Bagaimana Cara Kerja Chatbot AI?
Pelajari bagaimana chatbot menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP), pembelajaran mesin, dan model bahasa besar (LLM) untuk memahami pertanyaan, menganalisis maksud, dan menghasilkan respons alami seperti manusia.
Chatbot AI adalah program perangkat lunak yang meniru percakapan manusia. Mereka menerima masukan pengguna dalam bahasa alami (teks atau suara) dan berusaha merespons dengan membantu. Menurut Microsoft, chatbot AI adalah aplikasi yang "meniru dan memahami percakapan manusia".
Misalnya, chatbot dapat menjawab pertanyaan, memberikan rekomendasi, atau mengotomatisasi tugas seperti pemesanan janji. IBM juga menjelaskan bahwa chatbot "mensimulasikan percakapan manusia," dan mencatat bahwa chatbot modern sering menggunakan pemrosesan bahasa alami untuk menginterpretasi pertanyaan dan menyusun jawaban. Singkatnya, chatbot AI memungkinkan orang berinteraksi dengan komputer menggunakan bahasa sehari-hari, menjembatani kesenjangan antara ucapan manusia dan logika mesin.
Teknologi AI Utama
Chatbot AI menggabungkan beberapa teknik AI canggih:
Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)
Pembelajaran Mesin & Pembelajaran Mendalam
Model Bahasa Besar (LLM)
Bagaimana Chatbot Memahami Pengguna
Ketika Anda mengirim pesan, chatbot menerapkan pemahaman bahasa alami (NLU) terhadapnya. Ia memecah masukan menjadi bagian-bagian (token) dan mengidentifikasi maksud pengguna (apa yang diinginkan pengguna) serta entitas relevan (detail penting seperti nama, tanggal, atau tempat).
Pengenalan Maksud
Mengidentifikasi apa yang ingin dicapai pengguna
- Permintaan prakiraan cuaca
- Permintaan pemesanan
- Pencarian informasi
Ekstraksi Entitas
Menangkap detail penting dari pesan
- Nama dan lokasi
- Tanggal dan waktu
- Angka dan kuantitas
Misalnya, jika Anda bertanya "Bagaimana cuaca di Paris besok?", chatbot mengenali maksud (permintaan prakiraan cuaca) dan mengekstrak entitas ("Paris" dan "besok").
Melatih Chatbot AI
Chatbot AI didukung oleh model bahasa yang dilatih pada jumlah data teks yang sangat besar. Selama pelatihan, model memproses miliaran kata dan menyesuaikan parameter internalnya untuk memprediksi kata berikutnya dalam kalimat berdasarkan konteks.
Pengumpulan Data
Model diberi korpus teks besar (misalnya seluruh Wikipedia atau internet) dan mempelajari tata bahasa, fakta, serta frasa umum dari data tersebut.
Pembelajaran Pola
Model mengkodekan pengetahuan secara implisit dalam parameternya tanpa menghafal teks secara verbatim, mempelajari pola linguistik dan hubungan antar kata.
Pembuatan Respons
Setelah pelatihan, chatbot dapat menghasilkan balasan baru dengan memprediksi satu kata pada satu waktu, berdasarkan pola yang telah dipelajari.
Transformer dan Model Bahasa Besar
Chatbot modern menggunakan transformer sebagai tulang punggungnya. Jaringan transformer mengubah kata menjadi vektor numerik dan menggunakan multi-head attention untuk menghubungkan setiap kata dalam kalimat dengan kata lain secara bersamaan. Ini memungkinkan model menangkap konteks di seluruh masukan.
Pemrosesan Berurutan (RNN)
- Memproses kata satu per satu
- Pelatihan lebih lambat
- Pemahaman konteks terbatas
Arsitektur Transformer
- Memproses semua kata secara paralel
- Pelatihan jauh lebih cepat
- Kesadaran konteks penuh
Dengan menumpuk banyak lapisan transformer, kita mendapatkan model bahasa besar (LLM) seperti GPT-4 atau PaLM dari Google. LLM ini dilatih untuk memahami dan menghasilkan bahasa dalam skala besar, bahkan dapat menerjemahkan, meringkas, atau menjawab pertanyaan berkat jumlah parameternya yang sangat besar.
Terjemahan
Mengonversi teks antar bahasa dengan akurasi tinggi
Ringkasan
Mengambil informasi kunci dari dokumen panjang
Sistem Tanya Jawab
Menjawab pertanyaan kompleks lintas domain
Menghasilkan Respons
Saat merespons, chatbot AI dapat menggunakan salah satu dari dua metode:
Pendekatan Berbasis Pengambilan
Chatbot memilih jawaban dari kumpulan respons yang sudah ada (seperti database FAQ). Chatbot awal bekerja dengan cara ini. Untuk pertanyaan yang dikenali, bot hanya mengembalikan jawaban yang tersimpan.
Keunggulan
- Waktu respons cepat
- Terpercaya untuk pertanyaan yang diharapkan
- Jawaban konsisten
Keterbatasan
- Tidak dapat menangani pertanyaan baru
- Terbatas pada isi database
- Respons kurang fleksibel
Model AI Generatif
Chatbot menghasilkan jawaban baru kata demi kata menggunakan model bahasanya. Pada setiap langkah, ia memprediksi kata berikutnya yang paling mungkin berdasarkan percakapan sejauh ini.
Keunggulan
- Membuat balasan unik
- Menangani pertanyaan baru
- Percakapan lebih alami
Tantangan
- Berpotensi menghasilkan jawaban salah
- Dapat menghasilkan respons tidak masuk akal
- Bergantung pada probabilitas yang dipelajari
Umpan Balik Manusia dan Konteks Percakapan
Pembelajaran Penguatan dari Umpan Balik Manusia (RLHF)
Setelah pelatihan awal, chatbot sering disempurnakan dengan umpan balik manusia. Pelatih meninjau keluaran chatbot dan membimbingnya untuk memperbaiki – mereka memperkuat jawaban baik dan mengoreksi yang buruk. Proses ini, dikenal sebagai pembelajaran penguatan dari umpan balik manusia (RLHF), membantu sistem belajar menghindari konten yang tidak pantas atau bias.
Tinjau
Manusia mengevaluasi respons chatbot
Tandai Masalah
Menandai konten beracun atau tidak relevan
Perbaiki
Model belajar menghindari respons yang ditandai
Manajemen Konteks Percakapan
Chatbot AI juga melacak konteks percakapan. Mereka dapat mengingat bagian sebelumnya dari dialog dan menggunakan informasi itu untuk membuat balasan yang koheren. Misalnya, jika Anda mengajukan pertanyaan lanjutan, chatbot tahu Anda merujuk pada topik sebelumnya dan dapat menjawab sesuai.
Contoh Chatbot AI
Banyak asisten virtual yang dikenal adalah chatbot AI. Semua sistem ini mengandalkan teknologi AI inti yang sama untuk memproses bahasa dan menghasilkan respons.
Asisten Berbasis Suara
- Siri dari Apple - Perintah suara dan pertanyaan
- Alexa dari Amazon - Kontrol rumah pintar dan informasi
Chatbot Berbasis Teks
- Gemini dari Google - AI percakapan canggih
- ChatGPT dari OpenAI - Percakapan teks serbaguna
Aplikasi Bisnis
- Permintaan layanan pelanggan
- Penjadwalan janji
- Bantuan dan panduan belanja
Integrasi Web
- Dukungan pelanggan situs web
- Asisten aplikasi seluler
- Rekomendasi e-commerce
Tantangan dan Keterbatasan
Chatbot AI sangat kuat namun tidak sempurna. Karena mereka selalu berusaha menjawab, terkadang mereka dapat berhalusinasi – memberikan informasi yang salah atau menyesatkan dengan percaya diri.
Chatbot pada dasarnya adalah "mesin yang melakukan perhitungan matematis" untuk menghasilkan kata-kata. Ia tidak benar-benar memahami makna atau maksud seperti manusia.
— Pakar Riset AI
Masalah Halusinasi
Chatbot dapat dengan percaya diri memberikan informasi yang salah atau menyesatkan, terutama saat menghadapi topik di luar data pelatihannya atau saat mencoba mengisi kekosongan pengetahuan.
Respons Tidak Konsisten
Chatbot dapat memberikan jawaban berbeda untuk pertanyaan yang sama pada waktu berbeda karena sifat probabilistik dan acak dalam pembuatan teks.
Salah Interpretasi Pertanyaan
Mereka dapat salah mengartikan pertanyaan yang samar atau rumit, sehingga menghasilkan respons yang tidak sesuai dengan maksud atau kebutuhan pengguna.
Poin Penting
Chatbot AI bekerja dengan menggabungkan pemrosesan bahasa alami dengan pembelajaran mesin dan model bahasa skala besar. Mereka mengurai masukan pengguna untuk mendeteksi maksud, lalu mengambil jawaban yang sudah ada atau menghasilkan jawaban baru menggunakan model terlatih.
Kemampuan Saat Ini
Chatbot modern menggunakan LLM berbasis transformer yang dilatih pada dataset teks besar
- Kelancaran seperti manusia
- Cakupan topik luas
- Interaksi dialog alami
Pandangan Masa Depan
Perbaikan berkelanjutan dengan data lebih banyak dan metode pelatihan lebih baik
- Akurasi yang ditingkatkan
- Pemahaman konteks lebih baik
- Pengurangan halusinasi
Komentar 0
Tinggalkan Komentar
Belum ada komentar. Jadilah yang pertama berkomentar!