什麼是個人化 Chatbot？

個人化 Chatbot 是能根據使用者的 資料、偏好、行為與歷史互動，調整回覆內容與對話風格的智能系統。

📘 範例：

使用者A：「推薦晚餐。」
→ Chatbot：「上次你喜歡義大利麵，今天要不要試試附近的新義式餐廳？」

使用者B：「推薦晚餐。」
→ Chatbot：「你偏好健康餐，我幫你找了幾家沙拉吧。」

同一句話，根據使用者不同而給出不同回答，這就是個人化。

個人化的四個層級
1️⃣ 靜態個人化（Static Personalization）
根據使用者基本資料（年齡、地區、語言）
「早安！現在台北天氣晴朗☀️」
2️⃣ 動態個人化（Dynamic Personalization）
根據使用者的行為或歷史紀錄
「你上次搜尋過旅館，要我幫你看這週末的房價嗎？」
3️⃣ 情境個人化（Contextual Personalization）
依照當前情境、時間、裝置等動態因素
「現在是午餐時間，附近餐廳我幫你整理好了！」
4️⃣ 預測型個人化（Predictive Personalization）
使用機器學習預測使用者需求
「你常在週五點外送，要不要我幫你先預約？」

個人化設計的核心資料來源
使用者資料
名稱、性別、地點、語言偏好
「嗨，小明！」、「Bonjour！」
互動紀錄
過去對話內容、常見問題
「你昨天問過旅遊方案，我幫你接續查詢。」
行為數據
點擊、停留時間、回應傾向
「你對科技新聞特別感興趣。」
反饋回收
使用者評價與回饋
「根據你的喜好，我下次會多提供美食推薦。」

個人化 Chatbot 的設計流程
資料收集 → 偏好建模 → 對話生成 → 持續學習與更新

步驟解說：

1. 資料收集：蒐集使用者互動與偏好（在合法與透明條件下）。
2. 偏好建模：建立使用者的行為模型（User Profile）。
3. 回應生成：根據模型動態調整回答內容。
4. 持續學習：透過回饋與新資料不斷更新。

設計原則

1. 以使用者為中心（User-Centric）
   • 個人化不是炫技，而是為了提升體驗。
2. 保持透明與可控（Transparency & Control）
   • 使用者應能查看、修改、或刪除個人化資料。
3. 漸進式個人化（Progressive Personalization）
   • 從簡單偏好開始（語言、主題），逐步深化至預測性推薦。
4. 尊重隱私（Privacy by Design）
   • 資料最小化原則：只保存必要資訊，且確保安全加密。

挑戰與改進方向

1. 隱私合規問題（GDPR、CCPA）
2. 資料偏差（Data Bias）
3. 過度個人化導致反感（Creepy Effect）
4. 即時更新的技術成本