聊天機器人怎麼選？流程型 vs. LLM 大解密，優缺點一次看懂
你是不是也常遇到網站右下角跳出來的聊天視窗？或是跟智慧音箱對話？現在 AI 聊天機器人越來越普遍，但你知道嗎？它們其實分成兩大類：一種是按部就班的「流程導向」機器人，另一種則是更聰明、更會聊天的「大型語言模型 (LLM)」機器人。這兩種差在哪？哪個比較好？這篇文章就帶你一次搞懂！
按部就班的乖寶寶：流程導向聊天機器人
想像一下，流程導向聊天機器人就像是一個非常聽話、完全照著劇本走的演員。你跟它的互動，其實是開發者事先設計好的一套流程圖。你點一個按鈕，它就走到下一步；你輸入某個關鍵字，它就給你設定好的答案。一切都在掌握之中。
它是怎麼運作的？
簡單來說，就是「一個口令，一個動作」。設計者會預先畫好一張「對話地圖」，上面有各種可能的路徑和節點。當你開始跟它聊天，就像是走進這個地圖，它會一步步引導你。
比方說，你想在網路服飾店買衣服，這個流程型機器人可能會這樣問：
- 機器人：「哈囉！想找什麼樣的衣服呢？」 (下面可能給你幾個按鈕：上衣、褲子、洋裝…)
- 你： (點了「上衣」)
- 機器人：「好的，想找長袖還是短袖呢？」 (再給你按鈕：長袖、短袖)
- 你： (點了「短袖」)
- 機器人：「了解！那您的尺寸是？」 (選項：S, M, L, XL…)
- 你： (點了「M」)
- 機器人：「為您推薦這幾款 M 號短袖上衣，看看喜不喜歡？」 (顯示商品)
看到了嗎？整個過程就像在填選擇題，機器人透過預設好的選項（通常是按鈕形式），一步步縮小範圍，最後給你結果。
- 例如，常見的身份確認：
- ☐ 我是新朋友
- ☐ 我是老客戶
這種方式很直覺，使用者不太會迷路。
流程型的好處？穩定、可控，而且目標明確
聽起來好像有點笨笨的？先別急著下定論，流程導向機器人可是有很多優點的！
- 目標導向，不易失焦： 這種機器人的最大好處就是「專注」。你想讓它完成特定任務，例如訂位、查詢訂單、基本問答，它就能精準地引導使用者達成目標，不太會聊到天南地北去。一開始它可能就會說清楚：「我是來幫您預約的」或「我可以幫您查詢訂單進度喔」。
- 記得你說過什麼（在流程內）： 因為是照著劇本走，所以在同一個對話流程裡，它能輕易記住你前面選了什麼。就像上面買衣服的例子，它會記得你要找「短袖」、「M 號」，不會問了又問，體驗很流暢。
- 結果可預測，超穩定： 這點對企業來說很重要。因為所有對話路徑和回覆都是你親手設計的，你知道使用者選了 A，機器人就一定會回 B。不會有意外的回答或失控的言論出現，品質很穩定。
- 修改調整很方便： 如果發現某個環節不太順，或是想增加新功能，可以直接去修改那個「對話地圖」上的節點或路徑。哪裡有問題就修哪裡，相對容易維護。
但… 它是不是有點太「死板」了？
當然，有好就有壞。流程導向機器人最大的問題，可能就是你心裡想的那個詞──「死板」。
- 框架限制，不夠靈活： 它的優點（目標導向）反過來也是缺點。使用者只能在設計好的框框裡互動，沒辦法問一些流程以外的問題。如果使用者想跳脫劇本，機器人可能就「當機」或重複「我不懂你的意思」。
- 對話生硬，不夠「人味」： 有沒有遇過那種，你換個說法它就聽不懂的狀況？因為它主要依賴關鍵字和按鈕，如果你的用詞跟它設定的不一樣，它可能就無法理解。聊起來就比較像在跟機器互動，少了點人情味。
- 回答重複，容易膩： 因為回答都是預設好的，它沒辦法根據聊天氣氛或你的語氣做調整。同一個問題問一百次，它可能還是一百次都給完全一樣的答案。對於常客來說，可能會覺得有點無聊，甚至感覺冷冰冰的。
新來的挑戰者：大型語言模型 (LLM) 聊天機器人
聊完了流程型，就該談談現在當紅的 LLM 聊天機器人了。你可以把它想像成一個讀萬卷書、而且很會聊天的學霸。它透過學習海量的文本資料，學會了像人一樣理解和生成語言。大家熟知的 ChatGPT 就是 LLM 的一種應用。
那這兩種機器人擺在一起比，到底差在哪呢？
- 語言理解能力：
- LLM： 強項！能理解比較複雜、模糊、甚至帶有情緒的語句，回答也更自然流暢，就像在跟真人聊天。
- 流程型： 比較弱。主要靠關鍵字和固定選項，理解範圍有限。
- 彈性與靈活性：
- LLM： 超級靈活！可以應對各種意想不到的問題和話題，就算使用者隨意跳轉話題，它通常也能跟上。
- 流程型： 比較受限。只能處理預先設定好的對話流程。
- 上下文掌握：
- LLM： 記憶力更好！更能理解和記住較長、較複雜的對話脈絡，讓對話更連貫。
- 流程型： 記憶力有限。通常只記得當前流程內的資訊。
- 個人化互動：
- LLM： 可以！能根據使用者的語氣、用詞習慣，甚至過往的對話紀錄，調整自己的回應風格，提供更個人化的感覺。
- 流程型： 比較難。回應千篇一律，無法針對個別使用者做太多調整。
- 學習與進化：
- LLM： 會自己變聰明！可以透過持續學習新的資料來改進自己。
- 流程型： 需要人工介入。得靠工程師或設計師手動更新腳本和流程。
- 建置與維護：
- LLM： 門檻較高。需要大量的計算資源、資料和專業知識來訓練和維護，成本也比較高。
- 流程型： 相對簡單。架構清楚，開發和維護的門檻與成本都比較低。
所以，到底哪個比較好？看你的需求！
聊了這麼多，你可能會想：「那到底該選哪一種？」老實說，這沒有標準答案，完全取決於你的需求和應用場景。
- 如果你需要的是：
- 高度結構化的任務 (例如：預約、訂購、狀態查詢)
- 結果絕對可控、不能出錯
- 快速導入、成本考量
- 使用者互動路徑相對固定 那麼，「流程導向聊天機器人」可能是個穩定又高效的好選擇。 它就像一個忠實的員工，把交辦的任務做得又快又好。
- 如果你需要的是：
- 處理開放式、多樣化的使用者查詢
- 更自然、更像真人的對話體驗
- 提供個人化的建議或互動
- 需要機器人能理解複雜脈絡 那麼，「LLM 聊天機器人」的彈性和智慧會更符合你的期待。 它就像一個聰明博學的顧問，能跟你天南地北地聊。
未來趨勢：強強聯手？
雖然 LLM 看起來很厲害，但流程導向機器人也並非過時。它們各自的優點在特定場景下仍然無法取代。
更有趣的是，未來的趨勢可能是兩者的結合。想像一下，一個聊天機器人，它有流程導向的穩定骨架，但在需要彈性對話或理解複雜語意時，又能呼叫 LLM 的大腦來支援？這種「混合型」的聊天機器人，或許能兼具兩者的優點，提供更強大、更全面的服務。
總之，技術一直在進步，了解不同工具的特性，才能為你的需求找到最合適的解決方案。希望這篇文章能幫助你更了解這兩種聊天機器人的世界！
