Veni AI
الذكاء الاصطناعي للمحادثة

الذكاء الاصطناعي للمحادثة: أفضل ممارسات تطوير روبوتات المحادثة

دليل لتطوير روبوتات المحادثة للمؤسسات، وإدارة الحوار، والتعامل مع السياق، وتصميم المحادثات، وهندسة روبوتات المحادثة الجاهزة للإنتاج.

Veni AI Technical Team1 Ocak 20256 dk okuma
الذكاء الاصطناعي للمحادثة: أفضل ممارسات تطوير روبوتات المحادثة

الذكاء الاصطناعي المحادثي: أفضل ممارسات تطوير الدردشة الآلية

تمكّن أنظمة الذكاء الاصطناعي المحادثي من تحقيق تفاعل بين الإنسان والحاسوب باستخدام اللغة الطبيعية. في هذا الدليل، نستعرض استراتيجيات تطوير روبوتات الدردشة للمؤسسات.

بنية روبوت الدردشة

المكوّنات الأساسية

1┌────────────────────────────────────────────────────┐
2│                    User Interface                   │
3└───────────────────────┬────────────────────────────┘
4                        │
5┌───────────────────────▼────────────────────────────┐
6│              Input Processing Layer                 │
7│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌────────────────┐   │
8│  │  Speech  │  │   Text   │  │   Multimodal   │   │
9│  │  to Text │  │ Normalize│  │   Processing   │   │
10│  └──────────┘  └──────────┘  └────────────────┘   │
1130: └───────────────────────┬────────────────────────────┘
12                        │
13┌───────────────────────▼────────────────────────────┐
14│                 Dialog Manager                      │
15│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌────────────────┐   │
16│  │  Intent  │  │  State   │  │    Context     │   │
17│  │ Detection│  │ Manager  │  │    Handler     │   │
18│  └──────────┘  └──────────┘  └────────────────┘   │
1938: └───────────────────────┬────────────────────────────┘
20                        │
21┌───────────────────────▼────────────────────────────┐
22│              Response Generation                    │
23│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌────────────────┐   │
24│  │   LLM    │  │ Template │  │     Action     │   │
25│  │ Response │  │  Engine  │  │    Executor    │   │
26│  └──────────┘  └──────────┘  └────────────────┘   │
2746: └────────────────────────────────────────────────────┘

إدارة السياق

ذاكرة المحادثة

1from typing import List, Dict
2from datetime import datetime
3
4class ConversationMemory:
5    def __init__(self, max_turns: int = 10):
6        self.max_turns = max_turns
7        self.history: List[Dict] = []
8        self.metadata: Dict = {}
9    
10    def add_message(self, role: str, content: str):
11        message = {
12            "role": role,
13            "content": content,
14            "timestamp": datetime.now().isoformat()
15        }
16        self.history.append(message)
17        
18        # Clean old messages
19        if len(self.history) > self.max_turns * 2:
20            self.history = self.history[-self.max_turns * 2:]
21    
22    def get_context(self) -> List[Dict]:
23        return [{"role": m["role"], "content": m["content"]} 
24                for m in self.history]
25    
26    def summarize(self, llm_client) -> str:
27        """Summarize long conversations"""
28        if len(self.history) < 10:
29            return None
30        
31        response = llm_client.chat.completions.create(
32            model="gpt-4-turbo",
33            messages=[
34                {"role": "system", "content": "Summarize this conversation."},
35                {"role": "user", "content": str(self.history)}
36            ]
37        )
38        return response.choices[0].message.content

حالة الجلسة

1class SessionState:
2    def __init__(self, session_id: str):
3        self.session_id = session_id
4        self.user_info: Dict = {}
5        self.collected_data: Dict = {}
6        self.current_intent: str = None
7        self.current_step: str = None
8        self.awaiting_input: str = None
9    
10    def set_slot(self, name: str, value: any):
11        self.collected_data[name] = value
12    
13    def get_slot(self, name: str) -> any:
14        return self.collected_data.get(name)
15    
16    def clear_slots(self):
17        self.collected_data = {}
18    
19    def is_complete(self, required_slots: List[str]) -> bool:
20        return all(slot in self.collected_data for slot in required_slots)
21## تصنيف النية
22
23### الكشف عن النية باستخدام LLM
24
25```python
26def detect_intent(user_message: str, available_intents: List[Dict]) -> Dict:
27    intent_descriptions = "\n".join([
28        f"- {intent['name']}: {intent['description']}"
29        for intent in available_intents
30    ])
31    
32    response = client.chat.completions.create(
33        model="gpt-4-turbo",
34        response_format={"type": "json_object"},
35        messages=[
36            {
37                "role": "system",
38                "content": f"""Determine the intent of the user message.
39                
40Available intents:
41{intent_descriptions}
42
43Respond in JSON format:
44{{"intent": "intent_name", "confidence": 0.0-1.0, "entities": {{}}}}
45"""
46            },
47            {"role": "user", "content": user_message}
48        ]
49    )
50    
51    return json.loads(response.choices[0].message.content)

الكشف الهجين عن النية

1from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
2from sklearn.linear_model import LogisticRegression
3
4class HybridIntentClassifier:
5    def __init__(self):
6        self.ml_classifier = None
7        self.vectorizer = TfidfVectorizer()
8    
9    def train_ml(self, texts: List[str], labels: List[str]):
10        X = self.vectorizer.fit_transform(texts)
11        self.ml_classifier = LogisticRegression()
12        self.ml_classifier.fit(X, labels)
13    
14    def classify(self, text: str) -> Dict:
15        # ML prediction
16        X = self.vectorizer.transform([text])
17        ml_intent = self.ml_classifier.predict(X)[0]
18        ml_confidence = max(self.ml_classifier.predict_proba(X)[0])
19        
20        # Ask LLM if confidence is low
21        if ml_confidence < 0.7:
22            llm_result = detect_intent(text, self.available_intents)
23            return llm_result
24        
25        return {"intent": ml_intent, "confidence": ml_confidence}

تدفق الحوار

آلة الحالات

1from enum import Enum
2
3class OrderState(Enum):
4    START = "start"
5    PRODUCT_SELECTION = "product_selection"
6    QUANTITY = "quantity"
7    ADDRESS = "address"
8    CONFIRMATION = "confirmation"
9    COMPLETE = "complete"
10
11class OrderFlow:
12    def __init__(self):
13        self.state = OrderState.START
14        self.data = {}
15    
16    def process(self, user_input: str, intent: str) -> str:
17        if self.state == OrderState.START:
18            if intent == "order":
19                self.state = OrderState.PRODUCT_SELECTION
20                return "أي منتج ترغب في طلبه؟"
21        
22        elif self.state == OrderState.PRODUCT_SELECTION:
23            self.data["product"] = user_input
24            self.state = OrderState.QUANTITY
25            return f"لقد اخترت {user_input}. كم تريد؟"
26        
27        elif self.state == OrderState.QUANTITY:
28            self.data["quantity"] = int(user_input)
29            self.state = OrderState.ADDRESS
30            return "هل يمكنك تزويدي بعنوان التوصيل؟"
31        
32        elif self.state == OrderState.ADDRESS:
33            self.data["address"] = user_input
34            self.state = OrderState.CONFIRMATION
35            return f"ملخص الطلب:\n{self.data}\nهل تؤكد الطلب؟"
36        
37        elif self.state == OrderState.CONFIRMATION:
38            if "yes" in user_input.lower():
39                self.state = OrderState.COMPLETE
40                return "تم استلام الطلب. شكرًا لك!"
41            else:
42                self.state = OrderState.START
43                return "تم إلغاء الطلب."
44## توليد الاستجابات
45
46### مزيج القوالب + LLM
47
48```python
49class ResponseGenerator:
50    def __init__(self):
51        self.templates = {
52            "greeting": [
53                "Hello! How can I help you?",
54                "Welcome! What would you like to do today?"
55            ],
56            "farewell": [
57                "Have a good day! See you again.",
58                "I'm here if you have any other questions. Goodbye!"
59            ]
60        }
61    
62    def generate(self, intent: str, context: Dict) -> str:
63        # Template for simple intents
64        if intent in self.templates:
65            return random.choice(self.templates[intent])
66        
67        # LLM for complex intents
68        return self.llm_generate(intent, context)
69    
70    def llm_generate(self, intent: str, context: Dict) -> str:
71        system_prompt = f"""You are a helpful customer service assistant.
72User intent: {intent}
73Current context: {json.dumps(context, ensure_ascii=False)}
74
75Rules:
76- Give short and concise answers
77- Be friendly but professional
78- Ask follow-up questions if necessary
79"""
80        
81        response = client.chat.completions.create(
82            model="gpt-4-turbo",
83            messages=[
84                {"role": "system", "content": system_prompt},
85                *context.get("history", [])
86            ]
87        )
88        
89        return response.choices[0].message.content

التعامل مع الحالات الاحتياطية

1class FallbackHandler:
2    def __init__(self):
3        self.fallback_count = 0
4        self.max_fallbacks = 3
5    
6    def handle(self, user_input: str, context: Dict) -> str:
7        self.fallback_count += 1
8        
9        if self.fallback_count >= self.max_fallbacks:
10            self.fallback_count = 0
11            return self.human_handoff(context)
12        
13        responses = [
14            "I didn't understand. Could you rephrase that?",
15            "I cannot help with this. You can ask a different question.",
16            "I think I misunderstood you. could you try again?"
17        ]
18        
19        return responses[self.fallback_count - 1]
20    
21    def human_handoff(self, context: Dict) -> str:
22        # Hand off to human agent
23        create_support_ticket(context)
24        return "I am connecting you to a customer representative. Please wait."

التحليلات والمراقبة

1class ChatAnalytics:
2    def __init__(self):
3        self.metrics = {
4            "total_conversations": 0,
5            "successful_resolutions": 0,
6            "fallback_rate": 0,
7            "avg_turns_per_conversation": 0,
8            "intent_distribution": {}
9        }
10    
11    def log_conversation(self, conversation: Dict):
12        self.metrics["total_conversations"] += 1
13        
14        # Intent tracking
15        for message in conversation["messages"]:
16            if "intent" in message:
17                intent = message["intent"]
18                self.metrics["intent_distribution"][intent] = \
19                    self.metrics["intent_distribution"].get(intent, 0) + 1
20        
21        # Resolution tracking
22        if conversation.get("resolved"):
23            self.metrics["successful_resolutions"] += 1
24    
25    def get_resolution_rate(self) -> float:
26        if self.metrics["total_conversations"] == 0:
27            return 0
28        return self.metrics["successful_resolutions"] / self.metrics["total_conversations"]

قائمة التحقق للإنتاج

الأمان

  • تنقية المدخلات
  • تحديد المعدل
  • إخفاء بيانات PII
  • الحماية من الحقن

الأداء

  • زمن الاستجابة < 2 ثانية
  • دعم المستخدمين المتزامنين
  • طبقة التخزين المؤقت
  • التوسّع التلقائي

تجربة المستخدم

  • مؤشرات الكتابة
  • رسائل الخطأ
  • سجل المحادثات
  • دعم متعدد اللغات

الخلاصة

يعد الذكاء الاصطناعي بالمحادثة تقنية قوية تعمل على تغيير تفاعلات العملاء. يمكنك بناء روبوتات محادثة ناجحة من خلال تدفق حواري مصمم جيدًا، ومعالجة قوية للأخطاء، وتحسين مستمر.

في Veni AI، نقوم بتطوير حلول روبوتات المحادثة للمؤسسات.

İlgili Makaleler

وكلاء الذكاء الاصطناعي

معايير وكلاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات: الأنماط التشغيلية الناشئة في أوائل عام 2026

Daha fazla oku →
حوكمة الذكاء الاصطناعي

حوكمة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات: سجل النماذج ومعايير التقييم

Daha fazla oku →
الاسترجاع المعزز

تطورات RAG متعدد الوسائط: دمج البحث المتجهي وبحث الرسوم البيانية

Daha fazla oku →