- NLP（自然語言處理）聊天機器人是能理解並產生類似人類語言的 AI 工具。
- NLP 聊天機器人能解讀多樣化的使用者輸入、辨識意圖、處理錯字或俚語，並維持對話。
- NLP 的核心概念包括 NLU（自然語言理解）用於解讀使用者意圖，以及 NLG（自然語言生成）用於產生連貫回應，這兩者都是實現類人對話的關鍵。
- NLP 聊天機器人的優點包括多語言支援、全天候服務、降低成本，以及能與企業系統整合以自動化複雜流程並個人化互動。
傳統聊天機器人曾經讓人頭痛——但現在，大多數聊天機器人都採用 NLP 技術，能理解並與使用者進行複雜對話。
NLP 聊天機器人由 AI 驅動，能靈活地與使用者進行對話，達成目標——例如銷售產品或協助技術排解——而不是僅限於僵化的問卷式互動。
在這篇文章中，我將介紹你需要知道的所有自然語言處理AI 聊天機器人相關內容，包括：
- NLP 聊天機器人與規則式聊天機器人的比較
- 常見 NLP 專有名詞
- NLP 聊天機器人的優點
- 常見應用場景
- 如何打造自己的 NLP 聊天機器人
什麼是 NLP 聊天機器人？
自然語言處理（NLP）聊天機器人是一種由人工智慧驅動的對話軟體，旨在模擬與使用者之間如同真人般的對話。
NLP 聊天機器人可以是文字型或語音型。
它們利用 NLP 技術來理解訊息意圖、擷取必要資訊，並產生有幫助的回應。
許多 NLP 聊天機器人是LLM 代理：由 LLM 驅動，但由開發者自訂的軟體。
透過使用像 OpenAI 的 GPT 這樣的 LLM，打造自己的GPT 聊天機器人比你想像的還容易。
NLP 聊天機器人和規則式聊天機器人有什麼不同？
NLP 聊天機器人利用 AI 模擬人類對話。傳統聊天機器人——也就是規則式聊天機器人——不使用 AI，因此互動彈性較低。
規則式聊天機器人會嚴格遵循開發者設定的對話規則。
當使用者輸入特定指令時，規則型聊天機器人會回應預設好的答案。
但只要使用者的問題超出這些規則，規則式聊天機器人就無法回答。
NLP 聊天機器人能理解自然語言
NLP 聊天機器人當然能理解並解析自然語言。
使用者可以像與真人溝通一樣發送訊息，NLP 聊天機器人能夠解讀其含義。
這包括：
- 理解拼字和文法錯誤
- 判斷訊息是問題還是意圖
- 根據語言判斷使用者的情緒
這讓 NLP 聊天機器人在自然互動方面更接近真人。規則型聊天機器人只能正確回應有限的指令。
NLP 聊天機器人能促進對話，而不僅僅是問卷填寫
如果使用者與規則型聊天機器人互動，任何意料之外的輸入都會讓對話陷入僵局。
由於規則式聊天機器人的程式設計嚴謹，對話常常像是在填寫問卷：今天需要什麼協助？你有興趣哪個型號？你的預算是多少？
規則式聊天機器人常常可以用一份詳細的 FAQ 頁面取代。但 NLP 聊天機器人能根據對話線索調整，與使用者進行完整且複雜的對話。
NLP 聊天機器人會持續進步
規則式聊天機器人唯一的進步方式，就是由程式設計師新增更多規則。
但 NLP 聊天機器人會根據使用者提供的資料不斷優化。
這種自我提升能力讓 NLP 聊天機器人能更好地理解不同表達方式的問題或意圖。
與使用者互動越多，它就越能理解問題並維持對話。
NLP、NLU、NLG，傻傻分不清楚？
了解 NLP 聊天機器人時，會遇到一堆縮寫。雖然它們彼此相關，但各自指涉機器與人類溝通的不同面向。
自然語言處理
最廣泛的術語「自然語言處理（NLP）」是人工智慧的一個分支，專注於機器與人類之間的自然語言互動。
NLP 的目標是讓機器能以有意義且實用的方式解讀並回應人類語言。
談到 NLP 時，它包含了 NLU 和 NLG 這兩個子領域。
自然語言理解
自然語言理解（NLU）是 NLP 的一個子領域。
NLU 著重於機器理解人類輸入背後意圖的能力。
NLU 包括意圖辨識、實體擷取、情感分析等任務——這些都是讓軟體能理解人類輸入文字的關鍵。
自然語言生成
自然語言生成（NLG）是 NLP 的另一個子領域。
它著重於讓機器的回應盡可能連貫且符合語境。
NLG 涉及內容決定（決定如何回應問題）、句子規劃，以及產生最終文字輸出。
NLP 聊天機器人的優勢
員工支援
企業導入 NLP 聊天機器人後，可以自動化原本需要員工處理的任務。
聊天機器人可以接聽客服電話、安排會議，或進行分析後以報告形式呈現結果。
員工花在重複性工作的時間減少後，能將更多心力投入需要策略、同理心或創意的高層次工作。
免費翻譯
NLP 聊天機器人的語言能力包括翻譯，讓企業能以任何語言服務使用者，且無需額外成本。
NLP 聊天機器人通常由大型語言模型（LLM）驅動，能夠跨語言運作。僅 ChatGPT 就支援超過 80 種語言。
當機器人開發者使用平台打造 AI 聊天機器人時，也能加入專屬的翻譯功能。
全天候服務
任何聊天機器人的一大優點就是 24 小時全年無休。
由於 NLP 聊天機器人能從頭到尾處理許多互動，因此不必每次都需要員工協助個別問題。
企業聊天機器人隨時在線，代表公司能隨時蒐集潛在客戶名單或服務顧客。
可擴展性
NLP 聊天機器人能接手大部分使用者對話，讓企業能以員工難以達到的規模成長。
NLP 聊天機器人能同時處理大量查詢，加快流程，並可靠地完成各種任務。
若企業想擴大規模，AI 自動化是必需的。
整合能力
AI 教授 Peter Gentsch 在他的著作 AI in Marketing, Sales and Service 中指出：「對使用者來說，聊天機器人看似『聰明』，因為它們能提供資訊。但聊天機器人的智慧程度取決於背後的資料庫。」
要打造最高價值的聊天機器人，應該與企業現有的系統和平台整合。
如果 NLP 聊天機器人能夠直接在系統中執行動作，例如更新 CRM、發送電子郵件、通知員工，其效用將大幅提升。
這類無縫整合現有業務流程，需要 a) 開發人員將聊天機器人與系統串接，或 b) 使用內建常用平台整合的聊天機器人平台。
降低成本
導入 AI 的企業勞動成本降低 52%。
NLP 聊天機器人的高成本效益是其主要優勢之一——它們讓企業能在不大幅增加成本的情況下擴展營運。
只要正確導入，透過 NLP 聊天機器人自動化對話任務，無論應用情境為何，都能帶來正向投資報酬。
NLP 聊天機器人的最佳應用情境
由於 NLP 聊天機器人具有高度彈性，應用範圍非常廣泛，從企業級聊天機器人到中小企業 AI 助理皆可見其蹤影。常見應用領域包括：
但由於 NLP 聊天機器人具備靈活的對話能力，任何對話情境都能應用。例如可用於跑龍與地下城（D&D）角色扮演遊戲、協助數學作業，或擔任導覽員。
客服聊天機器人
聊天機器人最早被廣泛採用的應用之一就是客服機器人。
而且這股趨勢還在成長。事實上，83% 的決策者表示他們計畫在未來一年增加對客服 AI 的投資。
客服是 NLP 聊天機器人的自然應用場景，因為它們能夠全天候、多語言提供服務。
自傳統規則型聊天機器人時代起，客服團隊就已將最簡單的來電交由聊天機器人處理。
隨著 NLP 聊天機器人的出現，AI 自動化能處理越來越複雜的客戶問題，從購物協助到技術疑難排解都能勝任。
潛在客戶開發聊天機器人
在AI 強化銷售流程中，NLP 聊天機器人有許多應用，包括潛在客戶資格審查與AI 潛在客戶開發。
由於銷售與行銷團隊需處理大量篩選對話，NLP 聊天機器人非常適合用於潛在客戶開發。
聊天機器人可以與網站訪客互動，或透過電子郵件及其他訊息渠道主動聯繫聯絡人。
為了發揮最大效益，NLP 聊天機器人應與所有相關內部系統整合。
潛在客戶開發聊天機器人需與公司的 CRM、行事曆預約系統（如 Calendly）整合，並部署於最合適的訊息渠道（如電子郵件、網站或WhatsApp等平台）。
內部員工聊天機器人
雖然大多數 NLP 聊天機器人面向客戶，但越來越多企業開始將其應用於內部流程。
這些應用可包含人資、IT 支援，或協助內部文件處理等任務。
這類聊天機器人最常見於擁有大量員工的企業。
五步驟打造 NLP 聊天機器人
雖然開發者可以從零開始打造自己的 NLP 聊天機器人，但多數組織會選擇使用聊天機器人平台來建立 AI 聊天機器人。
平台能協助您的團隊打造專屬聊天機器人，並提供內建整合、安全性提升及預設功能等支援。
以下是打造 NLP 聊天機器人的逐步指南：
步驟一：選擇平台
有不少企業選擇從零開始自行開發 NLP 聊天機器人。
這樣做看似很有吸引力：完全自主、從零開始、沒有月費。但很少人會長期走這條路。
從零開始開發既耗時又費力，導致聊天機器人開發週期拉長，或品質無法達標——甚至兩者皆是。
選擇平台時，請考慮貴公司獨特的需求。
如果你想要一個不受限於功能的聊天機器人平台，請尋找具備開放標準和可擴充架構的企業級聊天機器人平台。
若資料隱私是您的首要考量，請選擇強調高安全標準的平台。
如果你的開發團隊是初學者，請選擇介面友善的平台。
若需要靈感，不妨瀏覽我們整理的最佳聊天機器人平台清單。
如果你有興趣明天進一步了解，歡迎聯絡我們的銷售團隊。
步驟二：蒐集資料
如果你想讓聊天機器人學習公司資訊——像是人資政策或客服紀錄——你需要先蒐集這些訓練用資料。
並非每家企業都用原始資料訓練聊天機器人。許多時候，進階提示設計就足以規劃聊天機器人的流程。
但若您希望聊天機器人能更貼合公司需求，蒐集資料並用於訓練就是一種方法。
步驟三：建立聊天機器人
選擇聊天機器人平台時，請確保該平台有足夠的教學資源，能協助你的團隊順利完成建置流程。
例如，我們提供學院課程、每日直播，以及大量 YouTube 教學影片。
對於初學者而言，建立聊天機器人可能有學習曲線，隨手可得的資源能讓整個過程順利許多。
如果你的團隊是第一次打造聊天機器人，多數企業級平台都提供拖拉式視覺流程編輯器，方便你直觀規劃工作流程。
步驟四：整合與自訂
聊天機器人並非孤立存在。它們的目標不只是與客戶互動或解釋某一套政策。
最實用的企業級 NLP 聊天機器人會整合到公司各項系統與平台中。
這可能包括表格、文件、網站，或其他第三方服務——如 Hubspot、AWS、Google Analytics、Intercom、Calendly、Microsoft Teams、Slack、Stripe、Mixpanel、Telegram、WhatsApp 或 Zendesk 等平台。
若您使用 AI 聊天機器人平台，團隊大部分的建置時間將花在完善機器人的整合，而非機器人本身的開發。
選擇功能強大的平台，還能讓您自訂聊天機器人的語氣與個性。
您無需逐字挑選用詞，但可以設定聊天機器人何時應該表達歉意，或描述產品時應採用何種語言風格。
步驟五：部署
聊天機器人的一大優點，就是能輕鬆部署到任何平台或訊息管道。
許多企業不只在官網部署聊天機器人，也會放在社群媒體或內部通訊平台。
NLP 聊天機器人是實現全通路策略的高效工具。
你的使用者能在多個管道享受一致的服務，並獲得針對平台的協助。
例如，來自WhatsApp 聊天機器人的顧客訊息，可以請求變更內部系統的密碼。
下個月就能部署專屬 NLP 聊天機器人
未來五年能存活下來的企業，將會是 AI 強化型企業。
NLP 聊天機器人讓企業能以過去難以想像的高成本效益擴展業務流程。
Botpress 讓企業能打造專屬、由 LLM 驅動的聊天機器人與 AI 智能代理。我們的代理可應用於各種情境，並整合至任何系統或管道。
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常見問題
1. 評估 NLP 聊天機器人平台時，應該考量哪些標準？
評估 NLP 聊天機器人平台時，請著重於核心要素，例如易用性（適合技術與非技術用戶）、是否支援大型語言模型（LLM）、與現有系統（如 CRM 或 API）的整合選項、可擴展性、多語言自然語言理解（NLU）及自訂彈性。完善的文件與積極的技術支援也是成功關鍵。
NLP 聊天機器人最常見的整合挑戰包括：連接缺乏現代 API 的舊有系統，以及後端系統變動導致流程中斷。此外，跨平台的認證與資料一致性也會增加整合難度。
最常見的 NLP 聊天機器人整合挑戰包括：連接缺乏現代 API 的舊有系統，以及管理後端系統變動（這可能導致流程中斷）。此外，跨平台的認證與資料一致性也會增加整合難度。
3. 開源平台與商業平台在 NLP 聊天機器人開發上的比較？
開源 NLP 聊天機器人平台提供完整的控制權，非常適合需要自訂功能的開發者。不過，這類平台通常缺乏易用性、現成的整合、託管服務以及企業級支援，因此對於工程資源有限的團隊來說，商業平台能更快上手。
4. 建立好聊天機器人後，我可以更換平台嗎？
可以，在建立聊天機器人後仍可更換平台，但這需要重新建立對話流程、重新整合後端系統，並遷移訓練資料與使用者記憶。雖然技術上可行，但過程需要規劃，並且建議評估新平台的功能，避免功能倒退。
5. NLP 聊天機器人如何保障使用者資料隱私？
NLP 聊天機器人會透過資料傳輸與儲存加密，以及提供細緻的資料儲存與保留控管，來保障使用者資料隱私。最佳的平台會符合 GDPR、HIPAA 或 CCPA 等資料保護法規，並允許你設定同意管理與存取紀錄。
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