MY Database

電子商務網站上的聊天機器人與銀行上的聊天機器人完全不同。正如我們對比我們的個性和才能一樣，聊天機器人的外觀和功能也是如此！

在本文中，我們將討論不同類型的聊天機器人、它們的應用程式和功能。這將使您清楚地了解聊天機器人的分類以及哪種類型的聊天機器人最適合您的業務！

基於選單/按鈕的聊天機器人是最 融合資料庫 基本的聊天機器人類型。在大多數情況下，這些聊天機器人是以按鈕形式呈現給使用者的決策樹層次結構。與我們幾乎每天都會接觸的自動電話選單類似，這些聊天機器人要求用戶做出多項選擇才能更深入地研究最終答案。

雖然這些聊天機器人足以回答佔支援查詢 80% 的常見問題；它們在更高級的場景中會失敗，在這些場景中，有太多的變數或太多的知識來預測使用者應該如何獲得具體的答案。同樣重要的是要注意，基於選單/按鈕的聊天機器人將用戶帶到他們想去的地方是最慢的。

2.基於語言學（基於規則的聊天機器人）
如果您可以預測客戶可能會問的問題類型，那麼語言學聊天機器人可能是您的解決方案。語言或基於規則的聊天機器人使用 if/then 邏輯建立會話自動化流程。可以創建條件來評估單字、詞序、同義詞等。如果傳入的查詢與聊天機器人設定的條件相匹配，您的客戶可以快速獲得適當的協助。

但是，您的工作是確保定義每個問題組合，否則聊天機器人將無法理解客戶的輸入。這就是為什麼語言模型雖然很常見，但需要時間來發展。這些聊天機器人需要剛性和特異性。

‍3.基於關鍵字識別的聊天機器人
與基於選單的聊天機器人不同，基於關鍵字識別的聊天機器人可以評估使用者輸入的內容並做出相應的回應。這些聊天機器人利用可自訂的關鍵字和人工智慧應用程式——自然語言處理（NLP）來確定如何為用戶提供適當的回應。

當這些類型的聊天機器人需要回答許多類似的問題時，它們就會表現不佳。當多個相關問題之間存在關鍵字冗餘時，NLP 聊天機器人會遇到困難。

基於關鍵字識別和基於選單/按鈕的混合聊天機器人的範例非常流行。這些聊天機器人讓使用者可以選擇嘗試直接提問，或者如果關鍵字識別功能產生不良結果或使用者在尋找答案時需要一些指導，則可以使用聊天機器人的選單按鈕。

4.機器學習聊天機器人
情境聊天機器人比前面討論的三個機器人先進得多。這些類型的聊天機器人使用機器學習 (ML) 和人工智慧 (AI) 來記住與特定使用者的對話，以便隨著時間的推移進行學習和改進。與基於關鍵字識別的機器人不同，具有上下文感知能力的聊天機器人足夠聰明，可以根據用戶的要求以及他們的要求方式進行自我改進。