고객 지원 챗봇을위한 MySQL 데이터베이스 설계

고객 지원 챗봇의 MySQL 데이터베이스 설계는 명확한 구조, 효율적인 쿼리 및 강력한 확장 성을 보장하기 위해 사용자, 대화, 의도 및 답변과 같은 핵심 엔티티를 중심으로 개발해야합니다. 1. "사용자 세션 메시지"의 3 층 구조를 설정하고, 사용자 테이블은 기본 사용자 정보를 저장하고, 세션 테이블은 대화 대화 상태를 기록하며, 메시지 테이블은 각 커뮤니케이션 내용 및 타임 스탬프를 저장합니다. 2. 의도 및 응답 내용은 독립적으로 모델링되고, 의도 저장 식별 규칙, 응답 테이블은 의도와 관련이 있으며 다중 언어 구성을 지원합니다. 3. 의도 일치 결과, 신뢰 및 응답 지연과 같은 성능 표시기를 기록하기 위해 로그 필드를 추가하십시오. 4. 합리적인 색인 생성은 대화 테이블 사용자 _id 인덱스, 메시지 Table Conversation_ID 및 Timestamp Joint Index와 같은 쿼리 효율성을 향상시키고 데이터 양을 기반으로 분할 전략을 고려하여 높은 동시성 시나리오에서 안정적인 작동을 지원합니다.

고객의 MySQL 데이터베이스 설계는 챗봇을 지원하며, 핵심은 명확한 구조, 효율적인 쿼리 및 강력한 확장성에 있습니다. 이 유형의 시스템은 많은 양의 세션 레코드, 사용자 정보, 의도 식별 및 응답 로직을 처리해야합니다. 데이터베이스 설계가 잘못되면 성능 저하 또는 유지 보수 어려움이 쉽게 이어질 수 있습니다.

다음은 고객 지원 챗봇을위한 데이터베이스 구조를보다 합리적으로 설계하는 데 도움이되는 몇 가지 핵심 요점과 제안입니다.

사용자와 세션의 관계는 명확해야합니다.

각 사용자는 챗봇을 사용할 때 하나 이상의 세션 레코드를 생성합니다. 대화 기록을 추적하고 사용자 행동을 분석하기 위해서는 "사용자 세션 메시지"의 명확한 3 층 구조를 설정해야합니다.

• 사용자 표 : 사용자 고유 식별자 (예 : user_id), 등록 시간, 마지막 활성 시간 등과 같은 기본 정보를 저장합니다.
• 대화 : 시작 시간, 종료 시간 및 대화가 해결되었는지 여부를 기록하십시오.
• 메시지 : 각 메시지, 발신자 (사용자 또는 봇), 타임 스탬프 및 세션 ID의 내용을 저장하십시오.

예제 구조 :

테이블 사용자 만들기 (
user_id varchar (36) 기본 키,
created_at timestamp default current_timestamp
);

테이블 대화 생성 (대화 _id varchar (36) 기본 키, user_id varchar (36), start_at timestamp default current_timestamp, ended_at timestamp null, 해결 된 boolean default false (user_id) 참조 사용자 (user_id));

테이블 메시지 생성 (Message_ID Varchar (36) 기본 키, Confertion_ID Varchar (36), 발신자 enum ( 'User', 'Bot'), 컨텐츠 텍스트, 타임 스탬프 타임 스탬프 기본값 current_timestamp, foreign key (convertion_id) 참조 대화 (대화 _id));

이 구조의 장점은 데이터 수준이 명확하여 후속 사용자 행동 분석, 대화 프로세스 최적화 및 기타 작업을 용이하게한다는 것입니다.

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### 의도 인식 및 응답 내용은 독립적으로 모델링되어야합니다. 챗봇은 일반적으로 자연어 처리에 의존하여 사용자의 의도를 식별하고 의도에 따라 사전 설정 응답 콘텐츠를 반환합니다. 데이터 의이 부분은 두 테이블로 별도로 나눌 수 있습니다.

- 의도 : 의도 이름, 키워드, 일치하는 규칙 등을 저장합니다.
- 응답 : 로봇이 무작위로 또는 정책으로 선택할 수 있도록 각 의도에 대한 여러 선택적 응답을 제공합니다.

> 제안 된 필드 예 :
````SQL
테이블의 의도 생성 (
    intent_id int auto_increment 기본 키,
    이름 Varchar (100) NOL NULL,
    설명 텍스트,
    키워드 JSON- JSON을 사용하여 키워드 목록을 저장할 수 있습니다);

테이블 응답 생성 (
    response_id int auto_increment 기본 키,
    intent_id int,
    컨텐츠 텍스트,
    언어 varchar (10) 기본 'en',
    외국 키 (intent_id) 참조의 Intents (intent_id)
);

이 작업의 이점은 다음과 같습니다.

• 쉽게 유지 관리 및 업데이트를 위해 의도 및 응답 내용;
• 다국어 응답을 지원합니다.
• 사용자 입력은 키워드를 통해 빠르게 일치 할 수 있습니다.

챗봇이 모델의 동적 교육을 지원하는 경우 버전 컨트롤 필드를 추가하여 다른 기간에 사용되는 의도 모델 버전을 기록하는 것을 고려할 수도 있습니다.

로그 및 성능 모니터링 데이터도 저장해야합니다

챗봇이 출시 된 후에는 성능을 지속적으로 최적화해야합니다. 기본 메시지 로깅 외에도 다음과 같은 보조 로그를 기록하는 것이 좋습니다.

• 각 의도 인식의 결과 (타격, 신뢰 수준이든)
• 응답 지연 시간
• 수동 고객 서비스 전송이 트리거되었는지 여부
• 사용자 등급 피드백 (있는 경우)

전용 로그 테이블을 만들거나 추가 필드로 기존 테이블에 추가 할 수 있습니다.

예를 들어:

 ALTER TABLE 메시지 추가 열 intent_MATCHED VARCHAR (100);
ALTER TABLE 메시지는 열 신뢰도를 추가합니다.
ALTER TABLE 메시지 추가 열 IS_HANDOFF 부울 기본 거짓;

이 데이터는 챗봇이 제대로 작동하지 않고 타겟팅 된 최적화를 수행하는 시나리오를 분석하는 데 도움이 될 수 있습니다.

인덱스 및 파티션 차이는 무시됩니다

채팅 볼륨이 증가함에 따라 데이터베이스 성능은 병목 현상이됩니다. 특히 메시지 테이블에서 특정 세션에서 모든 메시지를 쿼리하고 사용자의 기록을 찾는 것과 같은 작업이 자주 발생합니다.

제안:

• 대화 테이블에서 user_id에 인덱스를 추가하십시오.
• 메시지 테이블에서 대화 _id 및 타임 스탬프에 공동 색인을 추가하십시오.
• 데이터 볼륨이 특히 큰 경우 메시지 테이블을 시간마다 분할하는 것을 고려할 수 있습니다.

불합리한 인덱스는 쿼리가 느려지고 쓰기 압력이 높아질 것입니다. 인덱스는 시스템을 점점 더 많이 붙일 수는 없습니다. 따라서 실제 쿼리 빈도를 기준으로 트레이드 오프를해야합니다.

기본적으로 그게 다야.
MySQL은 전통적인 데이터베이스이지만 챗봇 프로젝트에서는 여전히 매우 실용적입니다. 구조가 올바르게 설계된 한 매우 복잡한 비즈니스 시나리오를 지원할 수 있습니다. 핵심은 사용자, 대화, 의도 및 이러한 핵심 엔티티에 대한 답변 간의 관계를 명확히하고 인덱스 및 로그 메커니즘과 협력하여 안정적이고 효율적인 채팅 로봇 백엔드를 구축하는 것입니다.

위 내용은 고객 지원 챗봇을위한 MySQL 데이터베이스 설계의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!