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【51CTO.com快譯】多年來，推動更好客戶體驗的業務營銷和實施技術的動態發生了顯著變化。聊天機器人就是一個很好的例子。

如今，很多網站都會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管理和擴展他們的服務以及客戶關系管理(CRM)的實踐。

聊天機器人帶來的優勢吸引了很多全球性企業的關注，他們致力發揮聊天機器人的全部潛力來實現他們的業務目標。如果以正確的方式實施，聊天機器人可以幫助企業增強營銷計劃，同時提供更廣泛的利益。

然而，正確地部署和使用聊天機器人不僅有助于實現企業的業務目標，采用良好的聊天機器人測試策略還可以幫助企業推動營銷進程。

以下將深入了解聊天機器人測試的框架、工具、技術等各方面的知識。

了解聊天機器人測試框架

當人們談論聊天機器人測試程序時，大多數都是一些標準化的要點。由于實現與通信相關的目標可能會遇到挑戰，因此花費時間了解測試用例可以幫助企業更快地啟動聊天機器人。而測試策略的目標是采用最受期待的測試實踐。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

而在這三個階段實施的測試程序通常涉及很高的投資，并且通常是為了加強一些語言方面的功能。

對聊天機器人測試的各個領域的簡要介紹

當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：

• 回答
• 對話流程
• 錯誤管理
• 智能
• 自然語言處理(NLP)模型
• 導航
• 個性
• 響應時間
• 速度
• 安全
• 理解

然而，從這些測試領域獲得最好的結果需要正確使用測試技術，這涉及敏捷和開發人員測試實踐。以下進行簡要介紹：

(1)敏捷和定期測試

聊天機器人都是關于敏捷技術的，因為它有助于在每次循環后獲得所需的可行性。這種技術可以幫助處理錯誤，并通過快速迭代防止錯誤。其初始階段通常涉及人工測試程序，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，以防止浪費時間，并快速推出市場。

(2)開發人員測試

這是一種更直接的測試方式，旨在通過預先定義用戶查詢問題的答案來驗證測試。這種類型的測試很簡單，通過檢查聊天機器人給出答案的準確性來回答隨機問題。

聊天機器人測試的框架

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不確定性。有許多框架可用于聊天機器人測試，但在使用它們之前，測試人員有必要了解可用測試技術或框架的目的和好處，以便將它們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程，在理解自然語言的同時識別自我改進的機會。
• 特定領域測試：評估所選服務的商業利益，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來測試聊天機器人的性能，例如完成率、人工智能和機器學習的學習率、回退率和自助服務率。
• 高級安全機制：評估端到端加密、合規性驗證、身份驗證超時、合并用戶身份驗證、意圖授權、通道身份驗證和自毀消息的安全機制。

聊天機器人測試的工具

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。以下是一些可以考慮用于聊天機器人測試項目的優秀的工具：

(1)Botanalytics

Botanalytics是一種支持人工智能的工具，它可以在獲取參與度的同時進行對話分析。此工具用于增強A/B測試、通過情緒分析引導交互等功能。

(2)Chatbottest

Chatbottest是一個免費工具，附帶120個問題來評估聊天機器人帶來的用戶體驗。該工具適用于聊天機器人測試的所有上述定義的領域。

(3)Dimon

Dimon是一種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。

聊天機器人測試的技術

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企業使用的工具。這是一種在模型中獲取所有訓練數據并預測模型的簡單方法。聊天機器人測試技術分為兩大類：

(1)行業標準交叉驗證

基于機器學習的模型通常使用統計方法進行測試，稱之為交叉驗證。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。

最基本的實踐包括LOOCV和K-fold方法，這意味著將數據分成k組，其中一部分用于測試模型，另一部分或K-1組用于訓練目的。簡而言之，此實踐適用于在每次拆分中進行K次迭代的迭代。

另一方面，LOOCV方法是一種范圍更廣泛的技術，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。

(2)盲測

盲測技術通常是針對用戶可能用來獲得所需答案的問題進行的。在大多數情況下，這些查詢是通過已經定義的模型通過批測試執行的，因為它有助于標記所有查詢并確保所有預測是否正確。

然而，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。通常情況下，實現數據可視化是為了理解不同模型之間的相似性和差異性。

自然語言處理(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，測試技術的選擇取決于測試服務提供商可用的知識、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?

交互式人工智能的測試和實施完全取決于所使用的數據集。因此，開發測試用例的人員可以遵循某些規則，以確保獲得最佳結果：

• 基于場景的測試集反映了訪問網站的用戶可能遇到的可能場景。這通常涉及基于意圖的問題。
• 詳細描述為用戶與聊天機器人交互提供解決方案，同時結合用戶類型、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恰當且有價值的解決方案。
• 擁有最好的數據源來實時回答用戶提出的問題。

1.必須避免的常見錯誤

測試數據可以出現錯誤，因此需要降低期望值。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。
• 導致沖突或問題的相似表達的意圖差異。
• 僅包括一般的場景。
• 數據集缺乏清晰性，其中包含大量不需要的內容。

2.必須考慮的常見聊天機器人測試場景

(1)聊天機器人應該加載需要實現它的網站。

(2)當用戶登陸網站時，聊天機器人應該以彈出或聲音的方式清晰地加載。

(3)聊天機器人應該根據用戶的時區適時地向他們打招呼。

(4)如果已經注冊的用戶訪問該網站，聊天機器人應該稱呼他們的姓名。

(5)聊天機器人應該在聊天期間使用用戶的姓名回答查詢。

(6)如果需要，聊天機器人應該詢問用戶的聯系方式。

(7)聊天機器人應該很好地識別男性和女性用戶。

(8)聊天機器人應該識別可能的拼寫錯誤。

(9)聊天機器人應該了解各國貨幣和數字。

(10)聊天機器人應該驗證編程格式的聯系人、日期和時間。

(11)聊天機器人應該能夠處理由于復雜性引起的混亂。

(12)聊天機器人應該能夠很好地響應粘貼的基于文本的查詢。

(13)如果經過訓練，聊天機器人應該存儲對話歷史，并將其轉發到存儲庫。

(14)聊天機器人應該能夠很好地處理同時來自不同用戶的查詢。

結語

總之，這一切都歸結為針對所需功能測試對話式人工智能，可以通過持續的努力和正確使用這些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，這些特征只能通過聊天機器人測試技術和框架并使用正確的工具和其他實踐來實現，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，而這些測試是通過分析每分鐘的測試結果來運行的，這一點非常重要。這種做法不僅可以幫助企業很好地處理用戶查詢，還可以創建足夠智能的機器人程序來實現業務轉換。

因此，無論企業是進行人工檢查還是使用一些高級自動化測試工具來評估聊天機器人，創建能夠處理對話、理解匹配意圖并為用戶提供良好體驗的聊天機器人，將是企業實現其營銷、銷售和客戶服務戰略的關鍵所在。

原文標題：Chatbot Testing: Deeper Insights to Framework, Tools and Techniques，作者：Hima Pujara

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