מהו בוט?
בוט הוא יישום תוכנה המבצע משימות אוטומטיות באמצעות ממשק אפליקטיבי.
ניתן לעצב בוטים לאינטראקציה עם משתמשים באמצעות פקודות טקסט או קוליות ומשמשים לאוטומטי
של מגוון משימות, כגון שירות לקוחות, הזמנת פגישות והזמנת אוכל.
בוטים משתמשים באלגוריתמים של עיבוד שפה טבעית (NLP) ולמידת מכונה כדי להבין את כוונת המשתמש
ולספק תגובות מדויקות.
מה ההבדל בין בוט לרובוט?
בעוד שרובוטים ובוטים הם שניהם דוגמאות לטכנולוגיית אוטומציה, הם שונים בתכלית שלהם ובמימוש שלהם.
רובוטים הם מכונות פיזיות שנועדו לקיים אינטראקציה עם העולם הפיזי, בעוד בוטים הם יישומי תוכנה שנועדו
לקיים אינטראקציה עם מערכות דיגיטליות.
רובוט הוא מכונה פיזית המיועדת לבצע משימות באופן אוטונומי או עם פיקוח אנושי מינימלי.
רובוטים מורכבים בדרך כלל מרכיבים מכניים, חשמליים ואלקטרוניים המאפשרים להם לנוע,
לחוש ולתפעל את הסביבה שלהם.
בוט, לעומת זאת, הוא יישום תוכנה שנועד לבצע משימות אוטומטיות באינטרנט או בתוך מערכות מחשב.
בוטים יכולים לבצע מגוון רחב של משימות, ממשימות פשוטות כמו תגובות אוטומטיות למייל ועד למשימות מורכבות
כמו סריקת אינטרנט (סקרייפינג) וכריית נתונים.
ניתן לתכנת בוטים לאינטראקציה עם בני אדם או עם בוטים אחרים, וניתן להשתמש בהם למטרות מועילות או זדוניות.
סוגי בוטים
ישנם שני סוגים עיקריים של בוטים: בוטים מבוססי כללים ובוטים המונעים בינה מלאכותית.
בוטים מבוססי כללים
בוטים מבוססי כללים הם סוג של בוט שעוקב אחר קבוצה של כללים מוגדרים מראש כדי להגיב לקלט המשתמש.
כללים אלו נוצרים על ידי מפתח הבוט ומיועדים להנחות את ההתנהגות והתגובות של הבוט.
בוטים מבוססי כללים משמשים בדרך כלל למשימות פשוטות, כגון מענה על שאלות נפוצות או מתן תמיכת לקוחות בסיסית.
כאשר משתמש מקיים אינטראקציה עם בוט מבוסס כללים, הבוט משתמש בהתאמת דפוסים כדי לזהות את כוונת המשתמש ולהגיב בהתאם.
לדוגמה, אם משתמש מבקש מבוט את תחזית מזג האוויר, הבוט יבדוק את הכללים שלו לגבי שאילתות הקשורות למזג האוויר ויגיב בהתאם.
בעוד שבוטים מבוססי כללים פשוטים יחסית ליצירה ויישום, יש להם מגבלות.
הם יכולים להגיב רק לפקודות ספציפיות ואינם מסוגלים ללמוד מאינטראקציות של משתמשים.
משמעות הדבר היא שהם עשויים להתקשה להבין שאילתות מורכבות או לספק תשובות מותאמות אישית.
למרות המגבלות הללו, בוטים מבוססי כללים יכולים להיות כלי יעיל לעסקים המעוניינים לבצע אוטומציה
של משימות פשוטות ולספק תמיכת לקוחות בסיסית.
ניתן להשתמש בהם גם בשילוב עם בוטים המופעלים על ידי בינה מלאכותית כדי לספק חווית בוט מקיפה יותר.
בוטים מבוססי בינה מלאכותית
בוטים מונעי בינה מלאכותית, הידועים גם כבוטים לומדים (למידת מכונה), הם סוג של בוט המשתמש
בבינה מלאכותית (AI) ועיבוד שפה טבעית (NLP) כדי להבין ולהגיב לקלט המשתמש.
בוטים המונעים בינה מלאכותית נועדו ללמוד מאינטראקציות של משתמשים ולשפר את התגובות שלהם לאורך זמן.
כאשר משתמש מקיים אינטראקציה עם בוט המופעל בינה מלאכותית, הבוט משתמש באלגוריתמים של למידת מכונה
כדי לנתח את הקלט של המשתמש ולהבין את כוונתו.
לאחר מכן הבוט יכול לספק תגובה מותאמת אישית על סמך הקלט של המשתמש ואינטראקציות קודמות.
בוטים מבוססי בינה מלאכותית מסוגלים להבין שאילתות מורכבות ולספק תשובות מותאמות אישית.
הם יכולים ללמוד מאינטראקציות של משתמשים כדי לשפר את התגובות שלהם לאורך זמן.
זה הופך אותם לאידיאליים עבור משימות כמו שירות לקוחות, שבהן למשתמשים עשוי להיות מגוון רחב של שאלות ובעיות.
פיתוח בוט
פיתוח בוטים כרוך בשילוב של מיומנויות, כולל תכנות, AI, NLP ולמידת מכונה.
כדי ליצור בוט פונקציונלי ויעיל, על המפתחים להיות בעלי הבנה עמוקה של הטכנולוגיות הללו והיכולת לשלב אותן בצורה חלקה.
השלב הראשון בפיתוח הבוט הוא הגדרת המטרה וההיקף של הבוט.
איזו בעיה הבוט פותר? אילו משימות הוא יבצע? מי קהל היעד? מענה על שאלות אלו יסייע למפתחים
להבין את צרכי המשתמשים ולעצב בוט שמותאם לצרכיהם.
היקף הבוט צריך להיות ברור ומוגדר, שכן זה יעזור להנחות את תהליך הפיתוח.
לאחר הגדרת המטרה וההיקף של הבוט, השלב הבא הוא בחירת הפלטפורמה ושפת התכנות.
קיימות מספר פלטפורמות זמינות לפיתוח בוטים, כולל Microsoft Bot Framework, ו-Google Dialogflow.
לכל פלטפורמה יש סט יתרונות ומגבלות משלה, ועל המפתחים לבחור באחת המתאימה ביותר לדרישות הבוט.
שפת התכנות המשמשת לפיתוח בוטים יכולה להשתנות בהתאם לפלטפורמה, אך השפות הפופולריות
כוללות Python, Node.js ו-Java.
לאחר בחירת הפלטפורמה ושפת התכנות, השלב הבא הוא עיצוב זרימת השיחה.
זה כולל יצירת תרשים זרימה של השיחה בין הבוט למשתמש.
זרימת השיחה צריכה להיות הגיונית, עם הנחיות ותגובות ברורות.
זרימת השיחה צריכה גם לקחת בחשבון תרחישים שונים ותשומות משתמשים, כדי להבטיח שהבוט
יכול להתמודד עם מצבים שונים ולספק תגובות מדויקות.
אחד ההיבטים הקריטיים ביותר בפיתוח בוטים הוא NLP.
NLP היא היכולת של הבוט להבין ולפרש קלט שפה טבעית מהמשתמש.
זה כרוך בטכניקות כגון סיווג טקסט, זיהוי ישויות בשם וניתוח סנטימנטים.
אלגוריתמי NLP מנתחים את הקלט של המשתמש וקובעים את הכוונה מאחוריו,
ומאפשרים לבוט לספק תגובות רלוונטיות ומדויקות.
הדיוק של אלגוריתמי NLP חיוני להצלחת הבוט, שכן המשתמשים מצפים מהבוט להבין ולפרש
את הקלט שלהם בצורה נכונה.
כדי לשפר את הדיוק של אלגוריתמי NLP, מפתחים יכולים להשתמש בטכניקות למידת מכונה.
למידת מכונה כוללת אימון של הבוט על מערך נתונים גדול של דוגמאות כדי ללמוד דפוסים ויחסים.
הבוט יכול להשתמש במידע הנלמד כדי להבין ולפרש טוב יותר את קלט המשתמש.
מפתחים יכולים להשתמש באלגוריתמים שונים של למידת מכונה, כגון עצי החלטה, רשתות עצביות ומכונת וקטורים תומכים,
כדי לשפר את הדיוק של ה-NLP של הבוט.
היבט מכריע נוסף בפיתוח בוטים הוא בדיקות.
על המפתחים לבדוק את הבוט ביסודיות כדי להבטיח שהוא פועל כמצופה ומספק תגובות מדויקות.
בדיקה צריכה להיעשות בתרחישים שונים ועם תשומות שונות כדי להבטיח שהבוט יכול להתמודד עם מצבים שונים.
מפתחים צריכים גם לבדוק את דיוק ה-NLP של הבוט ולוודא שהוא מספק תגובות רלוונטיות ומדויקות לקלט המשתמש.
לאחר שהבוט פותח ונבדק, הוא מוכן להטמעה.
ההטמעה כוללת שילוב של הבוט עם הפלטפורמה הנבחרת והפיכתו לזמין למשתמשים.
מפתחים צריכים גם לעקוב אחר ביצועי הבוט ולבצע עדכונים הדרושים כדי לשפר את הדיוק והפונקציונליות שלו.
