聊天机器人在各行各业都越来越受欢迎。但是公司经常想知道哪种构建聊天机器人的方法会真正让他们受益——基于决策树还是基于自然语言处理(NLP)的聊天机器人。在这篇博客中，我们将深入研究市场上的两种聊天机器人，它们之间的区别，以及哪种类型的聊天机器人可以从中受益。
聊天机器人是一种功能强大的软件程序，可以自动化复杂的业务流程，如产品支持或IT支持。目前提供的大多数聊天机器人有两种类型:基于决策树和自然语言处理的聊天机器人。
什么是基于决策树的聊天机器人?
基于决策树的聊天机器人，也称为“基于规则的”聊天机器人是一种非常流行的聊天机器人类型。它们特别使用一系列预定义的规则来推动访问者的对话，在每一步都提供有条件的if/then。决策树也可以代替一般的faq。
决策树为访问者的查询提供准确而有针对性的答案，并且需要对历史客户服务查询和数据进行彻底的分析。一旦确定了常见问题，基于规则的聊天机器人就会慢慢缩小每个对话范围，直到访问者对他们的答案感到满意。有时，如果另一方的人对答案不满意，机器人也会将他们导航到Live代理。
例如，如果客户正在寻找升级软件的用户手册，他们会选择“用户手册”按钮，在那里他们会被要求提供产品类型、型号等。当然，这是一个高度可定制的模型，使其成为一个非常广泛使用的平台。
基于决策树的聊天机器人的优点
这种类型的聊天机器人在业界流行的一些原因是:
- 会话流是高度可定制的
- 分析和设置很容易，使其快速设置
- 交接给人工代理很简单
- 给出更有针对性、更准确的答案，客户满意度更高
什么是基于自然语言处理的聊天机器人?
基于自然语言处理(NLP)的聊天机器人或简单地说——“AI聊天机器人”是一种强大的聊天机器人，它使用机器学习来理解来自访问者的非结构化输入的上下文。在这种情况下，机器人通过模式解释为他们提供响应，而不是固定的按钮和流程。为了理解输入的内容，这类问题不寻找关键字，而是通过分析短语来检测“意图”——访问者的动机。例如，当一个人输入“买披萨”时，另一个人可能输入“我饿了”;在这两种情况下，机器人都必须为用户提供订购披萨的方法。
NLP支持的聊天机器人需要训练。训练是指训练聊天机器人如何对用户的语音或打字输入做出最合适的回应。从本质上讲，你对机器人训练得越多，它们学到的就越多，在为客户提供解决方案时就越准确。
基于NLP的聊天机器人的优势
人工智能聊天机器人在业内越来越受欢迎的一些原因是:
- 从长远来看，由于他们的自学，他们节省了大量的时间和金钱
- 他们为情感分析提供了强有力的理由
- 它们是资源节约型的，减少了维护、培训等方面的人为干预
AI聊天机器人的混合方法
人们经常想知道两者孰优孰劣。每一种都有优点和缺点。例如，虽然基于规则的机器人的初始设置要容易得多，速度也快得多，但由于逻辑复杂，它变得更加复杂。对于一个基于NLP的聊天机器人来说，最初的设置可能是一个漫长的过程，但一旦投入了所需的时间和精力，它就不需要大量的手工工作，因为它可以从实时用户对话中学习。另一种思考方式是，通过实现一个基于规则的机器人，你为客户提供了按钮和一个明确的路径来查找相关信息，而人工智能则为用户提供了询问任何问题的灵活性!
虽然这基本上可以归结为业务需求、组织模型和客户群，但实现聊天机器人最成功、最聪明的方法是从基于决策树的聊天机器人开始，然后在会话式AI聊天机器人中分层。虽然NLP一开始看起来很吓人，但它在很大程度上取决于您使用的平台。当使用一个直观的系统，如HappyFox聊天机器人，简化了实现，帮助您快速启动和运行。
