目前落地的對話機器人
| 公司 | 產品 | 技術 |
|---|---|---|
| 百度 | Unit | KBQA+FAQ |
| Dialogue flow | ||
| 網易 | 七魚 | |
| 阿里 | 小蜜 | KBQA |
1. 百度的Unit
智能對話定製與服務平臺UNIT（Understanding and Interaction Technology），主頁：https://ai.baidu.com/unit/home
一個簡單的對話技能從無到有需要以下四個步驟：
- 創建技能
- 配置意圖及詞槽
- 配置訓練數據
- 訓練模型
Unit是一個對外的開發平臺，是to B，在不同的行業基於平臺做二次開發。Unit將對話分爲了對話技能、問答技能以及對話式問答技能，分別對應了任務型、問答型、知識問答型對話。應用的案例有21個，看文檔的情況是從2018年下半年就開始了（教程文檔是在2018年7月份上傳上去的），一共兩年的時間，應用的行業有教育培訓、零售、酒店旅遊、企業服務、生活服務、商業地產、智能硬件、法律政務、軟件工具等行業。
知識庫的配置有兩種，一個是知識圖譜，另一個是問答對。
問答技能是基於FAQ的問答：需要配置問答對，包括標準問題，相似問題，答案，觸發規則（問句中包含xxx時），答案可以添加多個，支持問答對的導入導出，並且有樣例文件。配置完成後，需要訓練模型，訓練完成後可以提供服務。在線可以選擇訓練的服務器。
對話技能是多輪對話的流程，需要定義意圖，每個意圖定義不同的槽位，槽位可以是必填或者選填。
2. google dialogue flow
文檔地址：https://cloud.google.com/dialogflow/docs
3. 阿里小蜜
知識結構化在阿里小蜜中的應用：https://www.bilibili.com/read/cv4144645/
知識結構化推動智能客服升級：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1NTMyOTI4Mw==&mid=2247493403&idx=1&sn=9cd4a6d15687c52c4a02694538d6bca5&chksm=fbd75577cca0dc6196e23e6aa676ef8ee87362cbc8a627c0571af7089b7bec54111a4cf2b995&scene=27#wechat_redirect
在阿里雲上可以免費使用三個月。使用流程
- 數據收集
收集並整理現有的服務數據，例如幫助中心文檔 - 業務梳理
確定機器人的服務範圍，按照業務結構或服務場景來梳理知識結構 - 語料準備
如果有歷史語料積累，可以收集歷史上客服與用戶真實的對話聊天記錄，爲知識構建或算法建模提供語料素材 - 問答型知識構建
問答型知識構建根據業務結構及歷史語料梳理問答型知識，並在知識庫中進行錄入 - 任務型知識構建
任務型知識構建梳理機器人需要向用戶進行多次詢問和確認的對話，並在對話工廠中進行錄入 - 機器人搭建
配置機器人，將已創建的知識和對話流綁定到機器人 - 效果測評
根據機器人的服務範圍目標評測機器人的場景覆蓋率；準備評測問題集進行機器人問答準確率的效果評測 - 部署上線
評測效果達到上線指標後可將機器人進行線上部署，向用戶提供服務
主要是三類機器人：問答型、多輪對話型（任務型）、閒聊型。其中問答型是用FAQ來做的，多輪對話型是用對話工廠，通過拖拽來配置對話流程，發佈之後可以在線測試，需要配置意圖，槽位等。閒聊機器人是作爲插件來使用的，屬於預製到內部的，可以支持問好、再見等18個話題。
