El chatbot puede expresar el mismo mensaje usando diferentes palabras. Un robot meteorológico puede decir ” Está lloviendo “, o “La probabilidad de lluvia es del 80% ” o ” Lleva un paraguas hoy “. ¿Cuál funcionará mejor para el usuario? Diferentes usuarios prefieren diferentes estilos de respuesta. El bot puede analizar los chats anteriores y las métricas asociadas (duración de la conversación, probabilidad de venta, calificación de satisfacción del cliente, etc.) para adaptar las respuestas para el usuario.
El chatbot puede tener módulos separados de generación de respuesta y selección de respuesta, como se muestra en el siguiente diagrama.
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El procesamiento de mensajes comienza por comprender de qué está hablando el usuario. El módulo de clasificación de intención identifica la intención del mensaje del usuario. Por lo general, es la selección de uno de una serie de intentos predefinidos, aunque los robots más sofisticados pueden identificar múltiples intentos de un mensaje. La clasificación de intenciones puede usar información de contexto, como intentos de mensajes anteriores, perfil de usuario y preferencias. El módulo de reconocimiento de entidades extrae bits estructurados de información del mensaje. El robot meteorológico puede extraer la ubicación y la fecha.
El generador de respuestas candidato está haciendo todos los cálculos específicos del dominio para procesar la solicitud del usuario. Puede usar diferentes algoritmos, llamar a algunas API externas o incluso pedirle a un humano que lo ayude con la generación de respuestas. El resultado de estos cálculos es una lista de candidatos de respuesta. Todas estas respuestas deben ser correctas de acuerdo con la lógica específica del dominio, no pueden ser solo toneladas de respuestas aleatorias. El generador de respuestas debe usar el contexto de la conversación, así como la intención y las entidades extraídas del último mensaje de usuario; de lo contrario, no puede admitir conversaciones de mensajes múltiples.
El selector de respuestas solo califica a todos los candidatos de respuesta y selecciona una respuesta que debería funcionar mejor para el usuario.
