圖片來源：MOBILE APP-什麼是CHATBOT? ( https://chinetekintel.com/blog/2019/02/12/chatbot-mobile-app/)

 

這幾年自然語言處理(NLP)的發展非常快，應用也越來越廣泛，好比說聊天機器人(ChatBot)，幾乎每一家企業都有這方面的需求，包括售前支援(Pre-sale)、銷售(Sales)到售後服務(Post Services)等方面，用途十分多元，既要能解析對話、理解問題，回答又要得體、幽默、周全，同時，必須結合硬體，包括語音輸出、或提供機器人服務，範圍整合了軟硬體各項技術。

 

ChatBot依照應用的類型可分為：

  1. 不限話題的機器人：可以與人自由自在的閒聊，包括公開資訊的查詢與應答，比如溫度、股市、撥放音樂等，也包含日常寒暄，不需要精準的答案，只要有趣味性、即時回覆。
  2. 任務型機器人：例如專家系統，具備特定領域的專業知識，服務範圍像是醫療、駕駛、航行、加密文件的解密等，著重在複雜的演算法或規則式(Rule based)的推理，需給予精準的答案，但不求即時的回覆。
  3. 常見問答集(Frequently Asked Questions, FAQ)：客服中心將長年累積的客戶疑問集結成知識庫，當客戶詢問時，可快速搜尋，找出相似的問題，並將對應的處理方式回覆給客戶，答覆除了要求正確性與話術之外，也講究內容是否淺顯易懂和詳實週延，避免重複而空泛的回答，引發客戶不耐與不滿。
  4. 資訊檢索：利用全文檢索的功能，搜尋關鍵字的相關資訊，比如Google搜尋，不需要完全精準的資訊，也不要單一的答案，而是提供所有可能的答案，由使用者自行作進一步判斷。
  5. 資料庫應用：藉由SQL指令來查詢、篩選或統計資料，例如，旅館訂房、餐廳訂位、航班查詢/訂位、報價等，這是最傳統的需求，但如果能結合NLP，讓輸出入介面更友善，例如語音輸入/輸出，可以引爆新一波的商機。

 

以上這五種類別的ChatBot各有不同的訴求，功能設計方向也因而有所差異，所以，在開工之前，務必要先搞清楚老闆要的機器人是哪一種，免得到時候開發出來，老闆才跟你說『這不是我要的』，那就欲哭無淚了。

 

ChatBot的規劃要點如下：

  • 訂定目標：根據規劃的目標，選擇適合的ChatBot類別，可以是多種類別的混合體。
  • 收集應用案例(Use Case)：收集應用的各種狀況和場景，整理成案例，以航空機票的銷售來舉例，就包括了每日空位查詢、旅程推薦、訂票、付款、退換票、…等等，分析每個案例的現況與導入ChatBot後的場景與優點。
  • 提供的內容：現在行銷是內容為王(Content is king)的時代，有內容的資訊才能吸引人潮並帶來錢潮，這就是大家常聽到的內容行銷(Content Marketing)。因此，要評估哪些資訊是有效的、又該如何生產、並以何種方式呈現(Video、PodCast、部落文…等)。
  • 挑選開發平台，有下列四種方式供選擇：
    • 套裝軟體：現在已有許多廠商提供某些行業別的解決方案，像是金融、保險…等各行各業，技術也從傳統的IVR順勢轉為ChatBot，提供更便利的使用介面。
    • ChatBot平台：許多大型系統廠商都有提供ChatBot平台，他們利用獨有的NLP技術以及大量的NER資訊，整合各種社群軟體，使用者只要直接設定，就可以在雲端使用ChatBot並享有相關的服務。廠商包括Google DialogFlow、微軟的QnA Maker…。
    • 開發工具：許多廠商提供開發工具，方便工程師快速完成一個ChatBot，例如Microsoft Bot Framework、ai…等，可參閱『10 Best Chatbot Development Frameworks to Build Powerful Bots，另外Google、Amazon智慧音箱也都有提供SDK。
    • 自行構建：可以利用套件加速開發，像是TextBlob、Gemsim、SpaCy、Transforms…等NLP函數庫，或是Rasa、ChatterBot、…等ChatBot Open Source。
  • 佈署平台：可選擇雲端或本地端，雲端可享有全球服務、或以微服務的方式運作，以使用次數計費，可節省初期的高資本支出，因此，若ChatBot不是資料庫交易類別的話，有越來越多企業採用雲端方案。
  • 用戶偏好(Preference)與面貌(Profile)：考量要儲存哪些與業務相關的用戶資訊。

 

對話設計有些注意事項如下：

  • 對話管理：有兩種處理方式，有限狀態機(Finite-State Machine, FSM)和槽位填充(Slot Filling)。
  • 整合社群媒體，譬如Line、Facebook Messager、Twitter等，使用者不需額外安裝軟體，且不用教學，直接在對話群組加入官方帳號，即可開始與ChatBot對話。

 

  • 人機整合：ChatBot設計千萬不能原地打轉，重複問相同的問題，必須設定跳脫條件，一旦察覺對話不合理，就應停止或轉由客服人員處理，避免引起使用者不快，造成反效果，使用有限狀態機設計方式，常會發生這種錯誤，若狀態已重複兩次以上，就可能是bug。幾年前，微軟聊天機器人Tay，推出後不到24小時，就因為學會罵人、講髒話，導致微軟緊急將她下架，就是一個血淋淋的案例。

 

除了技術層面之外，ChatBot也稱為『Conversational AI』，因此對話的過程，需注意使用者的個資保護，包含像是對話檔案的存取權、對話中敏感資訊的保全，並且讓使用者清楚知道ChatBot的能力與應用範圍。

 

相關實作可參閱『深度學習-最佳入門邁向AI專題實戰』一書說明。