聊天機器人測試：更深入地了解框架、工具和技術
譯文【51CTO.com快譯】
多年來，商業營銷和實施技術以推動更好的客戶體驗的動態發生了顯著變化，聊天機器人就是這樣一個很好的例子。
現在，你訪問的幾乎每個網站都為你提供聊天機器人的虛擬幫助。更重要的是，聊天機器人幫助企業主管理和擴展他們的業務服務以及 CRM 實踐。
聊天機器人的未來優勢吸引了許多全球組織的注意，這些組織實際上正試圖挖掘這項技術的全部潛力，來實現其業務目標。此外，如聊天機器人還可以幫助您增強營銷計劃，同時，如果實施方式正確的話，還能夠帶來廣泛的組織利益。
然而，不僅以正確的方式部署聊天機器人有助于實現您的業務目標。完美的 聊天機器人測試策略還可以幫助您推動營銷議程。
無論您是聊天機器人測試的新手，還是已經熟悉其基本概念，本指南都將幫助您深入了解從測試技術 到框架、工具等的方方面面。
讓我們開始。
了解測試框架
當我們談論聊天機器人測試程序時，大多數時候，它們是一些標準化點。由于實現與通信相關的目標可能具有挑戰性，因此在 測試用例上花費時間可以幫助您更快地啟動聊天機器人。此測試策略的目標是在預期的測試實踐中完成。因此，聊天機器人的測試框架大致分為三個主要部分：
- 預期場景
- 可能的場景
- 幾乎不可能的場景
通常，這些測試用例被繪制為 sigma 距離圖，其中完成幾乎不可能的用例的測試，以實現 3 sigma 距離或聊天機器人性能的99%置信區間。 在此階段之后執行的任何測試程序通常都涉及非常高的投資，并且通常是為了獲得一些無限的語言可能性。
對聊天機器人測試的各個領域的簡要了解
當我們開始進行聊天機器人測試時，通常涉及 以下類型的測試領域：
- 接聽
- 會話流程
- 錯誤管理
- 智力
- 情報入職
- 自然語言處理模型
- 導航
- 個性
- 響應時間
- 速度
- 安全
- 理解力
然而，從這些測試領域獲得最好的結果需要正確應用測試技術，這涉及敏捷和開發人員測試實踐。讓我們簡要介紹一下：
敏捷和定期測試
聊天機器人的主要技術是敏捷，因因為需要確保在每個循環之后獲得所需的可行性。詞此技術可以幫助實現錯誤處理功能，并通過快速迭代防止錯誤。初始階段通常涉及手動測試程序，這些程序通常用于處理業務工作流，而最后階段通常是自動化的，以防止任何時間浪費和快速上市。
開發者測試
這是一種更直接的測試方式，旨在通過提前定義用戶查詢的答案來驗證測試。這種類型的測試很簡單，通過檢查聊天機器人給出的問題給出的答案的準確性來解決任何隨機問題。
聊天機器人測試框架
定義聊天機器人的操作并非易事，因此需要分析能力來克服該功能的任何不確定性。聊天機器人測試有許多框架可供使用， 但在使用前 ，測試人員有必要了解可用測試技術或者框架目的和好處，以便其與定義的目標保持一致：
- 高級自動化框架：測試端到端的對話流，以確定在理解自然語言的同事自我改進
- 特定于領域的測試： 評估所選服務的業務效益，以及滿足最終用戶目標，檢查可能的用例
- KPI 分析和實時監控：通過測量不同的KPI（如完成率、AI和ML的學習率、回退率和自助服務率）來測試聊天機器人的性能
- 高級安全機制：評估端到端加密、合規性驗證、身份驗證超時、用戶身份驗證、意圖授權、通道身份驗證和自毀消息的安全機制
聊天機器人測試工具
由于聊天機器人測試需要為訪問網站的任何人提供令人愉悅的用戶體驗，因此在各種領域和實踐中工作需要使用正確的工具。以下是一些您可以考慮用于聊天機器人測試項目的好工具：
Botanalytics
Botanalytics 是一個支持 AI 的工具，可在捕獲參與度的同時進行對話分析。該工具旨在增強 A/B 測試的能力，通過情緒分析引導交互等。
Chatbottes
Chatbottes t 是一個免費使用的工具，帶有 120 個問題來評估聊天機器人的體驗。該工具在上述所有定義的聊天機器人測試領域都能很好地工作。
Dimon
Dimon，可用于測試聊天機器人的對話流程以及用戶體驗的工具。此外，該工具還可用于將聊天機器人與 Facebook、Messenger 等社交媒體平臺集成。
聊天機器人測試技術
盡管可以選擇不同的測試技術來測試聊天機器人，但每種技術的選擇取決于使用的工具。測試技術分為兩大類：
行業標準交叉驗證
基于 MI 的模型通常使用統計方法進行測試，稱為交叉驗證。這種測試技術的工作原理是評估模型預測與訓練所用數據不同的新數據的能力。在交互式人工智能系統中進行此類測試時，使用示例訓練查詢測試機器人的范圍。
最基本的做法包括 LOOCV 和 K-fold 方法，該方法旨在將數據分為 k 組，其中一部分用于測試模型，另一部分或 K-1 用于訓練目的。簡言之，對于每次拆分都進行K次迭代的迭代，實踐在迭代中起作用。
另一方面，LOOCV 方法是一種更廣泛的技術，它適用于原始測試數據的可能組合以進行訓練和測試。該技術涉及較少的計算測試， 并且可以針對較小的數據集實施。這種測試最好在盲測之前使用。
盲測
盲測技術通常用于用戶可能用來獲得所需答案的問題。大多數情況下，這些查詢是通過定義的模型通過批量測試執行的，因為它有助于標記所有查詢并確保所有預測正確與否。
盡管如此，對于使測試人員獲得特定結果的操作步驟，必須檢測使用的任何方法。通常，通過數據可視化來理解不同模型之間的異同。
NLP 訓練器也可以實施混淆矩陣來檢測模式并重新訓練最終目標，但并非所有項目都需要通過這兩種技術進行驗證。此外，技術的選擇取決于測試服務提供商公司可用的知識、經驗和資源。
如何在沒有當前數據的情況下創建完美的測試集？
交互式 AI 的測試和實施完全取決于所使用的數據集。因此，開發測試用例的人可以遵循某些規則以確保獲得最佳結果：
- 基于場景的測試集反映了使用該網站的任何人可能遇到的可能場景。這通常涉及基于意圖的問題。
- 詳細的描述為用戶與機器人交互提供了解決方案，同時結合了用戶類型、查詢表達式和難度。
- 以系統的順序排列問題和解釋。
- 為相應的查詢提供措辭良好且有價值的解決方案。
- 有最好的數據源實時回答用戶提出的問題。
避免的常見錯誤
為了避免測試 數據，盡量減少期望值。以下是一些必須避免的常見錯誤：
- 在測試會話人工智能時，對導致任意問題的場景準備不當
- 導致沖突或問題的類似表達的意圖差異
- 僅包括最一般的場景
- 數據集缺乏清晰性，包含大量不需要的內容
必須考慮的常見聊天機器人測試場景
- 聊天機器人應該加載需要實現它的網站。
- 當用戶登陸網站時，聊天機器人應該可以通過彈出窗口或聲音進行加載。
- 聊天機器人應根據用戶的時區問候用戶。
- 如果已注冊的用戶 訪問該網站，聊天機器人應按姓名呼叫他們。
- 聊天機器人應在聊天之間使用用戶的姓名回答查詢。
- 如果需要，聊天機器人應詢問用戶的聯系方式。
- 更夠準確地識別男性和女性用戶。
- 聊天機器人應識別可能的拼寫錯誤。
- 聊天機器人應該了解貨幣和數字。
- 聊天機器人應驗證編程格式的聯系人、日期和時間。
- 聊天機器人應該能夠處理由于復雜性而引起的混亂。
- 聊天機器人應該能很好地響應粘貼 的基于文本的查詢。
- 如果經過培訓，聊天機器人應存儲對話歷史記錄并將其轉發到存儲庫。
- 對于同時從不同用戶提出的查詢，聊天機器人應該表現良好。
總結
總之，這一切都歸結為測試會話人工智能所需的功能，可以通過一致的努力和正確使用技術來增強這些功能。 更重要的是，聊天機器人測試涉及聊天機器人生命周期的一些關鍵特征，這些特征只能通過使用正確的工具和其他最佳實踐來實現上述聊天機器人測試技術和框架的示例性實現，以防止錯誤并確保正確運行。
簡而言之，聊天機器人的設計必須能夠在特定領域的測試中提供最大的交互性，這一點非常重要，這些測試是通過對每分鐘測試結果的分析來運行的。 這種做法不僅可以幫助您很好地處理用戶查詢，還可以創建足夠智能的機器人來為您帶來業務轉化。
因此，無論您是進行手動檢查還是使用一些高級自動化測試工具來評估您的機器人，創建一個可以處理閑聊、理解匹配意圖并為具有明確定義的回退的用戶提供精確導航的機器人都可以成為您的營銷、銷售和客戶服務策略的關鍵所在。
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