tod 机器人通常包含一组相互交织的对话或意图，它们相互作用以定义各种任务流。对如此复杂的 tod 系统进行自动化端到端评估极具挑战性，并且仍然主要依赖于手动操作，尤其是在部署前的测试中。然而，手动测试耗时、成本高昂、难以扩展，并且不可避免地无法捕捉现实世界中存在的语言差异。此外，排除故障和改进机器人系统是一项艰巨的任务，需要强大的机器人支持团队的专业知识。这对于资源有限的公司来说尤其具有挑战性。
虽然一些平台提供了测试功能，但大多数平台专注于回归测试，而非端到端性能评估。用于大规模端到端评估和故障排除的自动化工具非常可取，但目前却普遍缺乏。
botsim 使用人工智能测试
并排除商业任务型聊天机器人的故障
为了解决上述局限性，我们开发了 botsim，这是一个聊天机器人 手机号数据库列表 模拟环境，旨在通过对话用户模拟，实现高效的端到端商用机器人评估和修复。botsim 是一个 ai 驱动的模块化框架，专门开发用于通过大规模对话模拟，实现商用机器人端到端部署前评估的自动化。
botsim 执行聊天机器人模拟，并在此过程中识别并修复其发现的问题。但请注意，botsim 无法保证解决所有问题，因为有些问题可能需要重新训练或重新设计机器人。这些补救建议仅供机器人从业者参考，并非自动修复所有问题的手段。
生成器：通过名为“释义”（创建具有相同含义的句子或短语的替代措辞）的过程生 注超过自身承受能力的金 成测试对话。此过程本质上是创建用于下一阶段的合成数据。
模拟器：执行用户模拟，使用释义后的句子（合成数据）来测试机器人。
修复器：分析模拟对话并生成机器人健康报告以及可操作的见解（对话分析、建议和推荐），以帮助排除故障并改进机器人系统。
值得注意的是生成器
流程可大幅节省测试数据创建和注释通常所需的时间、成本和精力。另一个节省时间的组件是模拟器，它有助于避免手动与机器人聊天。
简而言之，tod聊天机器人如今无处不在，并与众多商业客户互动。但在部署之前，它们应 选择加入列表 该经过全面测试，以确保不会让用户感到沮丧或反感。botsim可以自动完成这项广泛的测试，显著减少通常所需的人力时间和成本，同时还能提供宝贵的反馈，帮助机器人从业者在需要时改进这些对话系统。