对营销和客户服务工作，自动化程度越高越好。这就是为何愈来愈多的企业在他们的客户交互中采取聊天机器人的缘由。其中最火热的技术之一是GPT模型。

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种用于自然语言生成（NLG）的深度学习模型。它是OpenAI的产品，其在NLP领域里有非常广泛的利用。ChatGPT是基于GPT模型开发的聊天机器人，并为企业提供了人性化的客户交互，使企业能够以更高效的方式与客户联系。

一个强大的chatGPT聊天机器人需要一个优秀的问答模板。下面将介绍一个kick-off基础模板，可以在聊天机器人上使用，而且这个模板的优点在于非常易于定制和扩大。

## ChatGPT问答模版架构

基于GPT模型的聊天机器人组件通常包括以下五个部份：

1. 问答模型 - 根据用户输入提供正确答案的模型

2. 对话管理 - 管应当前用户会话并在需要时重置

3. 语音/文本辨认 - 将音频文件或文本转换成标准的自然语言表述

4. 实体辨认 - 把语言中的名词字符组成的连续片断抽取出来以便进行后续分析处理

5. 数据库 - 存储用户交互的重要数据和相关文本

接下来，我们将重点介绍7个问题，描写在问答模版中相应的实行策略。

### 问题 #1：如何设计您的问答模版

问答模板一定要基于聊天机器人使用的GPT模型。这样做的好处是确保您的聊天机器人在回答问题时更加准确。在不断学习中调剂模型会由于针对性更加强大，回答选择的准确度也会增强。

### 问题 #2：如何管理用户的交互

在大多数情况下，ChatGPT机器人要求在用户间的交互中保持有序性。聊天机器人一定要为每一个用户分配一个唯一标识符。这样可以帮助机器人监测会不会真正辨认了用户并正确的记录使用频次。

### 问题 #3：语音/文本理解的实习策略

为了正确辨认用户输入，ChatGPT机器人需要对自然语言理解（NLU）进行编程。例如，如果您的ChatGPT机器人支持中文和英语的话，您需要训练机器人以正确的方式理解这两种语言。意味着您的聊天机器人应当能够兼容区别语言或细节类型的辞汇表。

### 问题 #4：如何辨认实体

ChatGPT需要正确辨认实体，由于这将帮助聊天机器人构建更准确的响应。实体是文本中的特订单词或短语，例如位置、价格或人名。为了能在用户的文本输入中准确地辨认实体，您需要一个实体辨认器。

### 问题 #5：如何根据用户的交互来更新数据库

在每一个交互中，ChatGPT需要更新代码中的库。这将确保机器人在未来的交互中能够更好地理解用户。更新数据库需要一个好的机制，确保不会触发冲突或网络故障的影响。

### 问题 #6：怎么判断哪些问答提供更好的反馈

ChatGPT聊天机器人的工作主要位于两个方面：回答用户提出的问题和自己能够提出适合的问题，以帮助用户带领用户到达终究的结果。您还需要为机器人创造适合的反馈路径，确保机器人能够更好地帮助用户。

### 问题 #7：如何创造用户爱好的聊天体验

由于聊天机器人是实际上在做客户服务，要确保提供良好的用户体验，这是关键。最好的做法是履行常规客户服务测试，以了解哪些功能对您的用户最有价值，和您的聊天机器人中存在哪些短处。借助用户数据，ChatGPT以期望的效果与现实情况进行对照，为聊天机器人的短板进行提升和完善。

在终端：如果您想使用ChatGPT机器人，您需要在问答模版中构成上述7个策略。这样就能够充分发挥ChatGPT机器人的潜力，接受日趋复杂的客户搜索，开发对应客户的近似答案。（完）