Chatbot是一種模擬人類進行對話的電腦程式，透過自然語言處理技術，Chatbot可以理解用戶的問題並給予相應的回答，然而在AI技術還未普及之前，這些Chatbot主要依賴於固定的規則和模式匹配來進行對話，這些系統通常有一個固定的規則集，用於識別用戶的輸入並生成相應的回應，這些Chatbot通常被設計為回答一些常見的問題，例如. "停車場如何收費？" 或 "信用卡被盜刷了怎麼辦？" 系統會尋找與這個輸入匹配的規則，然後生成一個預先定義好的回應，如."停車場每小時收費50元，持有會員卡可折扣2小時" 或 "請立即電洽客服專線02-123456進行相關止付程序。"
傳統的Chatbot難以理解用戶的真實意圖和語境，導致對話經常出現偏差，並且隨著業務的發展，需要不斷地更新和擴充Chatbot的規則，會讓Chatbot維護成本逐漸增加。
AI時代的來臨
隨著自然語言處理和機器學習技術的發展，Chatbot開始擁有更加強大的功能。這些AI驅動的Chatbot不再依賴於固定的規則，機器學習技術可以讓Chatbot從資料中學習，而不是依賴於固定的規則，這意味著，當Chatbot與用戶互動時，它可以不斷地學習和優化，企圖讓Chatbot可以理解和回答各種複雜的問題，並提供更加個性化的用戶體驗。 然而這個遠景卻是相當依賴資料，即便使用一些已預訓練的AI模型，再加上企業私有的資料進行再訓練，要達到符合期望的精確度仍有一定的難度，例如過去Ｍicrosoft推出的LUIS服務，自訓練AI自然語言模型，雖然可以為特定的應用場景提供客制化的解決方案，但同時也面臨著一些挑戰。
- 數據需求：自訓練模型需要大量的標註資料，對於許多企業和組織來說，獲取和標註這些資料是一項時間和資源上的挑戰。
- 訓練成本：訓練一個高效的自然語言模型需要大量的計算資源，這可能會增加企業的成本。
- 模型泛化：過度專注於特定的資料集，可能會導致模型在其他場景中的表現不佳。
- 維護困難：隨著業務需求的變化，可能需要不斷地重新訓練模型，這使得維護成為一項挑戰。
最終，仍無法有效利用LUIS搭建出通用化的Chatbot，導致多數Chatbot仍僅止於特定任務。
ChatGPT對Chatbot的影響
OpenAI的GPT系列模型在自然語言處理領域取得了突破性的成果，特別是ChatGPT，它的出現使得Chatbot的對話能力達到了前所未有的水準，與傳統的基於規則的Chatbot相比，ChatGPT可以進行更自然、更流暢的對話，並能夠理解複雜的語境和意圖，而這個過程不再需要進行模型再訓練，因為ChatGPT模型是一個泛化能力相當強的模型，ChatGPT的訓練資料含蓋了廣泛的領域，使其能夠在各種場景中都能發揮出色的表現，這也意味著企業和組織可以更加靈活地應用Chatbot，以滿足不同的業務需求。相較於過去，有了ChatGPT的加值，Chatbot的發展又成為了熱門議題，在實際場景的應用上，Chatbot可成為7*24*365的客服支援。透過Chatbot，用戶可以隨時獲得問題的答案，而不需要等待客服人員的回應。Chatbot可以根據用戶的需求推薦相應的產品或服務，並協助完成購物流程。
教育機構使用Chatbot來回答學生的問題，如課程資訊、考試時間等，醫療機構使用Chatbot來提供健康建議、藥物信息等。
Linebot成為首選
相較於Facebook，在台灣Line可以說是所有族群最常使用及佔比最高的社交通訊平台，許多企業在Line平台上推出企業官方帳號，從訊息的推送到集點或會員服務，發展出許多不同的應用，綜觀短期內大概難以有第二個平台可以與它相比，可遇見的若企業想要發展Chatbot，那麼Linebot肯定是其中之一，甚至是唯一，Linebot的開發以API為基底具有跨語言的特性，不論是在開發上或是串接其它服務上都相同容易，此外Line平台的穩定性能確保通訊過程中訊息不會輕易遺失或延遲，我在窩課360上架了一門 ”簡單快速開發智能LINE Bot”課程，以C#程式語言搭配我撰寫的套件，可以輕鬆簡單的開發出Linebot，課程內容完整含蓋Chatbot開發原理、Line訊息種類運用以及應用實作，最後更提供結合ChatGPT的範例，因此，若你想了解如何做出一款在Line平台上的Chatbot，或許這門課會對你有所幫助。。