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做過了40+個機器人的總結：對話機器人核心功能

看著似乎挺抽象是吧？沒事，我們后面會具體講。簡單地說，現在的AI技術決定了對話機器人可以解決的問題是：某個特定行業領域下，基于某類特定問題，提供簡單固定的解答/服務。上述的吃早餐對話場景，如果是一個早餐機器人，它會怎么做呢？假設它的工作流程是：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！機器人真的有這么厲害嗎？答案是NO，機器人并沒有那么厲害。為什么？我們從剛才說的對話機器人可解決的問題看。 1.2.1 特定行業領域的特定問題上述的對話是基于吃早餐這個話題對應的飲食這類領域而定的。如果是所有領域（或者說是開放閾），機器人是處理不了的。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器人。問快遞單號的話，你可以打開淘寶，讓阿里小蜜機器人回答你：） 1.2.2 提供簡單固定的解答/服務機器人只能提供固定流程的解答與服務，并不能解答復雜、隨機性太大的對話問題。比如剛才的對話，機器人說：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）機器人可能壓根就不知道你在說什么。因為機器人的這個問題，是有人為的預設值，若訪客回復內容，未落在預設值內，就會出現機器人無法處理的問題。所以，在設計機器人時，需要了解當機器人發問后，訪客可能會說的內容。語言本身就是開放閾的內容，訪客會說什么，設計者只能按照概率大小去設計，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、當時環境因素的影響，從本質上來說，這是永遠的矛盾點。因此，對話機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。雖然對話機器人做不了非常智能、隨機性很大的對話問題，但是在某些領域，對話機器人還是可以很高效、便捷地幫人處理很多對話問題。比如智能客服領域、系統內人力資源問答領域等等，這也是目前對話機器人的價值應用領域。二、機器人對話 2.1 用戶對話場景既然對話機器人是針對某個特定行業領域的對話，那么在設計對話功能之前，第一步是需要明確，對話機器人解決的是哪個行業領域，什么訪客，具體什么場景的的問題。這是對話機器人的框架與邊界，只有先確定，后面的設計才可以進行。 2.1.1 確定行業領域比如：電商行業、金融行業、醫療行業等等，行業決定了訪客特性、機器人應答策略、機器人知識庫內容與結構。 2.1.2 確定對話場景比如：售后場景、售前場景、企業內部接待支持、微信群聊等等。不同的對話場景，可能對應不同的對話目的，決定了機器人該如何應答。場景往下拆分，根據顆粒度從大到小，又可分為：場景- 意圖，指的是場景從大到小的拆分。有的機器人根據業務需要，還會更細地拆分為：場景- 主題- 意圖（父意圖）- 意圖（子意圖）。每個意圖下分別對應不同的機器人對話流程，同時流程間會設定各種規則，以應對在對話中訪客不同的發問情況。如何確定對話場景？一般需要AI訓練師/AI PM，根據行業內的場景情況，通過人工對話數據，或查閱相關資料/訪談的方式，了解行業場景特性，并拆分出具體的訪客意圖。比如：在電腦培訓售前場景中，根據訪客對話場景，會劃分咨詢網頁設計、咨詢JAVA課程、咨詢SEO課程，咨詢Python課程等等。常見的，對話場景的數量，一般在20個-50個之間不等（當然，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立，互不交叉（相互獨立）。這會為后續的應答策略，做一個良好的場景設定，讓后續的對話設計更好進行。 2.2 機器人應答策略雖然不同的對話場景中，機器人具體的應答策略是不一樣的：比如售后場景的機器人主要以解答為主，而售前場景的機器人是引導訪客留聯。但是在所有場景的機器人中，是有一套適用于對話機器人設計的應答策略方法論的，差別點在于具體落地機器人的實現展示方式。 2.2.1 單輪對話、多輪對話根據機器人與訪客對話形式的不同，可以將對話形態劃分為單輪對話、多輪對話，通俗地講即：你想讓機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，機器人立即回答比如：訪客：你們培訓地點是在哪兒啊？ BOT：我們是在海淀區知春路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，培訓地點它永遠都是海淀區知春路25號百事大廈13樓。所以機器人只需要根據事實（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，機器人通過詢問訪客信息，根據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班的，這邊登記下您的信息這類訪客問題中，若要進行回復（無論是機器人/人工），則需確定某些參數信息才可回復。是否通過四級英語考試，是上述例子中的參數變量。通過對應一個回答；未通過則對應另一個回答。機器人需要通過詢問訪客這些信息，才能進行回答。所以對話需要進行多輪的交互，一般為機器人詢問-訪客答的方式，故稱之為多輪對話。這兩種對話形式，也構成了目前對話機器人的對話，是對話的框架基礎。為什么沒有其他類型的對話形式呢？原因很簡單，因為現有的NLP技術，在支撐具體業務場景下，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器人更好地服務訪客。而對話機器人的設計，主要在于對話策略的設計，具體表現在對話流程的邏輯設計。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計，其重點在于知識的構建和回答的設計。所以，對話設計的重點，在于多輪對話的設計。 2.2.2 多輪對話設計多輪對話的設計要點：場景、對話流程、信息流轉。 2.2.2.1 場景定義對話場景，行業內機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，來完成機器人對話。 2.2.2.2 對話流程這個是對話機器人的核心，包括：對話流程如何運轉、異常情況該如何處理、多輪對話與單輪對話的協作配合。 2.2.2.3 信息流程對話內的信息，是對話的核心要素。所以需要設計：對話內信息如何流轉；同時，由于機器人是需要和對話外的系統做信息交流，所以也需設計對話外信息如何與對話內信息進行交互流轉。 2.3 核心功能要點 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AI技術運用的核心功能。行業內主流的做法，是用意圖來定義，對應的AI技術就是意圖識別，本質上是一種分類算法。比如：咨詢Python課程這個意圖，需要提供訪客關于這個意圖的各式各樣的說法，進行模型訓練，從而教會模型去識別。所以需提供讓用戶可進行意圖定義、語料定義的功能，讓用戶可進行配置。通常的做法是： 2.3.1.1 讓用戶構建語料主要有2種方式：

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