【实操篇】如何通过吾来平台提升机器人的对话体验?

本文通过留学场景的对话示例,介绍了如何利用吾来平台改进机器人对话设计,包括主动打招呼、处理用户未回复、目标不明确、避免误解用户信息和判断新老用户等策略,提升对话流畅性和用户体验。

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文 | 吾来设计团队

整理 | 吾来君


前言

如今,对话机器人越来越多地出现在人们的日常工作和生活中,应用在销售、营销、教育等多种场景,但我们也经常会感受到不顺畅、不智能的对话体验。因此,只有深入了解怎样使用机器人才能让它发挥最大的效能

上次,我们介绍了如何通过对话设计提高机器人的用户体验,具体讨论了机器人对话设计时的基本原则和技巧,感兴趣的读者可以阅读之前的文章《12条提升对话机器人用户体验的设计原则》

本文将主要介绍如何通过吾来平台,实现部分对话设计原则,让机器人与用户交互时,变得更加顺畅和友好。

文中主要通过一个留学机器人的案例,来分解怎么加入对话设计原则和在吾来平台中怎么实现:

  • 案例类型:运营机器人

  • 用途:收集用户信息

  • 搭建:任务对话

先来看一个留学场景的对话示例

以上对话是比较常见的对话设计逻辑,会主观认为这种对话逻辑,最符合用户的沟通习,更易懂。用户和机器人交互时,大部分用户也都能按照这个逻辑顺利完成对话。

但在实际场景中,会出现很多常情况,比如用户目标不明确,导致对话中断等。如果设计对话时没有考虑周全,可能导致对话不流畅,影响用户体验从而流失。

下面会具体介绍5种参考方法,避免或解决真实对话中可能会出现的异常情况。文中会穿插4种对话设计原则,同时说明如何在吾来平台中实现的

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如何让机器人主动打招呼?

机器人被动触发

### AI Agent 的实际操作方法与使用指南 AI Agent 是一种能够模拟人类行为并与环境交互的人工智能工具,其核心功能在于自动化处理复杂任务并提升效率[^2]。以下是有关 AI Agent 实操教程和使用指南的具体说明: #### 1. **理解基本概念** 首先需要明确的是,AI Agent 不仅限于自然语言处理 (NLP),还涉及规划、决策以及与其他系统的交互能力[^1]。因此,在学习实操之前,应掌握以下基础知识: - 自然语言模型 (LLM) 基础及其应用场景。 - 数据驱动的决策制定过程。 - 如何设计和实现高效的交互逻辑。 #### 2. **搭建开发环境** 为了实践 AI Agent 技术,需准备相应的开发环境和技术栈支持。通常包括但不限于以下几个方面: - 编程语言:Python 是目前最常用的语言之一,因其丰富的库资源和支持框架。 - 开发框架:如 Rasa, Hugging Face Transformers 等提供现成 API 和预训练模型。 - 工具链集成:熟悉 RESTful APIs 或 GraphQL 接口调用方式以便接入外部服务或数据库。 下面是一个简单的 Python 脚本示例用于创建基础对话机器人原型: ```python from transformers import pipeline def create_agent(): nlp_pipeline = pipeline('text-generation') def respond(input_text): response = nlp_pipeline(input_text)[0]['generated_text'] return response return respond chatbot = create_agent() print(chatbot("你好")) ``` 此代码片段展示了如何利用 `transformers` 库快速构建一个基于文本生成的任务型代理程序[^3]。 #### 3. **定义具体目标与场景** 根据业务需求设定清晰的目标非常重要。例如客户服务聊天机器人可能专注于解决常见问题;而销售助理则侧重潜在客户挖掘及跟进提醒等功能模块的设计实施都需要围绕特定领域定制化解决方案展开讨论分析评估最终形成可执行方案文档记录整个项目生命周期内的各个阶段成果展示给相关人员审阅确认后再进入下一环节直至全部完成为止[^4]。 #### 4. **测试优化迭代改进** 经过初步部署之后还需要不断收集反馈数据来进行性能监测调整参数设置提高用户体验满意度水平同时也要注意保护用户隐私安全遵循相关法律法规规定合理合法合规地运用新技术新产品新服务模式推动行业健康发展做出更大贡献。 --- ###
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