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聊天机器人对话（机器人对话聊天软件）

发布时间：2023-03-19 07:09:47 稿源：创意岭阅读： 137 问大家

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于聊天机器人对话的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、AI聊天机器人，你想来一个吗？
2、网站机器人聊天对话数据修改不了
3、关于聊天机器人的一些感悟与分享
4、chatgpt在哪里对话

聊天机器人对话（机器人对话聊天软件）

一、AI聊天机器人，你想来一个吗？

在这个快节奏的世界里，每个人都希望自己的问题得到马上回答。每个企业都试图解决其客户的问题，以维护品牌声誉，不损害客户忠诚度。但是，从人性化的角度来说，全天候给用户提供即时回复几乎是不可能的。

聊天机器人的加入，可能会带来革命性变化，它们会24小时不停歇地等待客户的询问。不过，许多人不赞成这项发明（这些人中既有提供服务的人也有接受服务的人）。他们更喜欢传统的人工方式。一方面从心理上来说，大家感觉同机器聊天有点冷冰冰；更重要的是讨论话题的时候聊天机器人可能跟不上（回答不了）你。

是时候找人工智能（AI）聊天机器人改善客户体验了。今天就让我们一起来探索聊天机器人及其应用世界。

本文2376字，需要阅读8分钟

聊天机器人能代替客服吗？

当你从电脑或手机应用程序中提出你的问题，得到一个响应时，这种对话类型就是聊天机器人。在聊天界面里，聊天机器人围绕用户的问题进行沟通、聊天。

聊天机器人通常有两种类型： 基于命令的聊天机器人和基于人工智能的聊天机器人。 它们能够理解你的问题并根据问题提供相关信息。有什么差别，让我们举个例子。

以上两种情况的区别在于，AI聊天机器人更人性化。所有这些都是在NLP （Natural Language Processing 自然语言处理是人工智能的一个子领域）的帮助下完成的。AI聊天机器人支持自动解码人类对话，通过准确理解上下文来回答客户的众多问题。这样，用户感觉他们是在和一个真实的人聊天，而不是和一台机器聊天。

总的来说，这两种类型的聊天机器人各有优缺点。一方面，基于命令的聊天机器人在其知识库中支持无错误的答案。基于人工智能的聊天机器人更倾向于用自然语言给出答案。你可以自己决定你最喜欢哪种类型的。

聊天机器人能否取代客户专家？

我们将升级问题，这是一个争论不休的话题——聊天机器人能否取代客户支持专家。是的，机器人是一个完美的解决方案，可以迅速解决简单和基本的问题，并随时可用。但异常查询和更复杂的问题并不拿手。这些问题需要转移到专家身上。某些时刻人工代理最适合处理用户的复杂对话，特别是当用户感到沮丧，不想与机器交谈或聊天时。人机协同是最佳解决方案。

聊天机器人的好处

这里列举聊天机器人的优点，你可以自己斟酌是否可以用到你的业务中，如何使用。

即时服务： 等待别人回答你的问题对许多人来说是令人沮丧的。它也会对你的品牌形象产生负面影响。使用聊天机器人，您可以最大限度地减少等待时间，并及时回复客户的疑问。

无论是凌晨2点还是凌晨5点都有回应；哪怕是最忙碌的时候也不会占线。全天候响应功能吸引了许多企业采用聊天机器人。通过从历史对话中汲取灵感，聊天机器人可以解决任何查询，精通于解决最基本的任务，比如回答有关账户余额的基本问题、提供有关服务的信息、修改你的联络方式等等。

有效互动： 它们可以对客户体验进行个性化设置。通过处理客户对话中产生的信息，与客户的互动个性化。举个简单例子，它们能够记住你是谁，记住你曾经遇到过什么问题。这样你就不必重复情况介绍，直接切入主题。

无压力管理： 也许你不会相信，但在某些情况下，它们可以判断出人类的情绪，如愤怒、恐惧、疑惑或幸福等。但永远不会被负面情绪影响。

品牌美誉： 毫无疑问，聊天机器人会成为你的品牌文化最忠实的拥护者，并在每一次互动的过程中潜移默化的影响客户。（这里要强调不是要给客户推送品牌广告。及时、高效解决客户问题，满足客户需求，是每个品牌力求表现的。）

激励员工： 可能人工智能的存在会让员工产生一种即将失去工作的恐惧，因为人工智能具有模仿人类行为的强大能力。令人惊讶的是，这将鼓励您的员工表现更好，这将自动提高您的生产力，并导致更多的利润。

不断学习： 在人工智能的帮助下自动提高聊天机器人的质量。这意味着随着时间的推移，聊天机器人会给客户更多的最佳答案。只需升级数据，就可以回答与同一主题相关的其他复杂问题。所有信息都将添加到聊天机器人的知识库中。这个过程效率高得惊人。想想如果教会一个人需要多长时间？（聊天机器人不仅自己能够学习，还可以用于教育，未来教育：AI能让我们更聪明吗？）

AI聊天机器人的问题

数据安全： 对于几乎所有AI产品来说，数据安全都是需要重视的问题。在与AI聊天机器人互动的过程中讨论了很多敏感信息，如果它收集的所有这些数据都在内部共享，那么出现错误的风险就很高。泄露敏感数据可能导致许多刑事犯罪。

准确率： 使用聊天机器人的另一个缺点是精确度。很明显，通过了解整个对话的背景，专业人员可以以最佳的方式给出与复杂问题相关的最佳答案。聊天机器人在处理复杂问题时还没有那么准确。这就是为什么在复杂查询的情况下，需要将整个会话转移到人工的原因。

AI聊天机器人的未来

聊天机器人的作用，以满足您的业务需求为重点。聊天机器人往往对您的业务有很多好处。从增强沟通渠道到提高组织效率。很明显，人类不可能24小时无休的工作，情绪波动和疲劳等因素也存在。机器不受这种东西的影响。除此之外，由于AI聊天机器人一次可以处理数千个对话，因此整体生产力也得到了提高。

随着自动化技术应用的加强，从智能城市到智能家居和工业自动化，你将见证每个人都在数字化。

尽管聊天机器人还处于初级阶段，还有很多完善升级工作要做。但使用AI聊天机器人的企业数量将随着时间的推移而不断增长。原因很简单。它可以帮助你节省时间和金钱。

二、网站机器人聊天对话数据修改不了

网站机器人聊天对话数据是修改不了。

已经更换了机器人的创建者，但是新的创建者仍然不能修改自动对话中配置的信息。

聊天机器人是经由对话或文字进行交谈的计算机程序。能够模拟人类对话，通过图灵测试，聊天机器人可用于实用的目的，如客户服务或资讯获取。

三、关于聊天机器人的一些感悟与分享

加入AI产品经理大本营饭团的半个月中，鉴于自身做过聊天机器人项目，首先看的就是聊天机器人那方面的分享，然而我发现信息有点混乱，讲各种不同类型的聊天机器人，有些分享感觉不太适合新手阅读，比如像阿里小蜜这类，深入了解其背后实现逻辑的话，需要对算法有一定的基础。

为什么会出现这种情况呢？我思考并总结了一下，一方面是因为自身所处的是2B行业，项目周期长、迭代慢，加上公司也处初创阶段，接触到的信息非常有限，并且没有人指导，领导也没有做过聊天机器人项目的经验，没能及时的建立起正确的认识和全局观，对整个聊天机器人行业认识的不够全面。另一方面是搜索百度后看的资料没有及时总结与分类，使学到的知识混淆在一起，导致脑袋的信息有点混乱。

针对上述问题，最近我在百度中搜到一篇由苏州狗尾草智能科技有限公司的邵浩博士所写的《一篇文章看懂聊天机器人分类》的文章，让我清晰的认识到了不同种类的聊天机器人，同时也启发我在使用搜索引擎的时候可以去做针对性搜索。

现在聊天机器人的种类，因使用的AI技术的不同而演化出不同的种类，比如聊天机器人A支持语音对话+文字聊天，聊天机器人B只支持文字聊天，看似聊天机器人A比聊天机器人B只多了一个语音功能，同时两者的名字都叫聊天机器人，但背后逻辑是天差地别的，机器人A在自然语言处理（NLP，理解和处理文本的过程）的基础上增加了语音识别（ASR，将声音转化成文字的过程）和语音合成（TTS，把文本转化成语音的过程）这2项技术，如下图所示：

阅读饭团内分享的同时我也问了自己一个问题，是否所有的机器人文章都要去深入学习呢？我的答案是否定的，可以根据自身的情况和所接触的项目，进行针对性的了解，比如现在公司刚起步，那就先学习一些基础的单轮对话的概念，直接去了解多轮对话反而是个不利的事情，先做个最简单的单轮对话机器人，随着公司业务的发展，再慢慢的了解多轮对话和语音处理那些方面的知识，去迭代和优化机器人。

我想写下这篇文章以便于刚入行的朋友能了解一下聊天机器人的基础行业背景。然后可以对自身想深入了解的机器人，在查阅资料的时候，进行有针对性的和更高效的搜索。

聊天机器人的分类可以有很多不同的纬度，甚至于在一个纬度之下还可以往下不断细分，如：单轮客服对话机器人（按对话轮数分是单轮，按应用场景分是客服），下面是总结出来的几个比较常见的分类纬度：

按功能用途或使用场景：可以分为偏娱乐化（如情感陪伴，闲聊），和面向任务（擅长完成特定的工作）。

按对话轮数：可以分为单轮机器人（以一问一答的形式，对用户提出问题或发出的请求进行意图识别，并做出回答或执行相应的操作），和多轮机器人（通常是有问有答的形式，同时聊天机器人也会发起提问，并且机器人会涉及“决策”过程）。

按对话方式：可以分为纯文字聊天，纯语音对话和智能对话（语音+文字相结合）。

按交互方式：可以分为主动交互（用户发起对话，机器理解对话并作出相应的响应）和被动交互（由机器人先发起，如推荐用户感兴趣的文章或热点新闻，能更好的体现人机之间互动）。

按生态体系：可以分为实体机器人（软硬结合）和机器人框架服务（如为巨头公司对外提供的“Bot Framework”框架，以SDK或SAAS服务的形式供第三方公司来使用）。

目前实现聊天机器人主流的技术路线有五种，如下所示：

1：基于检索的方法：通常是通过相似度算法实现，模型中会设置好一段文字，和一个对应的候选答案，模型的输出是对候答案的进行打分和排序，选出分值最高的作为回复答案。

2：基于规则的方法：由开发人员编写相应的人工规则，只要输入的文字和规则匹配上了，就会自动输出对应的回复。

3：基于语义解析的方法：是对每一句话进行自然语言处理之后，把文字转换为电脑能识别的唯一编码，提取关键信息，再生成对应的回复。

4：基于知识图谱：感觉和基于检索的方法比较类似，但首先需要基于多源的、异构的数据来构建多样化的知识库，通过对输入的问题进行语义理解和解析，然后利用知识库进行查询与推理得出答案。

5：基于深度学习的生成模型：通过机器学习算法被创造出来，可以从自身数据、对话、文本、电影对白或者剧本从0开始学习，但人类对话是最好的学习方式。同时拥有的数据越多，效果越好，但就目前来说理论可行，实际效果差强人意。

加入饭团的半个月时间内，我曾一度怀疑自己之前做的聊天机器人的方法有问题，但以今天的经验来看，我做的其实只是是实现聊天机器人的其中一种方式罢了。如果说在同一纬度的分类中有4种不同类型的机器人，而每种机器人实现的技术方式有5种，不考虑每种实现方式使用的算法模型，那至少会有20篇不同的实现文章。这是一个比较夸张数量，但确实如此。

另一方面，随着时间的推移与大量的学习，我发现自身的提升非常大，正在建立起清晰的行业知识，如果以后再看聊天机器人相关的分享文章，我会有一个清晰的视角，去判断一下文章中机器人的分类，以便于自己更专业的去阅读和做笔记。

最后分享一下，2C方向的AI产品工作，有相对清晰的产品定位、较快的产品迭代，丰富的用户体验数据和MVP验证过程，所以在AI产品能在初期保持一定速度的成长。2B方向的AI产品工作，项目周期长、迭代慢，沟通事务多、缺乏经验指导，像我就是leader自己都没有做过聊天机器人相关的项目，所有遇到的难题都只能靠百度，并且自学NLP基础知识，对自身是一种极大的挑战。昨天看了饭团成员YING的分享的《2B方向的AI产品经理如何能快速成长》文章后，发现跟自己的经历差不多，可能整个2B的AI行业都是这样，也对于文章中所提到的3点建议深有感触，分别是增强自我定位的能力、培养主动提问的能力和提升解决问题的能力，我个人认为最核心的一点是解决问题的能力，需要通过不断的学习和阅读，甚至于对竟品，或者市面上常见的同类产品进行深入研究，以便于对整个行业方向有清晰的认识。

四、chatgpt在哪里对话

在软件主页面的屏幕正下方。从chatgpt软件介绍显示，该软件可以在软件主页面的屏幕正下方进行对话，用户可以输入任何的问题进行询问,软件会根据问题给自己答案。ChatGPT，美国OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。

以上就是关于聊天机器人对话相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。