智能客服系統的實現多種多樣，跟所服務的場景有關，本文總結了一種簡單的實現，只保留了最核心的組件，來講解如何實現一個對話系統的搭建。
Intent & Slot
一個用戶的query進來後，首先要進行意圖和實體抽取，意圖分類用於判斷用戶的目的，比如是詢問怎樣下載APP還是詢問課程價格，至於詢問的是哪個App或者哪個課程，是通過實體抽取來進行的。有了意圖和實體信息後，就可以通過一個狀態機獲取回覆了。
DST（Dialogue State Tracing)
DST就是一個有限狀態機，定義了在已有狀態+某個輸入狀態下，給出輸出+跳轉到的狀態，可以通過一個簡單的規則引擎實現，例如可以定義如下的規則格式：
$$輸入狀態 & 已有前置條件$$需要不滿足的條件$$輸出內容 & 執行動作$$跳轉到的狀態$$規則優先級
該規則可以描述爲：
if (輸入狀態 & 已有前置條件) and not (需要不滿足的條件):
do 輸出內容 & 執行動作
do 跳轉到的狀態
然後實現一個規則引擎來解析該規則即可。用戶的query連同標註id、當前會話狀態等信息傳入狀態機，狀態機匹配成功的情況下返回輸出給用戶的回覆內容，並在後臺執行相應的動作，比如更新用戶的會話狀態，以及將有價值的信息更新到CRM系統。一般在DST中添加的規則主要是任務導向的，就是說一些明確的需要完成的任務相關的話術需要在DST進行配置，比如用戶詢問如何下載APP，引導用戶輸入姓名手機號，引導用戶填寫調查問卷等。其他內容比如一些日常聊天相關的內容，或是一些常見的問題回覆則放在FAQ裏完成。
FAQ
FAQ用於回覆一些常見的問題，包括一些日常閒聊的內容，不指向特定用戶，屬於通用回覆。這裏常用的方法是問題相似度匹配，如常見的雙塔模型+faiss向量召回，同時也需要添加一個規則引擎來處理一些高頻或易出錯的問題。如果FAQ無法獲取置信度高的回覆，可以轉人工。
在線配置平臺
在Intent & Slot、DST、FAQ裏都設計到規則引擎的使用，裏面的規則需要有動態下發的能力，所以需要有一個在線規則配置平臺能實時對規則進行增刪改查，這是一個工程問題，需要靈活設計。
定時任務
定時任務模塊用於在設定的時間點出發某些動作的執行，比如定期提醒用戶上課，定期問候用戶等，該模塊可以藉助消息隊列（MQ）實現。
總結
以上就是一個對話系統的核心實現，這個系統可以進行擴展，比如加入分單系統，評價系統等，這些根據需要擴展即可。