

Sebaiknya gunakan platform Twilio sebagai saluran dasar jika Anda ingin membangun chatbot NLP. Telegram, Viber, atau Hangouts, di sisi lain, adalah saluran terbaik yang digunakan untuk membuat chatbot teks.

Teknologi yang paling menonjol dan banyak digunakan untuk pengembangan chatbot dengan alat NLP yang dalam adalah:Python Pandas Twilio TensorFlow SpaCy Telegram, Viber, atau Hangouts API 3. Pengembangan & Integrasi NLP

Pembuatan bot sisi klien dan menghubungkannya ke API penyedia adalah dua fase pertama dalam membuat chatbot pembelajaran mesin.

Setelah pekerjaan selesai, Anda dapat mengintegrasikan AI dengan NLP yang membantu chatbot dalam memperluas pengetahuannya melalui setiap interaksi dengan manusia. Untuk ini, Anda dapat mendekati perusahaan pengembang chatbot AI.Tokenizing: Pengembangan chatbot dimulai dengan memecah teks menjadi potongan-potongan kecil (dikenal sebagai "token") dan menghapus tanda baca.

4. Pengujian

Pada tahap pengujian, kami mulai mengajukan pertanyaan yang kami ajarkan kepada chatbot menggunakan NLP untuk dijawab setelah siap. Kami dapat menggunakan pengujian manual untuk memastikan bahwa chatbot mengumpulkan lebih banyak data dan memberikan respons yang sesuai.

Pengujian dapat membantu Anda mengetahui apakah alat AI NLP Anda untuk proses pengembangan chatbot setara.

Chatbot yang didukung oleh kecerdasan buatan dapat membantu Anda menarik lebih banyak pengguna, menghemat waktu, dan meningkatkan status situs web Anda. Akibatnya, semakin banyak orang yang mengunjungi situs web Anda, semakin banyak uang yang akan Anda hasilkan.

Bisnis di seluruh dunia beralih ke bot untuk mengurangi biaya layanan pelanggan dan memberikan layanan pelanggan sepanjang waktu. Chatbots didukung oleh teknologi yang sangat konvensional. NLP memiliki jalan panjang, tetapi sudah menjanjikan banyak chatbots dalam kondisi mereka saat ini.

Kesimpulan

Bidang chatbots terus menjadi sulit dalam hal bagaimana meningkatkan jawaban dan memilih model terbaik yang menghasilkan jawaban yang paling relevan berdasarkan pertanyaan, antara lain.

Salah satu aspek yang paling mencolok dari chatbots cerdas adalah bahwa dengan setiap pertemuan, mereka menjadi lebih pintar. Di sisi lain, chatbot pembelajaran mesin masih di sekolah dasar dan harus dikontrol dengan ketat sejak awal. NLP rentan terhadap prasangka dan ketidaktepatan, dan dapat belajar berbicara dengan cara yang tidak menyenangkan.

Anda siap untuk mengembangkan dan merilis dalang chatbot baru Anda ke dunia sekarang setelah Anda tahu bagaimana NLP, pembelajaran mesin, dan fungsi chatbots. Akhirnya tiba saatnya untuk mengizinkan layanan pengembangan chatbot dari perusahaan pengembangan aplikasi chatbot tepercaya untuk membantu Anda melayani sebagai perwakilan yang ramah dan berpengetahuan di depan tim layanan pelanggan Anda.

Jika Anda tertarik untuk membangun chatbots, maka Anda akan menemukan bahwa ada berbagai platform pengembangan chatbot yang kuat, kerangka kerja, dan alat yang tersedia.

Jadi, daripada mengadopsi kerangka kerja pengembangan bot atau platform lain, mengapa tidak menyewa perusahaan pengembang chatbot untuk membantu Anda membangun chatbot dasar yang cerdas menggunakan pembelajaran mendalam.

Saatnya untuk mengotomatisasi dan merampingkan layanan pelanggan Anda dengan platform paling gesit untuk mengembangkan NLP untuk chatbot melalui perusahaan pengembang aplikasi chatbot terbaik, paling kompatibel, dan kelas atas di AS , serta wilayah lain.