【.comExpressTranslation】多年来，企业营销和实施技术以推动更好的客户体验的动态发生了巨大变化，聊天机器人就是一个这样的例子。好例子。现在，几乎您访问的每个网站都为您提供聊天机器人的虚拟帮助。更重要的是，聊天机器人可以帮助企业主管理和扩展他们的业务服务以及CRM实践。聊天机器人的未来优势吸引了许多全球组织的注意，这些组织实际上正在尝试挖掘这项技术的全部潜力以实现其业务目标。此外，聊天机器人之类的东西可以帮助增强您的营销计划，如果实施得当，可以为组织带来广泛的好处。然而，不仅以正确的方式部署聊天机器人可以帮助实现您的业务目标。完美的聊天机器人测试策略还可以帮助您推进营销议程。无论您是聊天机器人测试的新手还是已经熟悉其基本概念，本指南都将帮助您深入了解从测试技术到框架、工具等的所有内容。开始吧。了解测试框架当我们谈论聊天机器人测试程序时，大多数时候，它们是一些标准化点。由于实现与通信相关的目标可能具有挑战性，因此花时间在测试用例上可以帮助您更快地启动聊天机器人。此测试策略的目标是在预期的测试实践中完成。因此，聊天机器人的测试框架大致可以分为三个主要部分：预期场景可能场景几乎不可能场景通常，这些测试用例被绘制为sigma距离图，其中对几乎不可能的用例进行测试以达到3sigma距离或聊天机器人性能的99%置信区间。在此阶段之后执行的任何测试程序通常都涉及非常高的投资，并且通常是为了获得一些无限的语言可能性。简要了解聊天机器人测试的各个领域当我们开始聊天机器人测试时，通常涉及以下类型的测试领域：回答会话流程错误管理智能智能入职自然语言处理模型导航个性响应时间速度安全理解但是，从要在这些测试领域取得最佳结果，需要正确应用测试技术，这涉及敏捷和开发人员测试实践。简单介绍一下：聊天机器人的敏捷和定期测试的主要技术是敏捷，因为需要确保在每个周期后都获得所需的生存能力。这种技术可以帮助实现错误处理能力并通过快速迭代来防止错误。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，以防止任何时间浪费并加快上市时间。开发人员测试这是一种更直接的测试形式，旨在通过预先定义用户查询的答案来验证测试。这种类型的测试很简单，通过检查聊天机器人对问题给出的答案的准确性来解决任何随机问题。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任何不确定性。有许多框架可用于聊天机器人测试，但在使用它之前，测试人员有必要了解可用的测试技术或框架的目的和好处，以便它们与定义的目标保持一致：识别理解自然语言的同事自我-改进特定领域测试：评估所选服务的商业利益，以及满足最终用户目标，检查可能的用例KPI分析和实时监控：通过测量不同的KPI（例如完成率、AI和ML学习率、回退率和自助服务率）来测试聊天机器人的性能高级安全机制：评估端到端加密、合规性验证、身份验证超时、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需要使用正确的工具。以下是您可以考虑用于聊天机器人测试项目的一些很棒的工具：BotanalyticsBotanalytics是一种支持AI的工具，可以在捕获参与度的同时执行对话分析。该工具旨在增强A/B测试能力，通过情绪分析指导交互等。ChatbottesChatbottest是一个免费使用的工具，有120个问题来评价聊天机器人的体验。该工具适用于所有上述定义的聊天机器人测试领域。DimonDimon，一种可用于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。聊天机器人测试技术尽管可以选择不同的测试技术来测试聊天机器人，但每种技术的选择取决于所使用的工具。测试技术分为两大类：行业标准交叉验证基于MI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。最基本的包括LOOCV和K-fold方法，它们旨在将数据分成k组，其中一些用于测试模型，另一部分或K-1用于训练目的。简而言之，练习在每次拆分的K次迭代的迭代中起作用。另一方面，LOOCV方法是一种更广泛的技术，它将原始测试数据的可能组合应用于训练和测试。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。盲测盲测技术通常与用户可能用来获得所需答案的问题一起使用。大多数时候，这些查询是通过使用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是否正确。尽管如此，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，数据可视化用于了解不同模型之间的异同。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，技术的选择取决于测试服务提供商公司可用的知识、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任何使用该站点的人可能遇到的场景。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。有最好的数据源可用来实时回答用户提出的问题。要避免的常见错误为避免测试数据，请尽量减少预期值。以下是一些必须避免的常见错误：在测试对话式AI时，准备不充分的场景会导致任意问题，导致冲突或类似表达的意图差异，仅包括最一般的场景内容A必须考虑的常见聊天机器人测试场景聊天机器人应该加载需要实现它的网站。当用户登陆网站时，聊天机器人应该能够加载弹出窗口或声音。聊天机器人应根据用户所在的时区向用户致意。如果注册用户访问该网站，聊天机器人应该叫出他们的名字。聊天机器人应该在聊天之间用用户名回答查询。如果需要，聊天机器人应该询问用户的联系方式。更准确地识别男性和女性用户。聊天机器人应识别可能的拼写错误。聊天机器人应该理解货币和数字。聊天机器人应以编程格式验证联系人、日期和时间。聊天机器人应该能够处理由于复杂性造成的混乱。聊天机器人应该能够很好地响应粘贴的基于文本的查询。如果经过培训，聊天机器人应该存储对话历史并将其转发到存储库。聊天机器人应该能够很好地应对不同用户同时提出的查询。总之，这一切都归结为测试对话式AI所需的能力，这些能力可以通过共同努力和正确使用技术来增强。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，只有使用正确的工具和其他最佳实践才能实现这些特征。上述聊天机器人测试技术和框架的示例性实现可以防止错误并确保其正常工作。简而言之，将聊天机器人设计为在特定领域测试期间提供最大交互性非常重要，这些测试通过对测试结果进行逐分钟分析来运行。这种做法不仅可以帮助您很好地处理用户查询，还可以创建足够智能的机器人来转换您的业务。因此，无论您是进行手动检查还是使用一些高级自动化测试工具来评估您的机器人，创建一个可以处理闲聊、理解匹配意图并通过明确定义的回退为用户提供精确导航的机器人都是您的目标。您的营销、销售和客户服务策略的关键。【翻译稿件，合作网站转载请注明原译者和出处.com】
