多年来，商业营销和实施技术以推动更好的客户体验的动态发生了显着变化。聊天机器人就是这样一个很好的例子。
如今，您访问的几乎每个网站都为您提供聊天机器人的虚拟帮助。更重要的是，聊天机器人帮助企业主管理和扩展他们的业务服务以及 CRM 实践。
聊天机器人的未来优势吸引了许多全球组织的注意。这些组织实际上正试图发挥这项技术的全部潜力来实现他们的业务目标。此外，如果以正确的方式实施，聊天机器人可帮助您增强营销计划，同时提供广泛的组织利益。
然而，不仅以正确的方式部署聊天机器人必然有助于实现您的业务目标。完美的聊天机器人测试策略还可以帮助您推动营销议程。
无论您是聊天机器人测试的新手，还是已经熟悉其基本概念，本指南都将帮助您深入了解从测试技术到框架、工具等的方方面面。
让我们开始。
了解测试框架
当我们谈论聊天机器人测试程序时，大多数时候，它们是一些标准化点。由于实现与通信相关的目标可能具有挑战性，因此花时间在测试用例上可以帮助您更快地启动聊天机器人。此测试策略的目标是处理最受期待的测试实践。因此，聊天机器人的测试框架大致分为三个主要部分：
预期场景
可能的场景
几乎不可能的场景
通常，这些测试用例被绘制为 sigma 距离，其中完成几乎不可能的用例的测试以实现 3-sigma 距离或 99% 的聊天机器人性能置信区间。在此阶段之后实施的任何测试程序通常都涉及非常高的投资，并且通常是为了获得一些无限的语言可能性。
对聊天机器人测试的各个领域的简要洞察
当我们开始进行聊天机器人测试时，通常涉及以下类型的测试领域：
接听
会话流程
错误管理
智力
情报入职
自然语言处理模型
导航
性格
响应时间
速度
安全
理解
然而，从这些测试领域获得最好的结果需要正确应用测试技术，这涉及敏捷和开发人员测试实践。让我们简要介绍一下它们：
敏捷和定期测试
聊天机器人都是关于敏捷技术的，因为它有助于在每个循环后获得所需的可行性。这种技术可以帮助错误处理功能并通过快速迭代防止错误。初始阶段通常涉及手动测试程序，这些程序通常用于处理业务工作流程，而最后阶段通常是自动化的，以防止任何时间浪费和快速上市。
开发人员测试
这是一种更直接的测试形式，旨在通过预先定义用户查询的答案来验证和验证测试。这种类型的测试很简单，通过检查聊天机器人针对任何随机问题给出的答案的准确性来工作。
聊天机器人测试框架
定义聊天机器人的操作并非易事，因此需要分析能力来克服该功能的任何不确定性。有许 框架，以使用提示机器人测试，但在使用前，需要测试人员了解的宗旨，以与确定的目标对准他们可用的测试技术或框架的好处：
高级自动化框架：测试端到端的对话流，以识别任何自我改进的机会，同时理解自然语言
特定于领域的测试：评估所选服务的商业利益以及满足最终用户目标检查可能的用例
KPI 分析和实时监控：通过测量不同的 KPI 来测试聊天机器人的性能，例如完成率、AI 和 ML 的学习率、回退率和自助服务率
高级安全机制：评估端到端加密、合规性验证、身份验证超时、用户身份验证、意图授权、通道身份验证和自毁消息的安全机制
聊天机器人测试工具
由于聊天机器人测试需要为访问网站的任何人提供令人愉悦的用户体验，因此在各种领域和实践中工作需要使用正确的工具。以下是一些您可以考虑用于聊天机器人测试项目的好工具：
Botanalytics
Botanalytics是一种支持 AI 的工具，可在捕获参与度的同时进行对话分析。该工具旨在增强 A/B 测试的能力，通过情绪分析引导交互等。
Chatbottest
Chatbottest是一个免费使用的工具，带有 120 个问题来评估聊天机器人的体验。该工具适用于聊天机器人测试的所有上述定义的领域。
Dimon
Dimon 是一种工具，可用于测试聊天机器人的对话流程以及用户体验。此外，该工具还可用于将聊天机器人与 Facebook、Messenger 等社交媒体平台集成。
聊天机器人测试技术
尽管您可以选择不同的测试技术来测试聊天机器人，但每种技术的选择取决于您使用的工具。这是一种在模型中获取所有训练数据并预测模型的简单方法。测试技术分为两大类：
行业标准交叉验证
基于 MI 的模型通常使用统计方法进行测试，这称为交叉验证。这种测试技术的工作原理是评估模型预测与训练所用数据不同的新数据的能力。这种测试在交互式 AI 系统中完成时，是为了使用示例训练查询来测试机器人的范围。
最基本的做法包括 LOOCV 和 K-fold 方法，该方法旨在将数据分为 k 组，其中一部分用于测试模型，另一部分或 K-1 用于训练目的。简而言之，实践适用于在每次拆分中进行 K 次迭代的迭代。
另一方面，LOOCV 方法是一种更广泛的技术，它适用于原始测试数据的可能组合以进行训练和测试。该技术涉及较少的计算测试，并且可以针对较小的数据集实施。这种测试最好在盲测之前使用。
盲测
盲测技术通常用于用户可能用来获得所需答案的问题。大多数情况下，这些查询是通过定义的模型通过批量测试执行的，因为它有助于标记所有查询并确保所有预测正确与否。
尽管如此，对于使测试人员获得特定结果的操作步骤，必须检测使用的任何方法。通常，通过数据可视化来理解不同模型之间的异同。
NLP 训练器也可以实施混淆矩阵来检测模式并重新训练最终目标，但并非所有项目都需要通过这两种技术进行验证。此外，技术的选择取决于测试服务提供商公司可用的知识、经验和资源。
如何在没有当前数据的情况下创建完美的测试集？
交互式 AI 的测试和实施完全取决于所使用的数据集。因此，开发测试用例的人可以遵循某些规则以确保获得最佳结果：
基于场景的测试集反映了使用该网站的任何人可能遇到的可能场景。这通常涉及基于意图的问题。
详细的描述为用户与机器人交互提供了解决方案，同时结合了用户类型、查询表达式和难度。
以系统的顺序排列问题和解释。
为相应的查询提供措辞良好且有价值的解决方案。
拥有最好的数据源，实时回答用户提出的问题。
必须避免的常见错误
为了避免测试数据，请降低期望值。以下是一些必须避免的常见错误：
场景准备不当导致任意问题用于测试会话人工智能
导致冲突或问题的类似表达的意图差异
只包括最一般的场景
数据集缺乏清晰性，包含大量不需要的内容
您必须考虑的常见聊天机器人测试场景
聊天机器人应加载需要在其上实施的网站。
当用户登陆网站时，聊天机器人应该清楚地加载，无论是弹出窗口还是声音。
聊天机器人应根据用户的时区问候用户。
如果已注册的用户访问该网站，聊天机器人应按姓名呼叫他们。
聊天机器人应在聊天之间使用用户的姓名回答查询。
如果需要，聊天机器人应询问用户的联系方式。
它应该很好地识别男性和女性用户。
聊天机器人应识别可能的拼写错误。
聊天机器人应该了解货币和数字。
聊天机器人应验证编程格式的联系人、日期和时间。
聊天机器人应该能够处理由于复杂性而引起的混乱。
聊天机器人应该能很好地响应粘贴的基于文本的查询。
如果经过培训，聊天机器人应存储对话历史记录并将其转发到存储库。
对于同时从不同用户提出的查询，聊天机器人应该表现良好。
结尾
总之，这一切都归结为针对所需功能测试对话式 AI，可以通过一致的努力和正确使用技术来增强这些功能。更重要的是，聊天机器人测试涉及聊天机器人生命周期的一些关键特征，这些特征只能通过使用正确的工具和其他最佳实践来实现上述聊天机器人测试技术和框架的示例性实现，以防止错误并确保正确运行。
简而言之，聊天机器人必须设计为在特定领域的测试中提供最大的交互性，这一点非常重要，这些测试是通过对每分钟测试结果的分析来运行的。这种做法不仅可以帮助您很好地处理用户查询，还可以创建足够智能的机器人来为您带来业务转化。
因此，无论您是进行手动检查还是使用一些高级自动化测试工具来评估您的机器人，创建一个可以处理闲聊、理解匹配意图并为具有明确定义的回退的用户提供精确导航的机器人都可以成为您的营销、销售和客户服务策略的小关键。