扩展你的AI聊天机器人测试覆盖范围

[Sakib21]

对于这种规模和复杂程度的测试来说，自动化是不可或缺的，但仅有自动化是不够的。测试流程本身需要根本性的转变，才能实现更高的效率、准确性和速度。

对于许多联络中心来说，这意味着要学会在测试中“左移”。与其将对话式人工智能测试留到开发周期的最后阶段，当发现问题时，再进行耗时耗力的回溯，不如将测试贯穿于整个开发生命周期。这样，您就能在流程早期发现问题并进行纠正，防止小错误在发布时滚雪球般发展成严重的客户体验问题。

这也意味着要采取更广泛的方法进行聊天机器人和对话式人工智 拉脱维亚电报号码数据 能测试——涵盖从自然语言处理 (NLP) 测试、对话流程测试到安全测试和性能监控的所有内容。测试应该针对更广泛的潜在用例，以便您能够有效地训练机器人并预防问题。

通过将广泛的集成测试思维与自动化相结合，联络中心可以在发布时对其发布更有信心。

遵循详细的流程
最后，成功的对话式人工智能测试还需要致力于一个详细、系统化的流程。为了获得一致的结果，每次都必须采用相同的步骤。我们可以将其分解为七个要点：

根据您当前掌握的客户意图、查询、机器人响应等信息创建测试数据。
测试机器人专门设计来处理的所有可能的目标用例。
测试非目标用例，或者可能将 AI 引向不同方向的潜在意外情况。你构建的测试越多，预测这些意外情况就越好。
根据全渠道客户旅程测试聊天机器人，了解它们如何处理切换以及它们是否在不同渠道中正常运行。
测试聊天机器人如何管理向现场代理的升级，以查看它们是否在适当的时间进行交接并向代理提供足够的信息。
在峰值负载条件下测试聊天机器人的性能，以模拟客户活动最繁忙的时间。
监控生产中的聊天机器人以实时发现问题。
归根结底，如果没有这些步骤，左移思维就无法实现。此流程可让您有效地将测试集成到整个开发周期中，并确保您的机器人在整个开发过程中以及客户旅程中都能接受必要的测试。