机器人的设计过程综述
2025-01-15 16:32:52 0 举报
AI智能生成
用例定义和探究 编写对话脚本 设计和测试 机器人构建方法综述 分析和持续改进
作者其他创作
大纲/内容
步骤
用例定义和探究
基本分析
设置一个目标
定义机器人的任务角色
选择logo和视觉风格
命名约定
探究解决方案
Wizard of Oz方法
亲身体验对话或者观察现实生活中的人际对话,是探索对话式界面的好方法
编写对话脚本
流程概览
新手引导流程
尽量遵循“证明价值,给出行为召唤”的最佳实践
主流程
主要的基本路径,仅包含机器人的主要功能,不包含如何处理聊天中的错误或跑题
帮助
帮助流程的目的是当用户需要帮助时为其提供支持
该流程可以在用户主动请求帮助时开启,也可以在机器人发现用户在主流程中操作错误时开启
反馈
反馈是对话的重要组成部分,使用户能够与机器人设计师分享有价值的信息
正面反馈和负面反馈一样重要
当纠错流程结束时,能获取负面反馈
工作流程正常结束时,捕获正面反馈
错误概览
用户输入意想不到的内容,机器人需要处理各种错误
无效输入分类
感谢
咒骂
要求机器人做无法做到的事情
随意问问题
表述方式机器人无法理解
随机输入
闲聊
处理无效输入的关键时为给定的一组输入匹配一个预设的回复或者随机的回复;或者向用户道歉,如果可行的话升级服务
子主题
意图映射
机器人表达出来的意图,以及能启动这些意图的关键字
子主题
实体映射
实体时我们要从用户处收集的变量,既可以使用纯本文也可以使用富控件来收集
对话的目的是要达成这些实体的项目了解
机器人可以要求用户输入这些实体,或者将他们以富控件的形式作为选项提供
设计和测试
测试
模拟机器人是测试交互的好工具,机器人是否链接到真正的后端系统并不重要
在开始测试之前,创建一个模拟机器人的原型
计划测试
天使用户和早期采用者,参与实验
创建任务和讨论指南
招募测试参与者
设置环境
主持测试
向参与测试的人员说明,可能无法流程的工作或者看上去不像最终设计
让每个用户尝试执行分配到的任务
要提前训练好机器人模型,以便他可以处理各种用户输入
提供帮助脚本,以便用户在需要时获得帮助
对用户所有类型的评论采用记录方式记录下用户的所有操作和意见
让用户觉得放松,告知他们即使失败也不会有什么问题
分析数据
用任务完成、任务勉强完成、任务失败三个标注来为每个用户的测试打分
改进和迭代
按照发生的频率和严重程度找到问题,并且着手解决这些问题
问题修复后,换一批用户来进行测试
机器人构建方法综述
机器人的架构
机器人并未安装在消息客户端中,他们通过API与这些客户端链接
机器人构建技术
可视化制作工具和继承开发环境
人工智能(AI)服务
不是所有机器人都必须具备人工智能
SDK和机器人框架
自主开发
托管解决方案
选择正确的工具
考虑因素
团队的技术能力
产品上市时间
机器人的复杂性
与其他系统的集成
资源是否可得
成本
安全性
公司政策
个人喜好
分析和持续改进
如何分析机器人的数据
原始日志
经过筛选的日志
分析工具与SDK
SaaS数据分析报告
研究日志
从数据分析解决方案中得到见解
第三方托管解决方案
自托管数据分析解决方案/SDK
持续改进
减少错误
优化会话
开发新流程和新功能
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