PHP로 온라인 고객 서비스 로봇을 구축하는 방법. PHP 지능형 고객 서비스 구현 기술

PHP는 프론트 엔드 입력, 데이터베이스 스토리지 및 외부 AI 서비스를 연결하는 데 책임이있는 지능형 고객 서비스에서 커넥터 및 브레인 센터의 역할을 수행합니다. 2.이를 구현할 때는 멀티 레이어 아키텍처를 구축해야합니다. 프론트 엔드는 사용자 메시지, PHP 백엔드 전처리 및 경로 요청을 수신하고 먼저 로컬 지식 기반과 일치하며 놓치고 OpenAI 또는 DialogFlow와 같은 외부 AI 서비스를 호출하여 지능적 인 답장을 얻습니다. 3. 세션 관리는 컨텍스트 연속성을 보장하기 위해 PHP에 의해 MySQL 및 기타 데이터베이스에 기록됩니다. 4. 통합 AI 서비스는 guzzle을 사용하여 HTTP 요청을 보내고 API 키를 안전하게 저장하며 오류 처리 및 응답 분석을 잘 수행해야합니다. 5. 데이터베이스 디자인에는 세션, 메시지, 지식 기반 및 사용자 테이블이 포함되어야하며 인덱스를 합리적으로 빌드하고 보안 및 성능을 보장하며 로봇 메모리 및 비즈니스 로직 실행의 전체 끝을 지원해야합니다.

당연히 PHP는 프론트 엔드 사용자 입력, 백엔드 데이터베이스 스토리지 및 핵심 지능형 처리 (일반적으로 외부 AI 서비스가 제공 함)를 연결하는 데 도움이되는 "커넥터"및 "Brain Center"를 더 많이 재생합니다. AI는 "생각"할 수있는 것은 아니지만 이러한 지능형 서비스를 매우 효율적으로 관리하고 예약하여 전체 고객 서비스 시스템을 실행할 수 있습니다.

PHP, PHP 지능형 고객 서비스 구현 기술로 온라인 고객 서비스 로봇 구축 방법

PHP Intelligent 고객 서비스 로봇을 구현하기 위해 일반적으로 다층 아키텍처를 구축합니다. 프론트 엔드는 사용자 인터페이스로 웹 페이지 또는 H5에 포함 된 앱일 수 있으며 JavaScript를 통해 사용자 입력을 PHP 백엔드로 보냅니다. PHP 백엔드는 핵심이며 사용자 요청을받은 다음 일련의 처리를 수행합니다.

1. 전처리 및 라우팅 : 사용자 메시지를 받고, 새로운 세션인지 또는 기존 세션인지 식별하고 메시지 내용을 기반으로 다음 단계를 결정합니다.
2. 지식 기반 일치 : PHP는 먼저 FAQ 지식 기반을 로컬 또는 데이터베이스에서 유지할 수 있습니다. 사용자가 질문을하면 PHP는 키워드 일치 또는 간단한 정규 일치를 시도합니다. 경기가 성공하면 사전 설정 답변을 직접 반환하여 외부 AI 서비스의 의존성과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
3. 외부 AI 서비스 호출 : 지역 지식 기반이 답변 할 수없는 경우 PHP는 사용자의 질문을 외부 자연 언어 처리 (NLP) 또는 Google 대화 플로우, IBM Watson Assistant 또는 HTTP 요청 (Guzzle 라이브러리 사용)을 통해 OpenAI의 API와 같은 대화 AI 서비스에 보냅니다. 이 서비스는 의미론을 진정으로 이해하고 지능적인 답변을 생성하는 곳입니다.
4. 응답 처리 및 반환 : AI 서비스로부터 응답을받은 후 PHP는 콘텐츠를 구문 분석하고 로봇의 답변을 추출하며 세션 상태를 업데이트하고 필요에 따라 채팅 기록을 데이터베이스에 기록하고 최종적으로 답변을 반환하여 사용자에게 표시 할 수 있습니다.
5. 세션 관리 및 지속성 : 사용자 채팅 레코드, 세션 ID 등을 저장해야합니다. PHP는 세션의 연속성을 보장하기 위해이 데이터를 데이터베이스 (예 : MySQL)에 작성해야합니다. 이는 후속 고객 서비스 중재 및 데이터 분석에 매우 중요합니다.

지능형 고객 서비스에서 PHP의 핵심 역할은 무엇입니까?

솔직히 말해서, 지능형 고객 서비스 시스템에서 PHP는 직접 "생각하는"머리가 아닙니다. 핵심 가치는 효율적인 데이터 흐름, 비즈니스 로직 배열 및 시스템 통합 에 있습니다. 당신은 그것을 책임있는 매우 부지런한 집사로 생각할 수 있습니다.

첫째, 데이터 흐름의 허브 입니다. 사용자는 프론트 엔드에서 문장을 입력하고 PHP가 가장 먼저받습니다. 누가 이것을 말했는지, 그것이 새로운 문제인지 또는 맥락이 있는지 여부를 결정해야합니다. 그런 다음이 데이터가 로컬 FAQ 라이브러리에서 찾을 수 있는지 여부를 결정합니다. 아니면 먼 AI 뇌 (예 : OpenAI)에 포장되어 제공되어야합니다. AI 뇌가 처리 된 후, PHP는 결과를 다시 가져 와서 사용자에게 전달해야합니다. 이 프로세스에서 PHP는 데이터 형식 변환 및 오류 처리에 대해 조용히 책임이 있습니다.

둘째, 비즈니스 로직의 집행자 입니다. 예를 들어, 사용자가 "주문 번호는 무엇입니까?"라고 요청하면 PHP는 먼저 AI를 직접 요청하는 대신 데이터베이스에서 사용자의 주문 정보를 확인할 수 있습니다. 또는 AI 답장에 "인간의 개입이 필요하다"라는 경우 PHP는 세션을 수동 고객 서비스 시스템으로 전송할 책임이 있습니다. 이러한 복잡한 비즈니스 규칙과 판단은 모두 PHP의 강점입니다. 다른 서비스를 유연하게 호출하고 다른 시나리오에 따라 다른 논리를 실행할 수 있습니다.

마지막으로, 비판적으로, 다양한 서비스를 통합하는 것은 접착제 입니다. Intelligent 고객 서비스는 단일 소프트웨어가 아니며, 종종 프론트 엔드 인터페이스, PHP 백엔드, 데이터베이스, AI 서비스 및 SMS/메일 알림 서비스와 같은 여러 서비스의 조합입니다. PHP는 성숙한 HTTP 클라이언트 라이브러리 (예 : Guzzle) 및 강력한 데이터베이스 운영 기능을 통해 이러한 이종 시스템과 쉽게 데이터를 통신하고 교환 할 수 있습니다. 그것은 겉보기에 독립적 인 모듈을 영리하게 통합하여 완벽하고 매끄러운 지능형 고객 서비스 경험을 형성합니다. PHP가 없으면 이러한 독립적 인 스마트 모듈은 함께 작동 할 수 없습니다.

PHP 고객 서비스의 인텔리전스를 개선하기 위해 외부 AI 서비스를 선택하고 통합하는 방법은 무엇입니까?

외부 AI 서비스를 선택할 때 예산, 인텔리전스 요구 사항 및 개발 편의에 따라 다릅니다. 시장에는 많은 옵션이 있으며 각 회사에는 고유 한 초점이 있습니다.

일반적인 옵션은 다음과 같습니다.

1. 일반 목적 빅 모델 API (예 : OpenAi의 GPT 시리즈) :

   • 장점 : 강력한 일반화 능력을 가지고 있으며 다양한 열린 질문을 처리하고, 매우 자연스러운 답변을 생성하며, 여러 번의 대화를 수행 할 수 있습니다.
   • 통합 방법 : PHP는 HTTP 요청을 통해 OpenAI의 API 인터페이스를 호출합니다. API 키가 필요합니다. 요청 본문은 일반적으로 사용자 문제와 일부 매개 변수 (예 : 모델 ID, 온도 등)를 포함하는 JSON 형식입니다. PHP가 JSON 응답을받은 후에는 로봇의 답변 인 choices[0].message.content .
   • 도전 : 비용은 비교적 높으며 (토큰이 청구) 비즈니스 시나리오에 맞는 답변을 제공하기 위해 모델을 안내하기 위해 프롬프트 단어 (프롬프트 엔지니어링)를 스스로 설계해야하며 모델의 "환상"문제를 처리해야합니다. 즉, 일부 사실을 제작할 수 있습니다.

2. 대화식 AI 플랫폼 (예 : Google Dialogflow, IBM Watson Assistant, Microsoft Azure Bot Service) :

   • 장점 : 대화 로봇 구축을 위해 특별히 설계되어 의도 인식, 엔티티 추출 및 컨텍스트 관리와 같은 기능을 제공하여 구조화 된 대화 프로세스를보다 쉽게 구축 할 수 있습니다. 많은 사람들은 비 기술적 인 직원의 교육 및 유지 보수를위한 시각적 인터페이스를 가지고 있습니다.
   • 통합 방법 : HTTP API를 통해도 호출됩니다. 이 플랫폼은 일반적으로 SDK를 제공하지만 PHP의 경우 Guzzle과 같은 HTTP 클라이언트 라이브러리를 사용하여 RESTFUL API에 게시물 요청을 직접 보내는 것이 일반적입니다. 프로젝트 ID, 자격 증명 등을 구성해야합니다.
   • 도전 : 학습 곡선은 고유 한 개념 (의도, 엔티티 등)을 이해해야하기 때문에 GPT API를 직접 호출하는 것보다 약간 길을 수 있습니다. 매우 열린 질문의 경우 일반적인 모형만큼 유연하지 않을 수 있습니다.

통합 중 기술적 고려 사항 :

• HTTP 클라이언트 : Guzzle은 PHP 커뮤니티에서 가장 인기 있고 가장 강력한 HTTP 클라이언트입니다. 이를 사용하여 게시물 요청을 보내고 요청 헤더 (API 키 포함), 요청 본문 (JSON 형식의 사용자 문제)을 설정 한 다음 반환 된 JSON 데이터를 구문 분석하십시오.
• API 키 보안 : 코드에서 API 키를 하드 코딩하지 않거나 프론트 엔드에 직접 노출해서는 안됩니다. 모범 사례는 환경 변수 ( dotenv 라이브러리가있는 .env 파일) 또는 전문 키 관리 서비스를 사용하여 API 키를 저장하고로드하는 것입니다.
• 오류 처리 및 시간 초과 : 네트워크 문제, 서비스 과부하 또는 요청 형식 오류로 인해 외부 API가 실패 할 수 있습니다. PHP 코드에는 강력한 오류 캡처 메커니즘 (Try-Catch)이 필요하고 HTTP 상태 코드 (예 : 4xx, 5xx)를 처리하고 장기 차단을 피하기 위해 합리적인 요청 시간 초과를 설정해야합니다. AI 서비스를 사용할 수없는 경우 기본 사과 메시지를 반환하거나 매뉴얼로 직접 전송하는 것과 같은 대체 솔루션이 있어야합니다.
• 응답 구문 분석 및 처리 : AI 서비스에 의해 반환 된 데이터 구조는 비교적 복잡 할 수 있습니다. PHP는 JSON을 정확하게 구문 분석하고 로봇의 답변을 추출해야합니다. 때로는 AI가 반환 한 의도 또는 엔터티를 기반으로 후속 비즈니스 로직을 트리거해야합니다 (예 : AI가 주문 쿼리를 원한다면 PHP는 주문 쿼리 서비스를 추가로 호출해야 함).

PHP Intelligent 고객 서비스 시스템의 데이터베이스의 역할 및 설계 고려 사항은 무엇입니까?

PHP Intelligent 고객 서비스 시스템에서 데이터베이스는 로봇의 "메모리"및 "지식 기반"입니다. 그 기능은 몇 가지 채팅 레코드를 저장하는 것 이상입니다. 전체 시스템의 인텔리전스와 유지 가능성을 지원합니다.

핵심 역할 :

1. 세션 히스토리 스토리지 : 이것은 가장 기본입니다. 사용자와 로봇의 대화 내용이 타임 스탬프, 발신자 (사용자/로봇), 세션 ID 등을 기록 할 때마다 기록해야합니다. 이를 통해 사용자는 기록을 검토 할 수있을뿐만 아니라 수동 고객 서비스가 인수 할 때 상황을 빠르게 이해하도록 촉진 할 수 있지만 후속 데이터 분석 및 모델 최적화를위한 귀중한 정보이기도합니다.
2. 지식 기반/FAQ 관리 : 여러 번 사용자가 묻는 질문이 반복됩니다. 이러한 일반적인 질문과 해당 표준 답변을 데이터베이스에 저장하면 로봇이 먼저 여기에서 찾을 수 있습니다. 일치 할 수있는 경우 직접 반환하여 외부 AI 서비스에 대한 통화 수를 줄일 수있을뿐만 아니라 응답 속도 속도를 높일 수 있습니다. 지식 기반에는 키워드, 동의어 등이 포함될 수 있습니다.
3. 사용자 데이터 및 선호도 : 사용자에 대한 기본 정보 (로그인 해야하는 경우) 및 대화에 표시되는 기본 정보를 저장합니다. 예를 들어, 사용자가 종종 제품에 대해 질문하는 경우 로봇은 다음에 관련 정보를 먼저 추천 할 수 있습니다.
4. 비즈니스 데이터 통합 : 고급 고객 서비스 로봇, 주문 상태, 재고 정보, 사용자 지점 등을 위해서는 필요할 수 있습니다. 이러한 비즈니스 데이터는 일반적으로 데이터베이스에 저장되며 PHP 백엔드는 이러한 데이터베이스에서 정보를 얻고 로봇의 응답에 통합해야합니다.
5. 로봇 구성 및 교육 데이터 : 경우에 따라 관리자가 배경 인터페이스를 통해 관리하고 업데이트 할 수 있도록 로봇 사용자 정의 답변, 의도 교육 데이터, 엔티티 목록 등을 저장해야 할 수도 있습니다.

설계 고려 사항 :

• 테이블 구조 설계 :
  • conversations 테이블 : id (기본 키), user_id , start_time , end_time , status (활성/폐쇄), channel (웹/앱)
  • messages 테이블 : id , conversation_id , sender_type (사용자/bot), content , timestamp
  • knowledge_base 테이블 : id , question , answer , keywords , category , last_updated
  • users 테이블 : id , username , email , preferences (JSON 또는 별도 테이블)
• 인덱스 최적화 : messages.conversation_id 및 knowledge_base.keywords 와 같은 자주 쿼리 된 필드의 경우 쿼리 효율성을 향상시키기 위해 색인을 추가해야합니다.
• 데이터 볼륨 및 성능 : 채팅 레코드가 매우 클 수 있으며 데이터베이스의 확장 성을 고려해야합니다. 오래된 데이터는 정기적으로 보관하거나 라이브러리 및 테이블 전략을 채택 할 수 있습니다.
• 데이터 보안 및 개인 정보 보호 : 채팅 컨텐츠에는 사용자 민감성 정보가 포함될 수 있으며 데이터베이스에는 완전히 승인되고 암호화 된 데이터 (특히 민감한 필드)가 있어야하며 관련 데이터 개인 정보 보호 규정 (예 : GDPR)을 준수해야합니다.
• 트랜잭션 : 일부 작업에는 세션 생성 및 첫 번째 메시지 삽입과 같은 여러 테이블에 대한 업데이트가 포함될 수 있으며 트랜잭션을 사용하여 데이터 일관성을 보장해야합니다. PHP의 PDO 확장은 거래를 잘 지원합니다.
• Flexible Knowledge Base : 지식 기반의 설계를 통해 관리자는 Q & A 쌍을 쉽게 추가, 수정 및 삭제하고 키워드 일치 및 퍼지 쿼리를 지원할 수 있습니다. 검색 기능을 향상시키기 위해 전체 텍스트 검색 (예 : Elasticsearch)을 통합하는 것을 고려할 수도 있습니다.

위 내용은 PHP로 온라인 고객 서비스 로봇을 구축하는 방법. PHP 지능형 고객 서비스 구현 기술의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!