智能客服知识及搭建

骑猪看日落 2022-10-11 14:54 51阅读 0赞

## 智能客服知识及搭建 ##

大趋势：人工智能时代里，需要机器更加适应人和人之间的交互方式，而不是人适应机器。在未来里，交互界面会减少，取而代之的是更多的对话系统。

### 1.单轮对话 ###

单轮对话是指简单的一问一答，问题可以用一句话来描述，不依赖于上下文。
    	一般这样的问答依赖于一个知识库/问答对集合，机器人从知识库里检索相似的问题，给出答案。

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nYmlqdW4xMjMw_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
**1. 召回率：**

机器人回答问题的问题数/问题总数。
    	会话没有召回存在两种情况：
    	1.知识库不够全面，需要完善知识库
    	2.相似问题在知识库里，但由于语义理解问题没有找到，这种情况需要优化算法

**2. 准确率：**

机器人正确回答的问题数/问题总数，对不同的类型的机器人有不同的指标。
    对任务型和问答型机器人来说，宁愿不回答也不能答错。
    对闲聊性机器人来说，准确率并非主要评判指标。

**3.问题解决率：**

机器人成功解决的问题数/问题总数
    机器人成功解决问题的总数=（问题总数-转人工客服的问题数量-顾客反馈不满意的问题数量）

注：企业需要设置合理的机器人转人工客服策略，确保顾客在机器人不能很好的解决问题的情况下，可以转由人工客服接待。同时，企业在客服系统中应该提供对机器人客服的反馈和打分机制。

**总结：单轮对话的难点：**

1.识别同一问题的不同表达方式
     2.理解语义细微差别，处理差异性问法
     3.聚类高频问题，自动学习优化知识库
    （提高召回率和准确率，需要完善知识库。人工补充知识库是非常困难的，机器人需要有自主学习能力，根据历史对话数据，自动总结以及挖掘不在知识库内的高频问句，补充和完善知识库）

### 2. 多轮对话 ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nYmlqdW4xMjMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
**1.任务完成率**  
成功结束的多轮会话数/多轮会话总数  
注：会话成功结束，并不一定意味着问题得到解决，也有可能客户没有从机器人处得到所需答案。通常，多轮会话机器人会设置转人工策略，当机器人会话不能继续时，转交给人工客服处理。  
**2.定制难度**  
1.是否提供完整的API接口和开发文档，技术开发人员能够快速开发和集成。  
2.是否支持非AI专业人员开发多轮对话模型。  
3.界面交互体验是否优秀，是否支持直接可视化编辑。  
**3.补充信息**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nYmlqdW4xMjMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
**总结：多轮对话难点**  
1.准确进行语义理解  
2.状态管理及个性化语言生成  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nYmlqdW4xMjMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nYmlqdW4xMjMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
**意图识别**  
意图识别是指识别提问者的潜在目的及表达诉求  
难点：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nYmlqdW4xMjMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

### 3.基于语义解析的常见技术手段（了解） ###

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nYmlqdW4xMjMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 6]

### 二.对话系统分类 ###

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![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nYmlqdW4xMjMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 8]  
**总结**

要尽可能融合这三种类型，使得机器人更加智能

**2.1 .设计注意事项**  
1.简洁明了，不要把用户当成傻瓜，要遵循格里斯法则  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nYmlqdW4xMjMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 9]  
2.对话语句要自然  
3.处理新手用户&老用户  
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4.适当使用问候语&结束语  
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5.积极确认  
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注意：  
1.问答用于在话题更换前表示接受、拒绝、二次确定、更正。  
2.对重复信息需要谨慎，应答要避免滥用  
**5.1显性确认**  
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**5.2隐性确认**  
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**5.3置信度综合的显性确认和隐性确认**  
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**5.4确认策略话术对比**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nYmlqdW4xMjMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 16]  
**6.随机策略**  
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**7.使用对话标识**  
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![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nYmlqdW4xMjMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 19]  
**8.加入异常处理**  
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**9.设计对话通用模块**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nYmlqdW4xMjMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 21]  
**10.设计延迟话术**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nYmlqdW4xMjMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 22]  
**11.设计歧义消除话术**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nYmlqdW4xMjMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 23]  
**12.主动学习**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nYmlqdW4xMjMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 24]

### 三、构建一个对话系统 ###

前戏（理解对话系统根源）  
对话系统其实就是用AI模拟人和人的对话，说的再通俗一点，就是用计算机模拟人类对话

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nYmlqdW4xMjMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 25]  
第一步：定义对话系统  
确定场景边界  
梳理业务要素/知识库  
撰写故事线  
抽取对话流程  
**第二步：富集数据资源**  
资源类型：

（相关概念会在UNIT概览篇中出现（智能客服搭建（4）））

词典词槽  
对话样本  
问答对  
如何富集：

指定业务场景提取数据  
对话日志中抽象相关数据（用户使用产品后反馈的信息）  
官方数据库  
**第三步：搭建系统、训练、评估和调优**  
这一步应该是我们比较关注的点，但一个项目的诞生，我们不只是应该关注研发这一步，应该做到观览大局，毕竟没有前面的积累，研发出来的产品也不会很好。

这里有两种方法实现：

代码工程实现，耗费成本大，技术要求高。（坦白而言，这是作为一个智能专业出身所要努力做到的）  
第三方工具实现（本次的项目搭建基于此，要先学会站在巨人（百度UNIT）的肩膀上做事情，然后再努力成为巨人）  
在评估和调优的时候，我们要找第三方人（包括搭建机器人团队以外的人和用户）让他们使用我们的机器人并反馈使用体验，针对反馈结果我们队机器人进行优化。

**第四步：系统接入：**  
全渠道API接入  
（产品发布）接入原则：用户在哪里，服务就接入哪里

通用模块  
智能人机协作（何时转入人工服务）  
用户评价管理  
数据化商业决策  
**第五步：运营迭代**

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![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3poYW5nYmlqdW4xMjMw_size_16_color_FFFFFF_t_70 27]  
**对话系统的生命周期（了解）**  
与传统软件开发不同，需要设计故事线，考虑不同平台，要善于使用用户的对话日志，通过分析日志来完善系统。  
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