什么是聊天机器人？

聊天机器人可以从任何内部或外部知识库搜索和检索信息，并通过类似人类的对话提供答案。

通过自动化实现高效率

聊天机器人可以为组织节省时间和精力。它们将复杂流程的步骤结合起来，通过一些简单的语音或文本请求来自动执行重复性任务。您可以自动解决常见问题并根据需要扩展操作。

灵活性

您可以构建以用户母语回复语音或文本的聊天机器人。通过在日常工作流中嵌入自定义聊天机器人，可以促进工作人员或客户的参与互动。它们可以回复社交媒体渠道、网站和消息收发应用程序上的客户查询。同样，您也可以将它们设置为回复任何内部应用程序上的员工查询。

更广泛的客户参与

良好的客户体验可以帮助您的组织脱颖而出。完全依赖人际互动的客户服务能力有限，而且缺乏灵活性。通过聊天机器人，您的组织可以大规模个性化与客户的互动。您可以在熟悉的环境中联系客户，更快地响应他们的请求并满足他们的期望。您可以主动出击并定制您的外联活动。

为了复制人类风格的对话，聊天机器人会提取语音元素并提供即时回复。随着时间的推移，聊天机器人的驱动技术在不断发展。

基于规则的聊天机器人

基于规则的聊天机器人技术是聊天机器人软件最简单的版本。它为用户提供按钮或菜单来搜寻特定信息。用户通过一系列步骤和预定问题来解决各自的问题。他们无法输入问题，只能从预定的问题集中点击一个问题。聊天机器人有一个内置词典，可以为每个问题提供特定的答案。它为所有提出特定问题的用户提供相同的答复。

对于涉及多个未知因素的场景，基于规则的聊天机器人不是好选择。它们也很难扩展，并且可能需要比预期更长的时间来回答用户的请求。

基于关键字的聊天机器人

基于关键字或声明性的聊天机器人会从对话中提取特定的关键字并提供相应的回复。它们使用关键字识别技术从问题中提取意图、主题和情感，并按照预定的方式，使用脚本答复进行回复。

例如，如果您输入“如何激活我的账户？”，聊天机器人会检测关键字激活和账户，并以分步指南作为回复。

基于关键字的聊天机器人的回复仍然受限，并且只能在预先编程的主题范围内运行。

人工智能驱动的聊天机器人

最近的人工智能（AI）技术扩展了聊天机器人的功能。

例如，现代聊天机器人可以向客户提供动态回复，而不是脚本化的回复。为了实现这一点，聊天机器人使用了自然语言处理（NLP）、自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。

生成式人工智能也使聊天机器人的功能更加强大。聊天机器人可以由大型语言模型（LLM）提供支持，该模型经过大量人类语言数据的预先训练。这些模型可帮助聊天机器人模拟自然对话。

生成式人工智能聊天机器人还可以处理复杂的问题，并准确检测对话中的讽刺、情绪和微妙变化。例如，客户可以问：“我知道现在是高峰时段，但我多久才能拿到餐食？”然后，聊天机器人会给出自然、准确的回答。由生成式人工智能驱动的聊天机器人可以在主题之间无缝切换，并做出谨慎或幽默的回复。

Amazon Web Services（AWS）提供许多选项来帮助您构建聊天机器人或其他对话式人工智能。

AWS Trainium 是 AWS 专为训练您自己的 LLM 而构建的机器学习（ML）芯片。每个 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）Trn1 实例最多可部署 16 个 Trainium 加速器。这为云端 LLM 训练提供了一款高性能、低成本的解决方案。

Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，提供多种可定制的 LLM 以及构建生成式人工智能应用程序的广泛功能。使用 Amazon Bedrock，您可以轻松试验和评估适合您的使用案例的常用 LLM。您可以使用 RAG，通过您的数据私下定制它们并构建所需的 AI 聊天机器人。

Amazon Lex 是一项完全托管的服务，可使用语音和文本构建对话界面。Amazon Lex 由与 Alexa 相同的对话引擎提供支持，可提供高质量的语音识别和语言理解功能。借助 Amazon Lex，您可以在新的和现有的应用程序中添加复杂的对话式人工智能。

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