- NLP（自然语言处理）聊天机器人是一种由人工智能驱动的工具，能够理解并生成类似人类的语言。
- NLP聊天机器人能够理解多样化的用户输入，识别意图，处理拼写错误或俚语，并持续进行对话。
- NLP的核心概念包括NLU（自然语言理解）用于解析用户意图，以及NLG（自然语言生成）用于生成连贯回复，这两者对于实现类人的对话至关重要。
- NLP聊天机器人的优势包括多语言支持、全天候服务、降低成本，以及能够与企业系统集成，实现复杂流程自动化和个性化互动。
传统聊天机器人曾经让人头疼——但如今，大多数都是NLP聊天机器人，能够理解并与用户进行复杂对话。
NLP聊天机器人由人工智能驱动，使其能够灵活地围绕目标进行对话——比如销售产品或解决技术问题——而不是僵化地问答。
本文将为你全面介绍自然语言处理AI聊天机器人，内容包括：
- NLP聊天机器人与规则型聊天机器人的区别
- 常见NLP术语
- NLP聊天机器人的优势
- 常见应用场景
- 如何构建自己的NLP聊天机器人
什么是NLP聊天机器人？
自然语言处理（NLP）聊天机器人是一种由人工智能驱动的对话软件，旨在模拟与用户的人类式对话。
NLP聊天机器人可以是文本型或语音型。
它们利用NLP理解消息意图，提取必要信息，并生成有帮助的回复。
许多NLP聊天机器人是LLM代理：由大型语言模型驱动，但由开发者进行定制的软件。
通过使用像OpenAI的GPT这样的大型语言模型，构建自己的GPT聊天机器人比你想象的更容易。
NLP聊天机器人和规则型聊天机器人有什么区别？
NLP聊天机器人利用人工智能模拟人类对话。传统聊天机器人——也称为规则型聊天机器人——不使用AI，因此交互灵活性较差。
规则型聊天机器人被设计为严格遵循创建者设定的对话规则。
如果用户输入特定指令，基于规则的聊天机器人会输出预设的回复。
但任何超出这些规则的用户问题，规则型聊天机器人都无法回答。
NLP聊天机器人能够理解自然语言
NLP 聊天机器人当然能够理解和解析自然语言。
用户可以像与人交流一样发送消息，NLP聊天机器人能够理解其含义。
包括：
- 理解拼写和语法错误
- 判断消息是提问还是表达意图
- 根据语言识别用户情绪
这使得 NLP 聊天机器人在自然人机交互方面更进一步。而基于规则的聊天机器人只能对有限数量的指令做出准确回应。
NLP 聊天机器人能够促进对话，而不仅仅是问卷调查
如果聊天机器人用户与基于规则的聊天机器人互动，任何意外输入都会导致对话陷入死胡同。
由于编程严格，规则型聊天机器人的对话常常像问卷调查：今天我能为您做些什么？您感兴趣的是哪个型号？您的预算是多少？
规则型聊天机器人往往可以用一份详细的FAQ页面替代。但NLP聊天机器人能够根据对话线索调整，能与用户进行完整、复杂的对话。
NLP 聊天机器人会持续优化
规则型聊天机器人唯一的改进方式是程序员添加更多规则。
而 NLP 聊天机器人会利用用户提供的数据不断改进自身。
这种自我提升能力让NLP聊天机器人更善于理解不同方式表达的问题或意图。
与用户对话越多，它理解问题和进行对话的能力就越强。
NLP、NLU和NLG，傻傻分不清楚？
理解NLP聊天机器人时会遇到一系列缩写。虽然它们相关，但各自指代人与机器交流的不同方面。
自然语言处理
最广泛的术语——自然语言处理（NLP），是人工智能的一个分支，专注于机器与人类之间的自然语言交互。
NLP旨在让机器能够以有意义和有用的方式理解并回应人类语言。
提到 NLP 时，它包含了NLU 和 NLG 这两个子领域。
自然语言理解
自然语言理解（NLU）是NLP的一个子领域。
NLU 关注机器理解人类输入背后意图的能力。
NLU包括意图识别、实体提取和情感分析等任务——这些都是让软件理解人类文本的关键组成部分。
自然语言生成
自然语言生成（NLG）是NLP的另一个子领域。
它关注让机器的回复尽可能连贯且符合语境。
NLG涉及内容确定（决定如何回应问题）、句子规划，以及生成最终文本输出。
NLP聊天机器人的优势
员工支持
企业使用NLP聊天机器人后，可以自动化原本由员工完成的任务。
聊天机器人可以接听客户支持电话、安排会议，或进行分析并以报告形式呈现结果。
员工减少重复性工作后，可以将更多时间投入到需要更高层次策略、同理心或创造力的工作中。
免费翻译
NLP聊天机器人的语言能力包括翻译，使企业能够以零额外成本为任何语言的用户提供服务。
NLP 聊天机器人通常由大型语言模型（LLM）驱动，可以支持多种语言。仅 ChatGPT 就支持 80 多种语言。
当机器人开发者使用平台构建 AI 聊天机器人时，也可以集成定制化的翻译功能。
全天候服务
任何聊天机器人的优势之一就是全天候可用。
由于 NLP 聊天机器人能够独立完成许多交互，员工无需参与每一次单独咨询。
企业聊天机器人始终在线，这意味着公司可以随时收集潜在客户信息或为客户提供服务。
可扩展性
通过承担大部分用户对话，NLP 聊天机器人让企业实现了依靠员工难以达到的业务扩展。
NLP聊天机器人能够同时处理大量咨询，加快流程，并可靠地完成各种任务。
在企业扩展时，AI自动化是必不可少的。
集成能力
AI 教授 Peter Gentsch 在他的著作《AI 在市场营销、销售与服务中的应用》中指出：“对用户而言，聊天机器人看起来很‘智能’，因为它们能提供有用的信息。但聊天机器人的智能程度取决于其底层数据库。”
要打造高价值的聊天机器人，应将其与企业现有系统和平台集成。
如果 NLP 聊天机器人能够在系统中执行操作，比如更新 CRM、发送邮件、通知员工，其价值将大大提升。
这种与现有业务流程的无缝集成，需要a）开发者为聊天机器人和系统之间开发集成，或b）使用提供常用平台内置集成的聊天机器人平台。
降低成本
使用AI的企业人工成本降低52%。
NLP 聊天机器人的高性价比是其主要优势之一——它们帮助企业扩展业务而无需大幅增加成本。
只要正确实施，通过 NLP 聊天机器人自动化对话任务，无论应用场景如何，都能带来正向投资回报。
NLP 聊天机器人的最佳应用场景
由于其灵活性，NLP 聊天机器人可应用于多种场景，从企业级聊天机器人到小型企业 AI 助手。常见应用包括：
但由于其对话灵活性，NLP 聊天机器人可以应用于任何对话场景。它们可以定制为运行 D&D 角色扮演游戏、协助数学作业，或充当导游。
客户支持聊天机器人
聊天机器人最早被广泛采用的场景之一是客户支持机器人。
而且它们的受欢迎程度还在持续上升。事实上，83%的决策者表示他们计划在未来一年增加对客户服务AI的投入。
客户支持是 NLP 聊天机器人的天然应用场景，因其可实现 24/7 全天候、多语言服务。
自传统基于规则的聊天机器人时代起，客户支持团队就已将最简单的咨询交由机器人处理。
随着 NLP 聊天机器人的引入，AI 自动化能够处理越来越复杂的客户问题，从购买咨询到技术故障排查。
线索生成聊天机器人
在AI 增强的销售漏斗中，NLP 聊天机器人有许多应用场景，包括线索筛选和AI 线索生成。
考虑到销售和市场团队需要筛选大量合格的对话，NLP 聊天机器人非常适合线索生成。
聊天机器人可以与网站访客互动，或通过电子邮件等消息渠道向联系人发送信息。
要充分发挥 NLP 聊天机器人的潜力，应将其与相关内部系统集成。
线索生成机器人需要与公司的 CRM、日程预订系统（如 Calendly）集成，并部署在最合适的消息渠道（如电子邮件、网站或WhatsApp等渠道）上。
内部员工聊天机器人
虽然大多数 NLP 聊天机器人面向客户，但越来越多的企业也在将其用于内部流程。
这些应用包括人力资源、IT 支持，或协助内部任务如文档管理。
这类聊天机器人在员工数量众多的企业中最为常见。
五步打造 NLP 聊天机器人
虽然开发者可以从零开始自行开发 NLP 聊天机器人，但大多数组织会选择使用聊天机器人平台来构建 AI 聊天机器人。
平台可帮助团队自定义构建聊天机器人，并提供内置集成、更高安全性和预设功能。
以下是构建 NLP 聊天机器人的分步指南：
第 1 步：选择平台
许多企业曾决定从零开始开发 NLP 聊天机器人。
这看起来很有吸引力：完全自主、从零开始、无需月费。但很少有人会长期坚持这条路。
从零开发既耗时又费力，而且意味着你的聊天机器人开发周期会更长，或者质量更低——甚至两者兼有。
选择平台时，请考虑公司独特的需求。
如果你希望平台不限制聊天机器人的可能性，应选择具备开放标准和可扩展架构的企业级聊天机器人平台。
如果数据隐私是你的首要关注点，应选择具备高安全标准的平台。
如果你的开发团队是初学者，建议选择界面友好的平台。
如果需要灵感，可以浏览我们的最佳聊天机器人平台推荐列表。
如果你有兴趣明天进行电话沟通，可以联系我们的销售团队。
第 2 步：收集数据
如果你希望让聊天机器人学习公司信息——比如人力资源政策或客服对话记录——你需要收集这些用于训练机器人的资料。
并非所有企业都会用原始数据训练聊天机器人。很多时候，先进的提示设计就足以构建机器人的流程。
但如果你希望聊天机器人更好地定制公司服务，收集数据并用于训练机器人是一种有效方式。
第 3 步：构建聊天机器人
在选择聊天机器人平台时，请确保平台配备了充足的学习资料，帮助你的团队顺利完成构建过程。
例如，我们提供学院课程、每日直播和丰富的 YouTube 教程。
在面对学习曲线时，构建机器人可能会很有挑战，有现成资源可用会让整个过程顺利许多。
如果你的团队是首次构建机器人，大多数企业聊天机器人平台都配备了可视化拖拽流程编辑器，方便你直观地设计工作流程。
第 4 步：集成与自定义
聊天机器人并不是孤立存在的。它们的目的不仅仅是与客户互动或解释某一套政策。
对企业来说，最有价值的 NLP 聊天机器人是能够集成到公司各类系统和平台中的。
这可能包括表格、文档、公司网站或第三方服务——如 Hubspot、AWS、Google Analytics、Intercom、Calendly、Microsoft Teams、Slack、Stripe、Mixpanel、Telegram、WhatsApp 或 Zendesk。
如果你使用 AI 聊天机器人平台，团队的大部分时间将用于完善机器人的集成，而不是机器人本身的搭建。
选择强大的平台，还能让你自定义聊天机器人的语气和个性。
你无需逐字挑选用词，但可以指定机器人在何时应表达歉意，或用何种语言描述产品。
第 5 步：部署
聊天机器人的一大优势在于，它可以轻松部署到任何平台或消息渠道。
许多企业选择不仅在自己的网站上部署聊天机器人，还会将其应用到社交媒体渠道或内部消息平台。
NLP 聊天机器人是实现全渠道战略的高效方式。
你的用户可以在多个渠道获得一致的服务，并获得针对平台的专属帮助。
例如，来自WhatsApp 聊天机器人的客户沟通可以请求修改你们内部系统的密码。
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常见问题
1. 评估 NLP 聊天机器人平台应关注哪些标准？
评估 NLP 聊天机器人平台时，应关注核心要素，如易用性（适合技术和非技术用户）、对大型语言模型（LLM）的支持、与现有系统（如 CRM 或 API）的集成选项、可扩展性、多语言 NLU 以及自定义灵活性。完善的文档和积极的技术支持同样至关重要。
2. NLP 聊天机器人集成中最常见的挑战有哪些？
NLP 聊天机器人集成中最常见的挑战包括：对接缺乏现代 API 的旧系统，以及后端系统变更导致流程中断。此外，跨平台的身份验证和数据一致性也会增加集成难度。
3. 开源平台与商业平台在 NLP 聊天机器人开发方面有何区别？
开源NLP聊天机器人平台为开发者提供了完全的控制权，非常适合需要高度自定义的场景。然而，这类平台通常缺乏易用性、现成的集成、托管服务和企业级支持，而这些正是商业平台的优势，因此对于工程资源有限的团队来说，商业平台能更快实现落地。
4. 我已经搭建好聊天机器人后，还能更换平台吗？
可以，在搭建好聊天机器人后更换平台是可行的，但需要重新创建对话流程、重新集成后端系统，并迁移训练数据和用户信息。虽然技术上可实现，但整个过程需要提前规划，并且要评估新平台的功能，避免功能倒退。
5. NLP聊天机器人如何保障用户数据隐私？
NLP聊天机器人通过对数据传输和存储过程加密，并提供细致的数据存储与保留控制，来保障用户数据隐私。优秀的平台会遵循GDPR、HIPAA或CCPA等数据保护法规，并允许你配置用户同意管理和访问日志。
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