Beranda AI & Pembelajaran Mesin Membangun Chatbot yang Didukung AI: Panduan Langkah demi Langkah
Gambar Milik: Unsplash

Membangun Chatbot yang Didukung AI: Panduan Langkah demi Langkah

-

Kemunculan chatbot berbasis AI telah mengubah beberapa industri, termasuk penjualan dan dukungan pelanggan. Chatbot ini meningkatkan pengalaman pengguna dengan merespons secara instan dan mengelola beberapa pertanyaan klien sekaligus. Berikut tutorial langkah demi langkah tentang cara membuat chatbot Anda sendiri yang didukung oleh AI.

Langkah 1: Tentukan Tujuan dan Area

Sangat penting untuk menetapkan tujuan chatbot Anda sebelum Anda mulai mengembangkannya. Anda bertanya, masalah apa yang bisa dibantu oleh chatbot?

• Siapakah audiens yang dituju?
• Jenis percakapan apa yang akan dikelola oleh chatbot?

Langkah 2: Pilih Platform yang Sesuai

Ada beberapa alat yang memungkinkan Anda membuat chatbot tanpa memerlukan banyak pengalaman coding. Diantaranya yang terkenal adalah:

Dialogflow Google: Menyediakan integrasi dengan berbagai platform dan kemampuan untuk memahami kalimat sederhana. Kerangka kerja menyeluruh untuk membuat dan mengimplementasikan chatbots disediakan oleh Microsoft Bot Framework.

IBM Watson: Terkenal dengan kemampuan analitik dan AI-nya yang kuat.

Rasa: Platform sumber terbuka dengan lebih banyak kemungkinan penyesuaian dan kontrol.

Langkah 3: Ciptakan Alur Percakapan

Menciptakan pengalaman pengguna yang lancar dan menarik memerlukan pertimbangan cermat terhadap desain alur percakapan. Memanfaatkan instrumen seperti:

Diagram Alir: Menampilkan berbagai lintasan percakapan. Jika chatbot Anda tertanam dalam aplikasi atau situs web, berikan garis besar antarmuka pengguna menggunakan gambar rangka.

Langkah 4: Buat Mesin untuk Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Mesin NLP chatbot Anda adalah otaknya. Ini menentukan respons yang tepat dengan menafsirkan masukan pengguna. Elemen penting terdiri dari:

Menentukan niat pengguna (misalnya, membuat reservasi penerbangan, memantau status pesanan).

Pengenalan Entitas: Mengambil data, seperti nama, tanggal, dan lokasi.

Langkah 5: Integrasikan dengan Sumber Data dan API

Chatbot Anda mungkin memerlukan akses ke sumber data eksternal atau API untuk merespons secara bermakna. Sebagai ilustrasi:

Sistem CRM: Untuk memperoleh data tentang pelanggan. Untuk menangani transaksi, gateway pembayaran digunakan.

API Pihak Ketiga: Untuk memperoleh informasi penerbangan, data meteorologi, dll.

Langkah 6: Bangun dan Edukasi Chatbot

Bangun chatbot pada platform pilihan Anda:

Tetapkan Entitas dan Niat: Tentukan respons dan pengakuan yang harus dimiliki bot.

Buat Percakapan: Tuliskan potensi pertukaran apa pun.

Didik Bot: Untuk meningkatkan akurasi, berikan contoh masukan pengguna dan jawaban yang sesuai.

Langkah7: Cobalah Chatbot

Untuk menjamin pengalaman pengguna yang lancar, pengujian ekstensif sangat penting. Periksa untuk:

Operasionalitas: Apakah bot berfungsi sebagaimana mestinya?

Kegunaan: Apakah ada alur percakapan yang alami?

Kasus di Edge: Bagaimana bot merespons masukan yang tidak terduga?

Langkah 8: Perluas dan Tingkatkan

Saat chatbot Anda menjadi lebih populer, pertimbangkan untuk memasukkan fitur tambahan:

Pembelajaran Mesin: Biarkan bot mengambil tip dari pengguna dan berkembang seiring waktu.

Fungsi Suara: Terhubung dengan mudah ke asisten suara seperti Google Assistant atau Alexa.

Dukungan Multibahasa: Tingkatkan audiens Anda dengan memberikan dukungan multibahasa.

Ishani Mohanty
Ishani Mohanty
Dia adalah seorang peneliti bersertifikat dengan gelar Master dalam Sastra Inggris dan Bahasa Asing, dengan spesialisasi Sastra Amerika; terlatih dengan baik dengan keterampilan penelitian yang kuat, memiliki pemahaman yang sempurna dalam menulis Anaphoras di media sosial. Dia adalah individu yang kuat, mandiri, dan sangat ambisius. Dia ingin sekali menerapkan keterampilan dan kreativitasnya untuk membuat konten yang menarik.
Gambar Milik: Unsplash

Harus Dibaca

Pembelajaran Tanpa Pengawasan dalam Penerapan di Dunia Nyata: Apa Selanjutnya?

Pembelajaran tanpa pengawasan merevolusi cara kita menganalisis dan menafsirkan data. Berbeda dengan metode tradisional, metode ini tidak bergantung pada kumpulan data berlabel. Sebaliknya, ini mengidentifikasi...