Concevoir des bases de données MySQL pour les chatbots du support client

La conception de la base de données MySQL des chatbots soutenue par le client doit être développée autour d'entités de base telles que les utilisateurs, les conversations, les intentions et les réponses pour garantir une structure claire, une requête efficace et une forte évolutivité. 1. Établissez une structure à trois couches de "utilisateur-session-message", la table utilisateur stocke les informations de base des utilisateurs, la table de session enregistre l'état du dialogue et le tableau des messages enregistre chaque contenu de communication et horodatage; 2. 3. Ajouter des champs de journal pour enregistrer les indicateurs de performance tels que les résultats de correspondance de l'intention, la confiance et le retard de réponse; 4. La création d'index raisonnable améliore l'efficacité des requêtes, telles que les conversations Table User_id Index, les messages Table Conversation_ID et l'index conjoint d'horodatage, et envisagez des stratégies de partitionnement basées sur la quantité de données, soutenant ainsi un fonctionnement stable dans des scénarios de concurrence élevés.

La conception de la base de données MySQL du client prend en charge les chatbots, le noyau réside dans une structure claire, une requête efficace et une forte évolutivité. Ce type de système doit gérer une grande quantité d'enregistrements de session, des informations utilisateur, une identification d'intention et une logique de réponse. Une mauvaise conception de la base de données peut facilement entraîner des difficultés de dégradation des performances ou de maintenance.

Voici quelques points et suggestions clés pour vous aider à concevoir plus de manière rationnellement concevoir la structure de la base de données pour les chatbots du support client.

La relation entre l'utilisateur et la session doit être claire

Chaque utilisateur génère un ou plusieurs enregistrements de session lors de l'utilisation d'un chatbot. Afin de faciliter le suivi de l'historique de la conversation et l'analyse du comportement des utilisateurs, il est nécessaire d'établir une structure claire à trois couches de "utilisateur-session-message".

• Tableau utilisateur: stocke des informations de base telles que l'identifiant unique de l'utilisateur (tel que user_id), le temps d'enregistrement, le dernier temps actif, etc.
• Conversations: enregistrez l'heure de début, l'heure de fin et si la conversation a été résolue.
• Messages: Enregistrez le contenu de chaque message, expéditeur (utilisateur ou bot), horodatage et ID de session.

Exemple de structure:

Créer des utilisateurs de table (
User_id Varchar (36) Clé primaire,
Created_at Timestamp Default Current_timestamp
));

Créer des conversations de table (Conversation_ID VARCHAR (36) Clé primaire, user_id Varchar (36), démarrage_at TimeStamp Default Current_timestamp, endED_AT TIMESTAMP NULL, RESOLVED BOOLEAN DEUALT FAUX, FORET KEY (USER_ID) références utilisateurs (user_id));

Créer des messages de table (Message_ID VARCHAR (36) Clé primaire, Conversation_ID VARCHAR (36), Sender Enum ('User', 'Bot'), Contenu Texte, horodatage Timestamp Default Current_timestamp, Foreign Key (Conversation_ID) Références (Conversation_ID));

L'avantage de cette structure est que le niveau de données est clair, ce qui facilite l'analyse ultérieure du comportement des utilisateurs, l'optimisation des processus de dialogue et d'autres travaux.

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### La reconnaissance de l'intention et le contenu de réponse doivent être modélisées indépendamment. Les chatbots s'appuient généralement sur le traitement du langage naturel pour identifier les intentions de l'utilisateur et retourner le contenu de réponse prédéfinie en fonction de l'intention. Cette partie des données peut être divisée en deux tables séparément:

- Intentes: Stockez les noms d'intention, les mots clés, les règles de correspondance, etc.
- Réponses: fournissez plusieurs réponses facultatives pour chaque intention, pour que le robot se sélectionne au hasard ou par politique.

> Exemple de champs suggérés:
`` `SQL
Créer des intentions de table (
    Intente_id int Auto_inCrement Clé primaire,
    nom varchar (100) pas nul,
    Description Texte,
    Mots-clés JSON - Vous pouvez utiliser JSON pour stocker la liste des mots clés);

Créer des réponses de table (
    Response_id int Auto_Increment Clé primaire,
    INTENT_ID INT,
    Texte de contenu,
    Langue varchar (10) par défaut «en»,
    Key Foreign (Intent_id) Références Intentes (Intent_id)
));

Les avantages de cela sont:

• Découpler les intentions et répondre au contenu pour une maintenance et une mise à jour faciles;
• Prend en charge la réponse multilingue;
• L'entrée de l'utilisateur peut être rapidement égalée via des mots clés.

Si votre chatbot prend en charge la formation dynamique des modèles, vous pouvez également envisager d'ajouter un champ de contrôle de version pour enregistrer la version du modèle d'intention utilisé dans différentes périodes.

Les journaux et les données de surveillance des performances doivent également être enregistrés

Une fois le chatbot lancé, vous devez optimiser continuellement ses performances. En plus de la journalisation des messages de base, il est recommandé d'enregistrer certains journaux auxiliaires, tels que:

• Le résultat de chaque reconnaissance d'intention (qu'il s'agisse, le niveau de confiance)
• Temps de retard de réponse
• Si le transfert de service client manuel a été déclenché
• Commentaires de notation des utilisateurs (le cas échéant)

Vous pouvez créer une table de journal dédiée ou les ajouter à une table existante en tant que champs supplémentaires.

Par exemple:

 Alter les messages de table Ajouter une colonne Intent_matched Varchar (100);
Modifier les messages de table Ajouter la confiance de la colonne Float;
Alter les messages de table Ajouter une colonne est_handoff booléen par défaut false;

Ces données peuvent vous aider à analyser les scénarios dans lesquels les chatbots fonctionnent mal et permettent ainsi une optimisation ciblée.

Les différences d'index et de partition sont ignorées

À mesure que le volume de chat augmente, les performances de la base de données deviendront un goulot d'étranglement. Surtout dans le tableau des messages, des opérations telles que l'interrogation de tous les messages d'une certaine session et la recherche de l'historique d'un utilisateur se produiront fréquemment.

suggestion:

• Ajoutez un index à user_id dans le tableau des conversations;
• Ajoutez un index conjoint à Conversation_id et horodatage dans le tableau des messages;
• Si le volume de données est particulièrement important, vous pouvez envisager de partitionner le tableau des messages à l'heure.

Des indices déraisonnables entraîneront une requête lente et une pression d'écriture élevée; Bien qu'aucun index ne rendra le système de plus en plus coincé. Par conséquent, nous devons faire des compromis en fonction de la fréquence de requête réelle.

Fondamentalement, c'est tout.
Bien que MySQL soit une base de données traditionnelle, elle est toujours très pratique dans les projets de chatbot. Tant que la structure est correctement conçue, elle peut prendre en charge des scénarios commerciaux assez complexes. La clé est de clarifier la relation entre les utilisateurs, les conversations, les intentions et la réponse à ces principales entités, et de coopérer avec le mécanisme d'index et de journal pour créer un backend de robot de chat stable et efficace.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!