【.comExpress翻译】多年来，推动更好客户体验的企业营销和实施技术的动态发生了显着变化。聊天机器人就是一个很好的例子。如今，许多网站都提供来自聊天机器人的虚拟帮助。此外，聊天机器人帮助企业管理和扩展他们的服务和客户关系管理(CRM)实践。聊天机器人带来的优势引起了全球众多企业的关注，他们正在努力发挥聊天机器人的全部潜力，以实现其业务目标。如果以正确的方式实施，聊天机器人可以帮助企业加强营销活动，同时带来更广泛的利益。然而，正确部署和使用聊天机器人不仅可以帮助您实现业务目标，而且采用良好的聊天机器人测试策略也可以帮助您的营销过程。下面将深入了解聊天机器人测试的框架、工具、技术等方面。了解聊天机器人测试框架当人们谈论聊天机器人测试程序时，大多数人谈论的是一些标准化点。由于实现与通信相关的目标可能具有挑战性，因此花时间了解测试用例可以帮助企业更快地启动聊天机器人。而测试策略的目标是采用最受期待的测试实践。因此，聊天机器人的测试框架大致可以分为三个主要部分：ExpectedScenariosPossibleScenariosAlmostImpossibleScenarios，这三个阶段所实施的测试程序通常投入较大，通常是为了加强某些语言方面的功能。聊天机器人测试各个领域简介在开始聊天机器人测试时，通常涉及以下类型的测试领域：回答对话流程错误管理智能自然语言处理（NLP）建模导航个性响应时间速度安全理解然而，从这些在测试世界中获得最佳结果需要正确使用测试技术，这涉及敏捷和开发人员测试实践。这里简单介绍一下：(1)敏捷和定期测试聊天机器人都是关于敏捷技术的，因为它有助于在每个周期后获得所需的生存能力。这种技术可以帮助处理错误并通过快速迭代来防止它们。它的初始阶段通常涉及程序的手动测试，这些程序通常用于处理业务工作流，而最后阶段通常是自动化的，以防止时间浪费并允许快速投放市场。(2)开发者测试这是一种更直接的测试方式，目的是通过预先定义用户查询问题的答案来验证测试。这种类型的测试很简单，通过检查聊天机器人给出的答案的准确性来回答随机问题。聊天机器人测试框架定义聊天机器人的操作并非易事，因此需要分析能力来克服功能的不确定性。有许多框架可用于聊天机器人测试，但在使用它们之前，测试人员有必要了解可用测试技术或框架的目的和好处，以便使它们与定义的目标保持一致：AdvancedAutomationFramework:Testend-端到端的对话流程，在理解自然语言的同时识别自我提升的机会。特定领域的测试：评估所选服务的商业利益，并检查满足最终用户目标的可能用例。KPI分析和实时监控：通过测量不同的KPI来测试聊天机器人的性能，例如完成率、人工智能和机器学习的学习率、回退率和自助服务率。高级安全机制：评估端到端加密、合规性验证、身份验证超时、合并用户身份验证、意图授权、通道身份验证和自毁消息的安全机制。聊天机器人测试工具由于聊天机器人测试需要为访问网站的任何人提供令人愉悦的用户体验，因此在各种领域和实践中工作需要使用正确的工具。以下是您的聊天机器人测试项目需要考虑的一些重要工具：(1)BotanalyticsBotanalytics是一种支持AI的工具，可以在捕获参与度的同时进行对话分析。此工具用于增强A/B测试、通过情绪分析指导交互等。(2)ChatbottestChatbottest是一款免费工具，自带120个问题来评估聊天机器人带来的用户体验。该工具适用于上述所有定义的聊天机器人测试领域。(3)DimonDimon是一个可以用来测试聊天机器人的对话流程和用户体验的工具。此外，该工具还可用于将聊天机器人与Facebook、Messenger等社交媒体平台集成。商业。这是获取模型中所有训练数据并预测模型的简单方法。Chatbot测试技术分为两大类：(1)行业标准交叉验证基于机器学习的模型通常使用称为交叉验证的统计方法进行测试。这种测试技术通过评估模型预测与训练数据不同的新数据的能力来发挥作用。在交互式AI系统中进行此类测试时，使用示例训练查询来测试机器人的范围。最基本的做法包括LOOCV和K-fold方法，这意味着将数据分成k组，其中一部分用于测试模型，另一部分或K-1组用于训练目的。简而言之，这种做法适用于在每个拆分中进行K次迭代的迭代。另一方面，LOOCV方法是一种更广泛的技术，适用于训练和测试的原始测试数据的可能组合。该技术涉及较少的计算测试，并且可以针对较小的数据集实施。此测试最好在盲测之前使用。(2)盲测盲测技术通常是针对用户可能使用的问题进行测试，以获得期望的答案。在大多数情况下，这些查询是通过使用已经定义的模型进行批量测试来执行的，因为它有助于标记所有查询并确保所有预测都是正确的。但是，任何使用的方法都必须针对导致测试人员获得特定结果的操作步骤进行测试。通常，实施数据可视化是为了了解不同模型之间的异同。自然语言处理(NLP)培训师还可以实施混淆矩阵来检测模式并重新培训最终目标，但并非所有项目都需要通过这两种技术进行验证。此外，测试技术的选择取决于测试服务提供商可用的知识、经验和资源。如何在没有当前数据的情况下创建完美的测试集？交互式人工智能的测试和实施完全取决于所使用的数据集。因此，开发测试用例的人员可以遵循某些规则以确保获得最佳结果：基于场景的测试集反映了访问网站的用户可能遇到的场景。这通常涉及基于意图的问题。详细的描述为用户提供了与聊天机器人交互的解决方案，同时结合了用户类型、查询表达式和难度。有系统地安排问题和解释。为相应的查询提供措辞良好且有价值的解决方案。拥有最好的数据源，实时回答用户的问题。1.必须避免的常见错误测试数据可能是错误的，因此需要降低期望值。以下是一些必须避免的常见错误：场景准备不当导致测试对话式AI时出现任意问题。相似表达的意图差异导致冲突或问题。仅包括一般场景。数据集不够清晰，包含很多不需要的内容。2.必须考虑的常见聊天机器人测试场景(1)聊天机器人应该加载需要实现它的网站。(2)当用户登陆网站时，聊天机器人应该清楚地加载弹出窗口或声音。(3)聊天机器人应根据时区及时问候用户。(4)如果已经注册的用户访问该网站，聊天机器人应该通过名字称呼他们。(5)聊天机器人应在聊天过程中使用用户名回答查询。(6)如有必要，聊天机器人应向用户询问联系方式。(7)聊天机器人应该很好地识别男性和女性用户。(8)聊天机器人应识别可能的拼写错误。(9)聊天机器人应该理解国家货币和数字。(10)聊天机器人应以编程格式验证联系人、日期和时间。(11)聊天机器人应该能够处理由于复杂性而造成的混乱。(12)聊天机器人应该能够很好地响应粘贴的基于文本的查询。(13)如果经过训练，聊天机器人应该存储对话历史并将其转发到存储库。(14)聊天机器人应该能够很好地同时处理来自不同用户的查询。总而言之，这一切都归结为根据所需功能测试对话式AI，这些功能可以通过持续努力和正确使用这些技术来增强。更重要的是，聊天机器人测试涉及聊天机器人生命周期的一些关键特征，这些特征只能通过聊天机器人测试技术和框架并使用正确的工具和其他实践来实现，以防止错误并确保正常运行。简而言之，将聊天机器人设计为在通过分析逐分钟测试结果运行的特定领域测试中提供最大交互性非常重要。这种做法不仅可以帮助企业很好地处理用户查询，还可以创建足够智能的机器人来转化企业。因此，企业无论是进行人工检查，还是使用一些先进的自动化测试工具对聊天机器人进行评估，打造出能够处理对话、理解匹配意图、为用户提供良好体验的聊天机器人，将是实现其营销、销售和客户的关键。服务策略。的关键。原标题：ChatbotTesting:DeeperInsightstoFramework,ToolsandTechniques，作者：HimaPujara
