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做過了40+個機(jī)器人的總結(jié)：對話機(jī)器人核心功能

看著似乎挺抽象是吧？沒事，我們后面會具體講。簡單地說，現(xiàn)在的AI技術(shù)決定了對話機(jī)器人可以解決的問題是：某個特定行業(yè)領(lǐng)域下，基于某類特定問題，提供簡單固定的解答/服務(wù)。上述的吃早餐對話場景，如果是一個早餐機(jī)器人，它會怎么做呢？假設(shè)它的工作流程是：詢問早餐需求- 做早餐，那么，詢問早餐需求跟你的對話應(yīng)該是這樣的： Bot：早上好，請問你早餐想吃什么呢？（提供選項：粥，包子，面包，花生湯）你：我想喝粥 Bot：好的。那您喝粥配荷包蛋可以嗎？你：好啊，我剛想吃荷包蛋 Bot：吃一個還是兩個呢？你：一個就好了 Bot：再配點(diǎn)腐乳嗎？你：好呀看完這段你可能會說：這效果不是跟我和我媽的對話一樣嘛！機(jī)器人真的有這么厲害嗎？答案是NO，機(jī)器人并沒有那么厲害。為什么？我們從剛才說的對話機(jī)器人可解決的問題看。 1.2.1 特定行業(yè)領(lǐng)域的特定問題上述的對話是基于吃早餐這個話題對應(yīng)的飲食這類領(lǐng)域而定的。如果是所有領(lǐng)域（或者說是開放閾），機(jī)器人是處理不了的。比如你突然問它：我的快遞單號是多少，它可能就沒法解答。因為它只是針對你吃早餐的機(jī)器人。問快遞單號的話，你可以打開淘寶，讓阿里小蜜機(jī)器人回答你：） 1.2.2 提供簡單固定的解答/服務(wù) 機(jī)器人只能提供固定流程的解答與服務(wù)，并不能解答復(fù)雜、隨機(jī)性太大的對話問題。比如剛才的對話，機(jī)器人說：早上好，請問你早餐想吃什么呢？而你說：有鍋邊糊嗎（注解：鍋邊糊是福建早餐小吃）機(jī)器人可能壓根就不知道你在說什么。因為機(jī)器人的這個問題，是有人為的預(yù)設(shè)值，若訪客回復(fù)內(nèi)容，未落在預(yù)設(shè)值內(nèi)，就會出現(xiàn)機(jī)器人無法處理的問題。所以，在設(shè)計機(jī)器人時，需要了解當(dāng)機(jī)器人發(fā)問后，訪客可能會說的內(nèi)容。語言本身就是開放閾的內(nèi)容，訪客會說什么，設(shè)計者只能按照概率大小去設(shè)計，盡量去覆蓋，并無法窮盡訪客的說法。而訪客的語言，又受到個人因素、當(dāng)時環(huán)境因素的影響，從本質(zhì)上來說，這是永遠(yuǎn)的矛盾點(diǎn)。因此，對話機(jī)器人能解決的對話問題，是所有對話語言問題中的一部分，或者說一小部分。雖然對話機(jī)器人做不了非常智能、隨機(jī)性很大的對話問題，但是在某些領(lǐng)域，對話機(jī)器人還是可以很高效、便捷地幫人處理很多對話問題。比如智能客服領(lǐng)域、系統(tǒng)內(nèi)人力資源問答領(lǐng)域等等，這也是目前對話機(jī)器人的價值應(yīng)用領(lǐng)域。二、機(jī)器人對話 2.1 用戶對話場景既然對話機(jī)器人是針對某個特定行業(yè)領(lǐng)域的對話，那么在設(shè)計對話功能之前，第一步是需要明確，對話機(jī)器人解決的是哪個行業(yè)領(lǐng)域，什么訪客，具體什么場景的的問題。這是對話機(jī)器人的框架與邊界，只有先確定，后面的設(shè)計才可以進(jìn)行。 2.1.1 確定行業(yè)領(lǐng)域比如：電商行業(yè) 、金融行業(yè) 、醫(yī)療行業(yè) 等等，行業(yè)決定了訪客特性、機(jī)器人應(yīng)答策略、機(jī)器人知識庫內(nèi)容與結(jié)構(gòu)。 2.1.2 確定對話場景比如：售后場景、售前場景、企業(yè)內(nèi)部接待支持、微信群聊等等。不同的對話場景，可能對應(yīng)不同的對話目的，決定了機(jī)器人該如何應(yīng)答。場景往下拆分，根據(jù)顆粒度從大到小，又可分為：場景- 意圖，指的是場景從大到小的拆分。有的機(jī)器人根據(jù)業(yè)務(wù)需要，還會更細(xì)地拆分為：場景- 主題- 意圖（父意圖）- 意圖（子意圖）。每個意圖下分別對應(yīng)不同的機(jī)器人對話流程，同時流程間會設(shè)定各種規(guī)則，以應(yīng)對在對話中訪客不同的發(fā)問情況。如何確定對話場景？一般需要AI訓(xùn)練師/AI PM，根據(jù)行業(yè)內(nèi)的場景情況，通過人工對話數(shù)據(jù)，或查閱相關(guān)資料/訪談的方式，了解行業(yè)場景特性，并拆分出具體的訪客意圖。比如：在電腦培訓(xùn)售前場景中，根據(jù)訪客對話場景，會劃分咨詢網(wǎng)頁設(shè)計、咨詢JAVA課程、咨詢SEO課程，咨詢Python課程等等。常見的，對話場景的數(shù)量，一般在20個-50個之間不等（當(dāng)然，某些特定對話場景會超出這個范圍）。對話場景的劃分，需遵循MECE原則：相互獨(dú)立，完全窮盡。即：所有意圖需覆蓋所有的訪客意圖情況（完全窮盡），且意圖之間盡量相互獨(dú)立，互不交叉（相互獨(dú)立）。這會為后續(xù)的應(yīng)答策略，做一個良好的場景設(shè)定，讓后續(xù)的對話設(shè)計更好進(jìn)行。 2.2 機(jī)器人應(yīng)答策略雖然不同的對話場景中，機(jī)器人具體的應(yīng)答策略是不一樣的：比如售后場景的機(jī)器人主要以解答為主，而售前場景的機(jī)器人是引導(dǎo)訪客留聯(lián)。但是在所有場景的機(jī)器人中，是有一套適用于對話機(jī)器人設(shè)計的應(yīng)答策略方法論的，差別點(diǎn)在于具體落地機(jī)器人的實(shí)現(xiàn)展示方式。 2.2.1 單輪對話、多輪對話根據(jù)機(jī)器人與訪客對話形式的不同，可以將對話形態(tài)劃分為單輪對話、多輪對話，通俗地講即：你想讓機(jī)器人如何解決訪客的問題。 2.2.1.1 單輪對話：訪客問一個問題，機(jī)器人立即回答比如：訪客：你們培訓(xùn)地點(diǎn)是在哪兒啊？ BOT：我們是在海淀區(qū)知春路25號百事大廈13樓這類訪客問題中，訪客問的是一個客觀的，不隨訪客信息/其他信息等的不同而不同的回答。即：不論訪客是小明，還是小紅，培訓(xùn)地點(diǎn) 它永遠(yuǎn)都是海淀區(qū)知春路25號百事大廈13樓。所以機(jī)器人只需要根據(jù)事實(shí)（通常將該類知識配置在知識庫中），直接回答即可。由于其交互是一問一答，在一個對話輪次中即可解決問題，故稱之為單輪對話。 2.2.1.2 多輪對話：訪客問一個問題，機(jī)器人通過詢問訪客信息，根據(jù)訪客不同的信息作出回答比如：訪客：我可以報六級英語培訓(xùn)班嗎 BOT：請問下您通過四級英語考試了嗎？訪客：通過了 BOT：嗯好的，您可以報六級英語培訓(xùn)班的，這邊登記下您的信息這類訪客問題中，若要進(jìn)行回復(fù)（無論是機(jī)器人/人工），則需確定某些參數(shù)信息才可回復(fù)。是否通過四級英語考試，是上述例子中的參數(shù)變量。通過對應(yīng)一個回答；未通過則對應(yīng)另一個回答。機(jī)器人需要通過詢問訪客這些信息，才能進(jìn)行回答。所以對話需要進(jìn)行多輪的交互，一般為機(jī)器人詢問-訪客答的方式，故稱之為多輪對話。這兩種對話形式，也構(gòu)成了目前對話機(jī)器人的對話，是對話的框架基礎(chǔ)。為什么沒有其他類型的對話形式呢？原因很簡單，因為現(xiàn)有的NLP技術(shù)，在支撐具體業(yè)務(wù)場景下，這兩種對話形式是最有效的。或者換句話說，暫時沒有第三種方式讓機(jī)器人更好地服務(wù)訪客。而對話機(jī)器人的設(shè)計，主要在于對話策略的設(shè)計，具體表現(xiàn)在對話流程的邏輯設(shè)計。單輪對話由于其一問一答的形式，基本不需要對話邏輯的設(shè)計，其重點(diǎn)在于知識的構(gòu)建和回答的設(shè)計。所以，對話設(shè)計的重點(diǎn)，在于多輪對話的設(shè)計。 2.2.2 多輪對話設(shè)計多輪對話的設(shè)計要點(diǎn)：場景、對話流程、信息流轉(zhuǎn)。 2.2.2.1 場景定義對話場景，行業(yè)內(nèi)機(jī)器人的做法主要是通過意圖定義場景。比如：咨詢Python課程這個意圖，通過對意圖的解答和服務(wù)，來完成機(jī)器人對話。 2.2.2.2 對話流程這個是對話機(jī)器人的核心，包括：對話流程如何運(yùn)轉(zhuǎn)、異常情況該如何處理、多輪對話與單輪對話的協(xié)作配合。 2.2.2.3 信息流程對話內(nèi)的信息，是對話的核心要素。所以需要設(shè)計：對話內(nèi)信息如何流轉(zhuǎn)；同時，由于機(jī)器人是需要和對話外的系統(tǒng)做信息交流，所以也需設(shè)計對話外信息如何與對話內(nèi)信息進(jìn)行交互流轉(zhuǎn)。 2.3 核心功能要點(diǎn) 2.3.1 場景識別場景識別，是對對話場景、用戶意圖的識別。這也是對話中體現(xiàn)AI技術(shù)運(yùn)用的核心功能。行業(yè)內(nèi)主流的做法，是用意圖來定義，對應(yīng)的AI技術(shù)就是意圖識別，本質(zhì)上是一種分類算法。比如：咨詢Python課程這個意圖，需要提供訪客關(guān)于這個意圖的各式各樣的說法，進(jìn)行模型訓(xùn)練，從而教會模型去識別。所以需提供讓用戶可進(jìn)行意圖定義、語料定義的功能，讓用戶可進(jìn)行配置。通常的做法是： 2.3.1.1 讓用戶構(gòu)建語料主要有2種方式：

標(biāo)簽：鄂州四平通遼雅安臺灣揚(yáng)州保定廊坊

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