Fő komponensek
Egy tipikus chatbot-architektúra az alábbi rétegekből áll:
- Channel adapter — web widget, Messenger, Slack, WhatsApp interfész
- NLP modul — intent + entity felismerés
- Dialogue manager — állapotkezelés, slot-filling
- Response generator — sablon, retrieval vagy generatív válasz
- Backend integráció — CRM, rendeléskezelő, tudásbázis API
- Analytics — logolás, metrikák, A/B tesztelés
Adatfolyam
A felhasználói üzenet tipikus útja: Channel → NLP → DM → Action → Response → Channel. Minden lépés logolódik strukturált formában. A DM modul dönt arról, hogy a kérés teljesíthető-e azonnal, további információ szükséges-e, vagy fallback aktiválódik.
Integrációs pontok
A backend integráció REST vagy GraphQL API-n keresztül történik. A DM modul action handler-jei hívják meg a megfelelő szolgáltatásokat: rendelés lekérdezés, jegy létrehozás, FAQ keresés. Az API hívások timeout kezelése és retry logika kritikus a megbízhatósághoz.
A tudásbázis integráció (RAG — Retrieval Augmented Generation) egyre gyakoribb: a chatbot a válasz generálása előtt releváns dokumentumokat keres a vektor-adatbázisból.
Skálázás
Produkciós környezetben a komponensek horizontálisan skálázhatók. Az NLP inferencia GPU-igényes lehet — érdemes dedikált inference szerverrel vagy managed API-val (OpenAI, Azure Cognitive Services) dolgozni. A session state Redis-ben vagy hasonló in-memory store-ban tárolható a gyors hozzáférés érdekében.