أفضل الممارسات لبناء نظام دردشة ذكي

1- في مرحلة التخطيط في البداية، لا تحاول أن تجعل البوت يفعل كل شيء، بل ابدأ بحالات استخدام محددة وذات قيمة عالية، كالإجابة على الأسئلة الشائعة، تتبع الطلبات، أو حجز المواعيد.

كلما كان النطاق أضيق في البداية، كان من الأسهل الوصول للهدف المطلوب، وعليك استكشاف من هم عملاؤك، وما هي اللغة التي يستخدمونها رسمية أم عامية)؟ وما هي أكثر المشاكل التي يواجهونها؟ فما سبق يساهم في تصميم شخصية البوت ونبرة الحوار.

ثم ارسم خرائط تدفق للمحادثات المحتملة، أي ماذا سيحدث لو سأل المستخدم عن شيء؟ ماذا لو لم يفهم البوت؟ كيف ينتقل الحوار من نقطة إلى أخرى؟

حيث يجب أن يكون الحوار طبيعي وموجه نحو حل مشكلة المستخدم بأسرع وقت.

2- ثم تنتقل إلى مرحلة إعداد البيانات، استخدم هنا سجلات المحادثات الحقيقية مع خدمة العملاء، قوائم الأسئلة الشائعة، ورسائل البريد الإلكتروني، وكلما كانت بيانات التدريب أكثر واقعية وتنوع، كان أداء البوت أفضل.

بالنسبة للأسئلة المتكررة، لا تعتمد فقط على النموذج لفهمها، بل قم ببناء قاعدة بيانات منظمة FAQs يمكن للبوت البحث فيها للعثور على إجابات دقيقة ومحدثة.

والعمل على تحديد النوايا Intents، وهي هدف المستخدم، بمعنى إنشاء دوال تختص بـ check_order_status أو ask_about_shipping_cost والتي يتم تحديدها بناءًا على تحليل جملة المستخدم.

وأيضًا تحديد الكيانات Entities، وهي المعلومات المهمة داخل جملة المستخدم، ففي  جملة ما هي حالة الطلب رقم 12345؟، النية هنا هي check_order_status والكيان هو order_number وقيمته 12345.

فالتصميم الجيد للنوايا والكيانات هو أساس استيعاب البوت لطلب المستخدم.

3- بناء منطق الحوار، والذي  هو عقل البوت الذي يقرر ماذا سيقول ومتى، فبناءًا على النية والكيانات التي تم استخلاصها، يتم بتنفيذ الإجراء المناسب، فلو النية هي check_order_status وكان كيان order_number موجود، فمنطق الحوار يستدعي الـ API الخاص بتتبع الطلبات، ولو الكيان مفقود، فسيقوم البوت بالرد "بالتأكيد يمكنني المساعدة ما هو رقم طلبك؟"

وتوفير خيارات بديلة في حال لم يستوعب النموذج السؤال، أو اطلب إعادة صياغة للسؤال، والتعامل مع الإنقطاعات سواء طرح المستخدم استفسار آخر بينما يجيب البوت على سؤال سابق، أو قام المستخدم بتغيير الموضوع فجأة، أو قام بتصحيح خطأ للبوت.

أيضًا قوة البوت الحقيقية تكمن في قدرته على تنفيذ مهام فعلية، وذلك يتطلب ربطه بالأنظمة الأخرى:

• نظام إدارة علاقات العملاء CRM لسحب بيانات العميل أو تسجيل المحادثة.
• قواعد البيانات للبحث عن المنتجات أو التحقق من المخزون.
•  APIs للتكامل مع خدمات الشحن، بوابات الدفع، أو أنظمة حجز المواعيد.

4-   مطور الـ API يجب أن يعمل على آلية التسليم لموظف خدمة العملاء، عندما يطلب المستخدم ذلك، أو عندما يفشل البوت في حل المشكلة، والأهم هو نقل سياق المحادثة بالكامل حتى لا يضطر العميل لتكرار نفسه.

بتاريخ 2 ساعة قال Saddam Alwaheab:

وهل من الأفضل أن يتم تدريب النموذج خارجيًا (مرة واحدة ثم استخدامه فقط للاستدلال) أم يمكن إنشاء آلية تدريب وتحديث للنموذج بشكل مستمر داخل المشروع نفسه؟

الأفضل البدء بنموذج مدرب مسبقًا مثل GPT أو BERT العربي، ثم الضبط الدقيق على البيانات التي لديك، مع تنفيذ نظام تحديث دوري شهري أو ربع سنوي، وراقب الأداء باستمرار عبر مؤشرات منها معدل الدقة في تصنيف النوايا، رضا العملاء ومعدل التحويل لموظف خدمة العملاء.