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大规模机器人测试的挑战

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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。

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