NLP 聊天机器人遵循多阶段流程来促进自然语言对话：
用户输入（语音或文本）
当用户向聊天机器人提供输入消息时，对话就开始了。输入消息可以是通过语音界面以口头形式提供，也可以是通过消息应用程序、网站聊天框等以书面形式提供。
对于语音输入，语音识别技术用于将音频信号转换为 NLP 模型可以处理的文本。文本输入可能经过拼写纠正和规范化等预处理步骤。
自然语言理解
这是核心自然语言 AI 从用户输入的话语中提取含义的地方。NLU 组件利用机器学习模型执行几项关键任务：
意图分类：根据用户输入的信息确定用户的目标或预期行为。这可以是请求信息、下订单、安排约会等。
客户服务聊天机器人的一些常见意图包括“跟踪订单”、“退货”、“账单问题”等。意图分类器将输入文本映射到已对其进行训练的预定义意图类别之一。
实体提取：一旦确定了意图，NLU 模型就会提取相关的实体值， 英国海外华人数据 如产品名称、日期、位置等，这些对于满足该意图至关重要。例如，如果意图是安排牙医预约，实体提取将识别输入中存在的请求日期、时间和位置详细信息。
上下文跟踪：NLU 还通过跟踪同一对话中先前消息的引用和详细信息来分析对话上下文。这种上下文管理使聊天机器人能够连贯地做出响应，而无需用户重复已经提到的信息。
词义消歧：为了准确理解输入，NLU 必须根据单词出现的对话上下文，对具有多种可能含义的单词进行消歧义。例如，根据整体输入正确识别“book”是指文学作品还是进行预订。
通过从非结构化的自然语言输入中提取用户意图、引用实体、对话上下文等的结构化数据表示，NLU 组件将这种语义理解传递到下一阶段。
对话管理
该组件根据自然语言理解阶段的输出确定适当的下一步行动或对话响应策略。这可能涉及：
如果缺少某些关键实体，则要求用户提供其他所需信息
通过将意图和提取的实体传递给集成业务系统/数据库来执行后端事务
决定提供由语言模型生成的自然语言响应
按照预定义的对话路径将对话流程推进到下一个相关步骤
对于简单查询，对话管理器可以直接提供自然语言响应。对于跨越多个对话轮次的更复杂场景，需要预定义的对话管理框架来处理对话状态跟踪和响应路由。