1. درک هدف کاربر: چت بات ها برای ارائه پاسخ مناسب نیاز به تفسیر کلمات کاربر و درک دقیق مقاصد کاربر دارند.
2. پردازش زبان طبیعی (NLP): چت بات ها برای اینکه شبیه انسان به نظر برسند باید بتوانند زبان محاوره ای از جمله عامیانه و غلط املایی را تشخیص دهند و درک کنند. پیش پردازش، انتخاب ویژگی و سایر تکنیک ها باید برای استخراج بینش های لازم اعمال شوند.
3. صدا در مقابل متن: چت ربات‌هایی که به ورودی متن متکی هستند، می‌توانند از کتابخانه‌های NLP برای استخراج معنا از متن زبان طبیعی استفاده کنند، اما باید این را با شخصیت متعادل کنند تا شبیه انسان به نظر برسند. چت‌بات‌های مبتنی بر صدا که از نرم‌افزار فعال‌کننده صوتی استفاده می‌کنند، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای شناسایی صدای کاربر و مطابقت آن با جستارهای قبلی استفاده می‌شوند.
4. چالش‌های یکپارچهسازی: چت‌بات‌ها باید با پلتفرم‌های شخص ثالث ادغام شوند تا تجربه کاربر یکپارچه شود—مثلاً، اگر از چت‌بات برای خدمات مشتری استفاده می‌شود، باید با سیستم CRM کسب‌وکار ادغام شود تا داده‌های مشتری و تاریخچه تراکنش‌ها را بازیابی کند.
5. نگرانی های امنیتی: چت بات ها باید برای محافظت از داده های کاربر و حفظ حریم خصوصی در هنگام مدیریت اطلاعات حساس مانند شماره کارت اعتباری یا سوابق سلامتی طراحی شوند.
6. پشتیبانی چند زبانه: از آنجایی که چت بات ها جهانی هستند، باید از چندین زبان، لهجه و لهجه پشتیبانی کنند، که به زمان و منابع قابل توجهی نیاز دارد.
تاریخ انتشار: