目前落地的对话机器人
公司 | 产品 | 技术 |
百度 | Unit | KBQA+FAQ |
google | Dialogue flow | |
网易 | 七鱼 | |
阿里 | 小蜜 | KBQA |
1. 百度的Unit
智能对话定制与服务平台UNIT（Understanding and Interaction Technology），主页：https://ai.baidu.com/unit/home 一个简单的对话技能从无到有需要以下四个步骤：
- 创建技能
- 配置意图及词槽
- 配置训练数据
- 训练模型
Unit是一个对外的开发平台，是to B，在不同的行业基于平台做二次开发。Unit将对话分为了对话技能、问答技能以及对话式问答技能，分别对应了任务型、问答型、知识问答型对话。应用的案例有21个，看文档的情况是从2018年下半年就开始了（教程文档是在2018年7月份上传上去的），一共两年的时间，应用的行业有教育培训、零售、酒店旅游、企业服务、生活服务、商业地产、智能硬件、法律政务、软件工具等行业。
知识库的配置有两种，一个是知识图谱，另一个是问答对。
问答技能是基于FAQ的问答：需要配置问答对，包括标准问题，相似问题，答案，触发规则（问句中包含xxx时），答案可以添加多个，支持问答对的导入导出，并且有样例文件。配置完成后，需要训练模型，训练完成后可以提供服务。在线可以选择训练的服务器。
对话技能是多轮对话的流程，需要定义意图，每个意图定义不同的槽位，槽位可以是必填或者选填。
2. google dialogue flow
文档地址：https://cloud.google.com/dialogflow/docs
3. 阿里小蜜
知识结构化在阿里小蜜中的应用：https://www.bilibili.com/read/cv4144645/ 知识结构化推动智能客服升级：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NTMyOTI4Mw==&mid=2247493403&idx=1&sn=9cd4a6d15687c52c4a02694538d6bca5&chksm=fbd75577cca0dc6196e23e6aa676ef8ee87362cbc8a627c0571af7089b7bec54111a4cf2b995&scene=27#wechat_redirect
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- 数据收集
收集并整理现有的服务数据，例如帮助中心文档 - 业务梳理
确定机器人的服务范围，按照业务结构或服务场景来梳理知识结构 - 语料准备
如果有历史语料积累，可以收集历史上客服与用户真实的对话聊天记录，为知识构建或算法建模提供语料素材 - 问答型知识构建
问答型知识构建根据业务结构及历史语料梳理问答型知识，并在知识库中进行录入 - 任务型知识构建
任务型知识构建梳理机器人需要向用户进行多次询问和确认的对话，并在对话工厂中进行录入 - 机器人搭建
配置机器人，将已创建的知识和对话流绑定到机器人 - 效果测评
根据机器人的服务范围目标评测机器人的场景覆盖率；准备评测问题集进行机器人问答准确率的效果评测 - 部署上线
评测效果达到上线指标后可将机器人进行线上部署，向用户提供服务
主要是三类机器人：问答型、多轮对话型（任务型）、闲聊型。其中问答型是用FAQ来做的，多轮对话型是用对话工厂，通过拖拽来配置对话流程，发布之后可以在线测试，需要配置意图，槽位等。闲聊机器人是作为插件来使用的，属于预制到内部的，可以支持问好、再见等18个话题。
