PHP Live Chat System တွင် Chatbots နှင့်အလိုအလျောက်ပြန်ကြားချက်

chatbots ၏အခြေခံခြုံငုံသုံးသပ်ချက်

Chatbot ဆိုသည်မှာပရိုဂရမ်းမင်းမှတစ်ဆင့်လူ့တွေ့ဆုံဆွေးနွေးမှုအပြုအမူကိုတုန့်ပြန်သည့်အသိဉာဏ်ရှိသောအစီအစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Live Chat System တွင် Chatbots များသည်သုံးစွဲသူများအားလျင်မြန်စွာဖြေရှင်းနိုင်ရန်နှင့်တုန့်ပြန်မှုစွမ်းဆောင်ရည်ကိုသိသိသာသာတိုးတက်စေရန်အတွက် chatbots သည် virtual ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုအဖြစ်အသုံးပြုနိုင်သည်။

သူတို့သည်စာသား, အသံ, အသံစသဖြင့်အသုံးပြုသူများနှင့်အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်ပြီးလက်ကျန်ငွေများထုတ်ပေးရန်ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ, ဗဟုသုတများနှင့် algorithm မော်ဒယ်များကိုသုံးသည်။

Real-time chat system တွင် chatbots ၏ application scarios

အချိန်နှင့်တပြေးညီ Chat Platform များတွင် chatbots များကိုဖြန့်ကျက်ခြင်းသည် 0 န်ဆောင်မှုစွမ်းဆောင်ရည်ကိုထိရောက်စွာတိုးတက်စေနိုင်သည်။ အများအပြားအသုံးများသော application အခြေအနေများတွင်:

အလိုအလျောက်ပြန်ကြားချက်

အသုံးပြုသူတစ် ဦး ကမေးခွန်းတစ်ခုကိုမေးသောအခါစနစ်သည်ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသောစည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများသို့မဟုတ် algorithms အပေါ် အခြေခံ. စနစ်ကိုအလိုအလျောက်တုံ့ပြန်လိမ့်မည်။

အသိဉာဏ် Q & A System

Semantic ဆန်းစစ်ခြင်းနည်းပညာအကူအညီဖြင့် chatbots သည်သတင်းအချက်အလက်များကိုဗဟုသုတအခြေစိုက်စခန်းမှအချက်အလက်များကိုပြန်လည်ရယူပြီးအသုံးပြုသူများ၏မေးခွန်းများကိုအဖြေပေးသည်။ အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိသောအချက်အလက်များစုဆောင်းခြင်းနှင့်အတူ၎င်း၏အဖြေများ၏တိကျမှန်ကန်မှုကိုအစဉ်မပြတ်အကောင်းဆုံးဖြစ်လျက်ရှိသည်။

ကိုယ်ပိုင်အကြံပြုချက်များနှင့်လမ်းညွှန်မှု

အသုံးပြုသူ၏အပြုအမူဆိုင်ရာအလေ့အကျင့်များနှင့်သမိုင်းဆိုင်ရာမှတ်တမ်းများအပေါ် အခြေခံ. စက်ရုပ်သည်အသုံးပြုသူများကိုပိုမိုကောင်းမွန်သောဆုံးဖြတ်ချက်ချရန်နှင့်သုံးစွဲသူအတွေ့အကြုံများကိုတိုးတက်စေရန်လမ်းညွှန်များကိုလမ်းညွှန်ရန်ထုတ်ကုန်များသို့မဟုတ် 0 န်ဆောင်မှုများကိုတက်ကြွစွာအကြံပြုနိုင်သည်။

chatbots တည်ဆောက်ရန်အဓိကနည်းပညာ

ရင့်ကျက်သော chat စက်ရုပ်လုပ်ငန်းဆောင်တာများကိုရှာဖွေရန်အတုဥာဏ်ရည်နည်းပညာများလိုအပ်သည်။ အောက်ဖော်ပြပါအချက်သည်အဓိကနည်းပညာ module ကိုနိဒါန်းဖြစ်သည်။

Semantic ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ

Semitic Analysis သည်စက်ရုပ်များကိုအသုံးပြုသူများကအကြောင်းအရာကိုအကြောင်းအရာမှန်များ၏အဓိပ္ပါယ်အမှန်ကိုနားလည်ရန်နှင့်ကျိုးကြောင်းဆီလျော်သောအဖြေများကိုထုတ်လုပ်ရန်အတွက်လိုအပ်ချက်ဖြစ်သည်။ အခြေအနေနှင့်သော့ချက်စာလုံးများထုတ်ယူခြင်းမှတစ်ဆင့်စက်ရုပ်သည်ပြ problems နာများကိုတိကျစွာခွဲခြားသိမြင်နိုင်ပြီးတုန့်ပြန်မှုမဟာဗျူဟာများဖြစ်သည်။

/ **
 * Semitic Analysis * @param string ကိုအသုံးပြုသူ * user * @return string ကိုအဖြေများ * /
function semanticanalysis ($ input) {
    // semantic ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် NLP interface ကိုဖုန်းခေါ်ဆိုပါ။ = CallnlPservice ($ input);
    // ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရလဒ်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့်အဖြေ $ အဖြေ = parseoutput ($ output);
    $ အဖြေကိုပြန်ပို့;
}

စက်သင်ယူမှု

စက်သင်ကြားမှုနည်းပညာသည်လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုကို အခြေခံ. ပိုမိုသင့်လျော်သောအဖြေများကိုဆက်လက်အကောင်အထည်ဖော်နိုင်ရန်အတွက် chat chat protection အဆင့်ကိုစဉ်ဆက်မပြတ်လေ့လာနိုင်သည်။

/ **
 * စက်ကိုလေ့လာခြင်း * @param string ကိုအသုံးပြုသူ input * @param String $ output ကိုအဖြေများကစက်ရုပ်အဖြေများ * /
function ကိုစက်ကိုင်ထားခြင်း ($ input, $ output) {
    // အသုံးပြုသူ input ကိုသိမ်းဆည်းရန်ဒေတာဘေ့စ်တွင်သိမ်းဆည်းရန်ဒေတာဘေ့စ်တွင်သိမ်းဆည်းရန်ဒေတာဘေ့စ်တွင်သိမ်းဆည်းရန် ($ input, $ output);
    // နောက်ဆုံးကာလအတွက်ဒေတာဘေ့စ်မှသက်ဆိုင်ရာဒေတာများကိုဖတ်ပါ။
    // စက်သင်ယူခြင်းအတွက် algorithmic မော်ဒယ် $ မော်ဒယ်လ်အတွက် algorithmic မော်ဒယ်လ် = tringmodel ($ ဒေတာ);
    // စက်ဖြင့်ရရှိသောမော်ဒယ်ကို Chatbot IDALMODL ($ model) သို့ရရှိသောမော်ဒယ်ကိုလိုက်နာပါ။
}

အသံအသိအမှတ်ပြုနည်းပညာ

အသုံးပြုသူကြိုက်နှစ်သက်ရာများသည်စာသားမှအသံအပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုသို့ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့်အသံအသိအမှတ်ပြုမှုသည်အရေးကြီးသောနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ စက်ရုပ်သည်စာလုံးအလိုက်စာလုံးများကိုစာသားသို့ပြောင်းရန်ခွင့်ပြုသည်။

/ **
 * @param String $ Audio Voice of @ user ည့်သည်ဒေါ်လာထိပ်အသံအသံအချက်အလက်များ * စက်ရုပ်အဖြေများမှ @return string ကိုအဖြေများ * /
function ကိုမိန့်ခွန်း ($ audio) {
    // အသံဖိုင်ကိုစာသား $ input = texprefefefeech ($ audio) သို့ပြောင်းပါ။
    // semantic ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း $ output = semantantanalysis ($ input);
    $ output ကိုပြန်သွား;
}

chatbots ၏ကောင်းကျိုးနှင့် cons ၏ cons ၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း

ကောင်းကျိုး

• အွန်လိုင်း 0 န်ဆောင်မှုကို 24/7, အချိန်ကန့်သတ်ချက်များမရှိပါ။
• သိသိသာသာလက်စွဲဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုကုန်ကျစရိတ်ကိုလျှော့ချနှင့်ထိရောက်မှုကိုတိုးတက်စေသည်။
• အသုံးပြုသူကပ်ခြင်းနှင့်အတွေ့အကြုံများကိုမြှင့်တင်ရန်ကိုယ်ပိုင်အကြံပြုချက်များကိုပံ့ပိုးပေးပါ။

အားနည်းချက်

• အဖြေများအချို့သည်စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာနားလည်မှုကင်းမဲ့ပြီးလက်စွဲဆက်သွယ်မှုကိုလုံးဝ အစားထိုး. မရပါ။
• ရှုပ်ထွေးသောစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက်လက်စွဲစာအုပ်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုလိုအပ်သည်။
• စံပြသင်တန်းနှင့်ဒေတာစုဆောင်းခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည်ရေရှည်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရန်လိုအပ်သည်။

အကျဉ်းချုပ်

ChatBots သည်တိုက်ရိုက်စကားပြောစနစ်၏အရေးကြီးသောအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်လာသည်။ Semitic ဆန်းစစ်ခြင်း, စက်သင်ယူခြင်းနှင့်မိန့်ခွန်းအသိအမှတ်ပြုခြင်းစသည့် AI နည်းပညာများကိုပေါင်းစပ်ခြင်းအားဖြင့် developer များသည်ထိရောက်သောအသိဉာဏ်ရှိသောဖောက်သည်များ၏ပံ့ပိုးမှုစနစ်များကိုတည်ဆောက်နိုင်သည်။ နည်းပညာ၏စဉ်ဆက်မပြတ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက်အကန့်အသတ်ရှိသော်လည်းအနာဂတ် chatbots သည်ပိုမိုလူသားဆန်သောနှင့်အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိလိမ့်မည်။