错误
尽管 AI 在自然语言处理领域有显著进步,但在实际应用中仍可能遇到对话无法继续的情况,这可能导致错误。常见的错误类型包括:
针对这些错误情况,必须实施有效的错误处理机制,以引导用户回到正确的交流轨道。错误响应的方式对用户体验至关重要,一个处理不当的错误可能会给用户留下深刻印象,甚至超过多次成功的交互。相反,如果错误得到妥善处理,用户可能根本不会意识到曾经出现过错误。
为了优化用户体验,错误处理机制应当:
通过这样的措施,可以最大限度地减少错误对用户体验的负面影响,同时提升 AI 系统的可靠性和用户满意度。
在 AI 对话设计中,"无匹配"错误是指系统在处理用户输入时,无法找到与用户意图相匹配的响应或操作。这种情况通常发生在用户的问题或请求超出了 AI 系统预设的处理范围,或者用户的表达方式与系统训练数据中的模式不匹配时。
系统应通过提问或提供选项的方式,引导用户以更清晰、更具体的方式重新表述他们的问题或请求。一般在缺少必填槽位,或必填槽位答案唯一但涉及范围广,AI 无法进行猜测时使用该方法。
在重新询问用户时,AI 可以采取缩小范围的策略来增强交互的清晰度和效率。包括:
为了避免用户经历连续的挫败感,AI 应在两次尝试理解用户意图失败后,主动结束对话。此时,系统应:
在对话交互中,用户可能会因为设备故障、网络不稳定,或误解 AI 的提示而提供不相关或不精确的数据。此时需要引导用户重新提供信息。
当用户的输入不完整或损坏时,AI 系统应要求用户重新表述问题。此外,若用户输入不清晰,AI 应重述其理解的问题,确认是否正确把握了用户意图。
当识别到用户的输入可能存在问题或不完整时,AI 应在结束对话之前再次给予用户回复的机会,确保用户有机会纠正或补充请求。
在尝试两次收集用户输入未果后,AI 应主动结束对话。这样既尊重用户时间,也避免沟通疲劳。
当用户的意图无误,但因技术故障或系统限制无法执行任务时,即发生系统错误。此类错误可能表现为:
应对系统错误时,需以透明、诚实的态度向用户通报情况,并提供后续步骤建议: