設計聊天機器人技術棧的終極攻略

本文做者：Sébastien Fourault

原文地址：《The Ultimate Guide To Designing A Chatbot Tech Stack》

翻譯：Mason

若是你正在在一家聊天機器人公司工做（諮詢，開發，UX 設計……），這段對話可能聽起來很熟悉：

客戶：「助力個人機器人最佳技術的是什麼？」

我：「不只僅是一項技術，而是一系列的多種技術。每項技術均可以解決一個問題，因此這取決於你的項目。」

客戶：「好吧，那你能給我什麼建議嗎？」

我：「你知道嗎，要回答這個問題，我差很少須要問你將近 10 個聊天機器人問題！」

在這篇文章中，我會詳細講述我本身爲客戶設計高效聊天機器人的技術棧框架。

正如你所看到的，有太多做者在作太多的東西。因此，該爲聊天機器人付多少錢算是一個合理的價格，對於客戶來講仍是很難去意識到的。

結果：在某些領域聊天機器人的項目價格在 5 千美金到 50 萬美金之間。（關鍵是有時機器人的質量都是相同的。簡直是什麼鬼？！）

每個技術開發者都爭着提出「聊天機器人解決方案」，即便對於技術人羣來講，也很難去區分平臺、框架、NLP 技術、消息功能、免代碼機器人……

如何選擇正確的技術棧

創新的遊戲規則
在設計一個機器人時，記住三個創新的核心維度：你的產品必須 desirable、viable、feasible。

這三個標準應該在你選擇一項技術時做爲引導你的基準：它是否對用戶友好？它是否擁有你所有想要的功能？價格是多少？……

選擇技術是一個機器人項目的第三步

1.定義客戶正確的使用場景與適用範圍：某些狀況下項目在技術上不可行、沒什麼用甚至太昂貴。從小作起，擴大規模，在這個想法上不要猶豫
2.設計對話流程（你可使用 RealtimeBoard 這樣一款超棒的協做腦圖工具，或者 BotMock 也能夠）
3.選擇最合適的技術棧
4.使用迭代、beta用戶測試來敏捷開發方法論，提高機器人流程，知識庫，機器人個性……
5.擴大規模，遵循分析結果/KPI 並與你想實現的目標進行比較

在第1、二步中，你應該聚集全部你須要的信息以選擇最佳技術。

• 首先，確保你的用戶能夠理解選擇正確技術的利益
• 而後，詢問正確的問題來作最明智的決定

怎樣解釋技術助力聊天機器人？

• 用戶經過設備在消息平臺上進行交互，她的的消息會經過 NLP 進行處理。
• 而後機器人能夠啓動一個過程，用來自數據庫 / API 的實時信息來回應，或者轉交人工。
• 接收的消息越多，機器人提高的也就越多：這也就是所謂的機器學習。某些狀況下也須要人工來幫助機器人，也就是所謂的監督學習。

我所講的都是很是基礎的，可是能夠頗有效地向非技術人員證實機器人背後的關鍵概念 / 技術:)

聊天機器人十大重要問題

如下是我認爲任何機器人建立者在選擇技術方案強化他的機器人前都須要抓住的 10 個主題。

1—消息接口

你專一於哪一個消息平臺？你的用戶們都在哪兒？你的服務是對任何人都適用仍是隻對特定的一組用戶羣？他們會使用什麼設備聊天？（智能手機、筆記本電腦、語音……）

• FacebookMessenger、Kik、Telegram、Allo、Line、Viber…都適用於移動應用，而且在你想快速快速大量用戶的狀況下（12 億的潛在用戶）

微信，若是你定位於亞洲用戶的話，微信是主要的平臺

• Slack、BearyChat 對初創公司與開發者來講會是個不錯的選擇（尤爲仍是 ChatOps 應用）
• Skype 與 Microsoft Teams 更面向企業的應用：針對大公司僱員的聊天機器人，具備高度數據隱私問題
• Whatsapp 目前不支持機器人，可是有流言說他們立刻就會在平臺上邀請企業
• Twilio 容許你發送短信，是針對於那些沒有智能手機的用戶，或者不肯定他們傾向於使用哪一個消息平臺
• iMessenger，若是你用戶中的大多數有 iPhone
• 簡單的網頁小部件，若是你打算將你的機器人集成進網站
• Twitter 基於 twitter 的社區直達消息/微博，或者公開分享性的會話
• Amazon Echo、 Google Assistant 或者 MS Cortana，若是你想用語音替代消息（相對於聊天機器人我更緣由稱它們爲語音機器人）

2—圖標機器人流程創建

• 包括編碼與配置技術工具此類的進階技術會更具效力。
• 免代碼技術可使任何人經過拖拽與施放來修改機器人圖標界面，少一些定製。這裏值得說起的是Chatfuel、Converse.ai、Motion.ai、Smartly.ai、FlowXO、Octane.ai、Sequel、Gupshup ……

關鍵問題是：你是否須要非技術人羣可以實時修改機器人內容？若是內容常常變化而且你想給業務人羣自主權，那麼就能夠考慮使用圖形界面的解決方案。

3—會話流

你的機器人只是一個基礎的 QA 機器人仍是它運做起來像一個真人同樣？（發送多個消息，提供選項……）

有不少解決方案是創建於問答基礎之上，像是來自微軟的 QNAmaker，由 Intercom 製造的 Operator……因此沒有必要構建太複雜的東西。

若是你須要一個有互動性的 FAQ，那麼只須要使用那些簡單的工具，在幾分鐘以內就能夠作好。

4—豐富且有互動的內容

你的機器人只使用文本，仍是你但願使用不一樣類型的消息？（圖片，按鈕，快速回復，列表，模版……）

在某些特定的使用場景中，你只可以使用文本，尤爲是你的目標是短信頻道（老人、厭惡數據的部分人羣、沒有智能手機的發展中國家……）。或者，當你計劃將機器人接入多個提供不一樣模版結構的消息平臺。

5—NLP（天然語言處理）

你真的須要 NLP 嗎？！

我常常聽人們談起他們是如何須要他們的機器人變得超級智能，充滿 AI，近乎於人類。

事實上，大多數使用場景根本就不須要 NLP，由於他們只是遵循一個簡單流程圖而已！

舉個例子，聊天機器人可讓你瀏覽產品目錄，並最終告訴你商店的營業時間，這並不須要一個複雜的 NLP 解決方案，而徹底能夠經過按鈕、快捷回覆以及一個好的菜單來實現。

![六個最大的 NLP 平臺[10]

不過若是你意向去創建一個真實的會話感覺，你是絕對須要 NLP 的！現現在共有 6 大 NLP 平臺，分別由 Facebook、IBM、Google、NuanceGroup 以及 Miscrosoft 所擁有。我外加一個，Recast，一個法國的創業公司，能夠提供 NLP 的協做方法。

作完基礎安利後，我要說一下個人最愛，API.Ai。足夠簡單，可讓你將回答放在平臺上，並支持小的討論功能，監督學習，多種語言……可是畢竟只是我我的的最愛，僅供參考:)

6—監督學習

聊天機器人脫離了人類團隊什麼都不是。咱們要給聊天機器人提高會話流程，添加新的意圖，豐富知識庫……這就是所說的監督學習或者監督訓練。監督學習能夠在線上進行，也能夠在在會話以後。咱們能夠觀察不一樣的實踐：

• 在線指導：當機器人不能足夠確認信息或者不能識別任何意圖時，這時候就須要人來幫助它規範正確意圖。
• 平常訓練：天天操做員會審視全部對話，並確認或否認機器人所認知的意圖。
• 周常改進；每週，團隊聚集能夠添加的有趣的新功能。聆聽並觀察你的用戶，他們會有你須要去適應的意外舉動。

7—人工轉接

你能準備出真人來接管會話嗎？（當機器人不理解時，或者當用戶想要人工服務的時候）在不少場景中，這真的會讓自動化聊天機器人變成顧客的驚奇體驗。

再強調一遍，若是你計劃將人工集成進這一循環，請確保使用了合適的技術解決方案。舉個例子：

• Facebook messenger 可讓你看見在頁面管理器中看見全部會話。他們最近宣佈了爲開發者的轉化協議
• Operator，來自 Intercom 的 Operator 彷佛被設計成可讓人工插入會話
• Chatfuel 提供按鈕來看使「在線聊天會議」
• Dashbot 有人工轉接功能

8—API 集成

若是你須要經過網絡服務集成第三方，請確保你的技術棧能夠支持它。舉個例子，Chatfuel 可以讓你關聯到 Zappier，可是大多數 WYSIWYG 平臺不能鏈接外部網絡服務。最靈活的方法是本身編寫機器人的邏輯以及使用 REST API。

9—語言支持

根據於你的目標用戶，語言標準會是決定性的因素。大多數平臺都能很好地支持英語，然而它們並不都支持其餘語言。有時語言雖然有支持，可是效果也沒有預期那樣好。爲了作出選擇，你能夠在這篇文章中找到一張對比表。

10—估價

固然，你須要考慮一下全部軟件解決方案的價格以及估算你的用戶增加。在這篇文章中你能夠找到價格表。模式大多例如：

• 免費模式（有或者沒有水印）
• 免費增值模式（ X 條消息 / X 個用戶前免費或爲進階功能付費）
• 爲每條消息/每一個 API 請求付費
• 按平臺上用戶數付費
• 訂閱

我最喜歡的堆棧？

這個……這個問題纔對嘛！你應該如今有能力去決定哪一個堆棧能夠提供給你的客戶，並在時間推移上有個價值上的估算了:)

目前我喜歡的堆棧是：

• 用 API.ai 作 NLP 與監督學習：很不錯的討論小功能，支持法語的最佳平臺，漂亮的界面……
• 用 Dashbot 作分析以及人工轉接：十分詳細的統計，易於集成，報表功能……
• 用 Botpress 作 NodeJS 框架：能夠迅速搭建而且十分靈活
• 用 FacebookMessenger 作消息接口：12 億的用戶，絕佳的聊天 UX
• 用 Airtable 作數據庫：能夠由非技術人羣更新（有須要的話有時能夠用 MongoDB）
• 還有其餘一些取決於項目類型的 API（Spotify、Youtube、 Google Maps……)

若是你須要一些靈感，我這裏有一個能夠展現全部機器人堆棧的好網址：Chatbot Stacks （目前還在 BETA 中）

但願本文能夠幫助到大家一些人，感謝閱讀:)

倍洽（BearyChat）做爲國內率先將 ChatOps
理念落地的智能化工做平臺，咱們一直前進在路上，積極引進、整合國際先進理念與服務，爲企業和團隊提供更高效的工做消息處理方式，但願能夠爲更多的人提供更優質的服務與工做體驗。

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