背景面向任务的对话 (tod) 系统是一类聊天机器人，如今已为所有网站用户所熟知。这些专注于处理特定任务的机器人（不同于可以讨论任何话题的通用机器人）如今已能够处理各种应用。各行各业都经常部署它们来帮助客户完成某些任务，例如预订酒店、在线购物等等。
然而，tod机器人的采用是一把双刃剑。优秀的聊天效完成交易，节省时间和成本，而糟糕的聊天机器人则可能导致客户失望，并降低他们与聊天机器人互动的意愿。这甚至可能改变他们对业务的看法。因此，在部署聊天机器人与真实客户互动之前，对其进行测试至关重要。
大规模机器人测试的挑战
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 开曼群岛 whatsapp 移动数据库 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。