基于检索的 NLP 聊天机器人
这些机器人基于预先写好的回复工作，因此缺乏创造力。它们生成的回复仅限于它们使用的数据库。它们只能根据用户输入检索最相关的回复。这种类型的机器人非常适合支持团队或营销团队。
生成式 NLP 聊天机器人
这些机器人非常先进，可以从数据中学习。它们可以创建新答案，而无需依赖数据库中的响应。它们使用大型语言模型 (LLM)。生成式 NLP 机器人可以理解用户输入并生成响应，因此被认为是创意任务和个性化参与的理想选择。
混合 NLP 聊天机器人
这些聊天机器人将 NLP 的强大功能与基于规则的方法相结合，以提供情境响应。它们使用机器学习模型，增强了机器人处理输入和实现准确性的能力。混合 NLP 机器人是将客户规则与 ML 相结合的对话式 AI，以提高响应的有效性。
人工智能代理
这些机器人被视为下一代生成式 NLP 机器人。它们可以自主处 奥地利数据 理复杂的客户互动。这些机器人可以在大量真实客户互动的基础上进行训练，因此它们非常准确，能够处理复杂的对话。AI 代理可以与人类代理一起工作并提供快速解决方案。
上下文 NLP 聊天机器人
这些机器人是虚拟助手，可以进行类似人类的对话。它们使用 NLP 和 ML 来理解上下文并提供个性化对话。上下文 NLP 机器人可以从用户交互中学习并提供详细信息。它们还可以解决用户的复杂问题。
自然语言处理 (NLP) 聊天机器人如何工作？
NLP 聊天机器人依靠计算语言学、机器学习和深度学习模型来工作。这三种技术是机器人能够有效处理人类语言并生成响应的原因。
以下是 NLP 聊天机器人的工作步骤 -
步骤 1 – 输入处理
聊天机器人会将用户的输入分解成单独的单词，每个单词都会被分配一个相关的语法类别。之后，机器人会识别并命名文本中的实体。
输入处理的两个主要方面包括 -