چتبات مبتنی بر قانون (Rule-based) در مقابل چتبات مبتنی بر LLM
چتبات مبتنی بر قانون با درخت تصمیم و الگوهای از پیش تعریفشده (Intent/Entity) کار میکند و فقط به سناریوهای پیشبینیشده پاسخ میدهد، در حالی که چتبات مبتنی بر مدل زبانی بزرگ میتواند سؤالات باز و پیشبینینشده را با درک زبان طبیعی واقعی پاسخ دهد.
| ویژگی | چتبات مبتنی بر قانون (Rule-based) | چتبات مبتنی بر LLM |
|---|---|---|
| انعطافپذیری در فهم زبان | محدود | بالا |
| پیشبینیپذیری پاسخ | بالا | کمتر |
| هزینه اجرا | کم | بیشتر |
کِی از چتبات مبتنی بر قانون (Rule-based) استفاده کنیم؟
وقتی دامنه گفتگو محدود و کاملاً مشخص است (مثل پیگیری سفارش) و پیشبینیپذیری پاسخها اهمیت بالایی دارد.
کِی از چتبات مبتنی بر LLM استفاده کنیم؟
وقتی دامنه گفتگو باز است، کاربران سؤالات متنوع و غیرقابل پیشبینی میپرسند یا نیاز به درک زمینه مکالمه چندمرحلهای دارید.
مثال چتبات مبتنی بر قانون (Rule-based)
// Rule-based: بر اساس کلیدواژه دقیق
if (message.includes("وضعیت سفارش"))
return "لطفاً شماره سفارش را وارد کنید";
مثال چتبات مبتنی بر LLM
response = llm.chat([
{"role": "system", "content": "دستیار فروشگاه هستی"},
{"role": "user", "content": user_message}
])
اشتباه رایج
اشتباه رایج استفاده از چتبات مبتنی بر LLM بدون محدود کردن دامنه پاسخ (Guardrails) برای سناریوهای حساس (مثل مشاوره مالی یا پزشکی) است؛ بدون کنترل، مدل ممکن است پاسخهای نادرست یا خارج از محدوده مجاز تولید کند.
جمعبندی
برای سناریوهای محدود و قابل پیشبینی از چتبات قانونمحور و برای گفتگوی باز و طبیعی از چتبات مبتنی بر LLM (ترجیحاً با محدودیت و نظارت مناسب) استفاده کنید.