Knowledge management pada chatbot adalah proses pengelolaan dan pengorganisasian informasi dan pengetahuan yang digunakan oleh chatbot untuk memberikan respons yang tepat dan berguna kepada pengguna. Ini melibatkan pengumpulan, penyimpanan, pemeliharaan, dan peningkatan konten yang digunakan oleh chatbot, sehingga chatbot dapat memberikan jawaban yang akurat dan relevan kepada pengguna berdasarkan pertanyaan atau permintaan yang mereka ajukan.
Aspek- aspek penting yang dibutuhkan pada knowledge management sygma adalah sebagai berikut :
- Agent : Agent adalah entitas atau sistem yang bertanggung jawab untuk mengelola dan memanfaatkan pengetahuan yang tersedia dalam suatu organisasi atau sistem. Agent ini dapat berupa manusia, program komputer, atau teknologi otomatis lainnya yang digunakan untuk mengumpulkan, menyimpan, mengorganisasi, dan menyebarkan informasi atau pengetahuan kepada individu atau entitas lain dalam organisasi. Agent bertindak sebagai “otak” dari chatbot, yang menerima masukan teks dari pengguna, memahami maksud atau tujuan di balik masukan tersebut, dan menghasilkan respons yang relevan berdasarkan pemahaman itu.
- Document : Document pada chatbot mengacu pada pengetahuan yang disimpan dalam bentuk dokumen atau teks tertulis yang digunakan oleh chatbot untuk memberikan respons kepada pengguna. Ini mencakup berbagai jenis dokumen, seperti FAQ (Frequently Asked Questions), artikel, panduan pengguna, dokumen kebijakan, atau dokumen lain yang berisi informasi yang relevan dan berguna bagi pengguna. Document knowledge pada chatbot memainkan peran penting dalam menyediakan jawaban yang tepat dan relevan kepada pengguna berdasarkan informasi yang tersedia. Dengan memanfaatkan pengetahuan dokumen dengan baik, chatbot dapat menjadi alat yang efektif dalam menyediakan dukungan atau informasi kepada pengguna, meningkatkan kepuasan pengguna, dan menghemat waktu dan sumber daya perusahaan.
- Crawler : Crawler web pada chatbot merujuk pada komponen atau modul dalam sistem chatbot yang bertanggung jawab untuk mengumpulkan informasi dari internet secara otomatis. Crawler web pada chatbot bekerja serupa dengan crawler web yang digunakan oleh mesin pencari seperti Google, yang menjelajahi berbagai situs web untuk mengumpulkan informasi yang relevan. Dengan adanya crawler web pada chatbot, sistem dapat secara otomatis mengumpulkan dan menyajikan informasi yang relevan kepada pengguna, tanpa memerlukan intervensi manusia. Ini membantu meningkatkan kemampuan chatbot untuk memberikan respons yang akurat dan berguna kepada pengguna, serta memperluas cakupan informasi yang tersedia.
- SQL Database : SQL database pada chatbot merujuk pada basis data yang menggunakan bahasa pemrograman SQL (Structured Query Language) untuk menyimpan dan mengelola pengetahuan yang digunakan oleh chatbot. Basis data ini dapat berperan sebagai penyimpanan pusat untuk berbagai jenis informasi, seperti teks, gambar, atau data terstruktur lainnya yang diperlukan oleh chatbot untuk
memberikan respons kepada pengguna. Dengan menggunakan SQL database, knowledge chatbot dapat mengakses dan memanfaatkan pengetahuan yang tersimpan dengan efisien, memungkinkan chatbot untuk memberikan respons yang akurat dan relevan kepada pengguna dalam waktu singkat.
Setelah penjelasan singkat mengenai knowledge management diatas berikut adalah langkah – langkah yang dapat dilakukan untuk menggunakan fitur pada knowlede management