多聊天机器人架构
Multi chatbot architecture
我正在考虑构建一个多聊天机器人架构，但我不知道什么是最好的。我有大约 10 个专门从事许多领域的聊天机器人（有 phone 问题的客户、卖家、对这个或那个产品的帮助等等），可能还有 30 个。
什么是最好的设计来集中所有这些并且只有一个界面回答问题？一个 IA（哪个算法？）将问题重定向到正确的机器人？一位 IA 向所有机器人学习（如何？）？
感谢您的见解，我在 Google 上进行了搜索，但没有找到任何共识。
我认为最好将不同的机器人分开。
如果你把所有东西都集中起来，你将失去只为一个机器人改变环境的能力。
如果您获得越来越多的机器人，您还会遇到这样的问题，即针对一个机器人的问题由另一个机器人回答。
你可以做的是在 dialogflow（或你自己的 API）上有单独的机器人，并有一个中央服务器根据它们 headers 重定向请求。
使用机器学习，Dialogflow 会根据您的配置自动知道如何处理每种句子。
但这并不意味着您不能重用您的代码：您可以创建自己的库或每个机器人都使用的 API！或者使用像 dialogflow 这样的框架。
路线将是您方案中的最佳解决方案。一旦请求通过套接字，您需要将支持请求路由到机器人。
保留一个 Construct 方法，该方法将决定请求的类型并将其传递给正确的机器人。它还将管理队列。从该构造方法中，您将能够看到已传递了多少请求，哪个机器人是空闲的，哪个有队列。在此阶段中，您还可以应用逻辑，如果超过 X 个队列，则再次路由。
和上面伪装的一样，我已经解决了我以前的一个聊天系统。
我正在考虑构建一个多聊天机器人架构，但我不知道什么是最好的。我有大约 10 个专门从事许多领域的聊天机器人（有 phone 问题的客户、卖家、对这个或那个产品的帮助等等），可能还有 30 个。 什么是最好的设计来集中所有这些并且只有一个界面回答问题？一个 IA（哪个算法？）将问题重定向到正确的机器人？一位 IA 向所有机器人学习（如何？）？
感谢您的见解，我在 Google 上进行了搜索，但没有找到任何共识。
我认为最好将不同的机器人分开。
如果你把所有东西都集中起来，你将失去只为一个机器人改变环境的能力。 如果您获得越来越多的机器人，您还会遇到这样的问题，即针对一个机器人的问题由另一个机器人回答。
你可以做的是在 dialogflow（或你自己的 API）上有单独的机器人，并有一个中央服务器根据它们 headers 重定向请求。
使用机器学习，Dialogflow 会根据您的配置自动知道如何处理每种句子。
但这并不意味着您不能重用您的代码：您可以创建自己的库或每个机器人都使用的 API！或者使用像 dialogflow 这样的框架。
路线将是您方案中的最佳解决方案。一旦请求通过套接字，您需要将支持请求路由到机器人。
保留一个 Construct 方法，该方法将决定请求的类型并将其传递给正确的机器人。它还将管理队列。从该构造方法中，您将能够看到已传递了多少请求，哪个机器人是空闲的，哪个有队列。在此阶段中，您还可以应用逻辑，如果超过 X 个队列，则再次路由。
和上面伪装的一样，我已经解决了我以前的一个聊天系统。