在构建对话式人工智能时，开发者可以预料到的一件事是，用户不可避免地会输入一些可能不为人知或超出人工智能能力范围的提示。根据聊天机器人的预期用途，用户很容易通过提出与品牌提供的产品或服务几乎无关的奇怪问题来破坏聊天机器人的功能。根据我们的经验，聊天机器人即使在“闲聊”层面也可能会失败，而不会遇到任何足以证明其存在问题的边缘情况。
尽管每个聊天机器人团队都为机器人无法检测用户意图的尴尬时刻做好了准备，但这远非理想的“完美路径”。这会导致用户不遵循聊天机器人理解中现有的设计规则，但如果客户使用聊天机器人已知的术语，也很容易发生这种情况。
但是，当聊天机器人遇到意外的用户输入时，我们该如何预测它 丹麦电报号码数据 的行为呢？我们又该如何改善此类情况的结果呢？
随着高级机器人的使用，并面对不同用户新的、不可预见的输入，它会利用这些数据进行训练，并随着时间的推移变得更加准确。我们可以等待用户提出有意义的、意想不到的意图，或者自己教它们。
Botium 的 AI 驱动数据和测试生成器
为了解决这一难题，我们在 Botium 中引入了一项新功能。我们的解决方案——AI 驱动的数据生成器，集成了 OpenAI 的 GPT3，可以为您组织的聊天机器人创建相关的用户示例。GPT3 是一个先进的 AI 系统，可以生成自然语言。
人工智能数据生成器
单击测试数据向导项后，您可以到达仪表板，其中要求您填写两个重要字段：
聊天机器人领域：特定领域的聊天机器人专注于特定主题。它们能够访问这些领域的知识，从而进行智能对话。例如，医疗保健、教育、商业、人力资源等。Botium 还提供各种预定义类别，以简化选择。
聊天机器人描述：描述应具体且适用于该聊天机器人服务机构的关注点和任务。例如：“用于转账和账户余额的银行聊天机器人。”