隨著人工智能的發展，智能客服機器人已經走進我們的生活，已經成為各行各業必不可少的工具。然而，市面上出現了很多智能客服機器人，質量卻參差不齊。這主要是因為缺乏對智能客服機器人原理的理解，不清楚智能客服機器人的實現方式。今天我們就來學習一下智能客服機器人的工作原理吧!

數據分析

智能客服機器人不僅要從知識庫中學習，還需要對客戶的問題進行分析。因為知識圖譜是一個開放的系統，這也決定了智能客服機器人需要不斷地進行自我學習和自我改進。只有當數據足夠多，智能客服機器人才能有更多的經驗和知識儲備。這也是為什么很多智能客服機器人都需要先進行數據分析。

關鍵詞匹配

當用戶輸入一個關鍵詞時，系統會根據用戶輸入的關鍵詞進行匹配，然后根據匹配結果生成一個回復文本。匹配的時候，系統會首先對用戶輸入的關鍵詞進行處理，將其轉化為文本;其次是對文本進行預處理，將文本轉化為自然語言。

預處理之后，系統會對自然語言進行分析、理解和歸類，然后根據關鍵詞匹配結果生成一個回復文本;最后是對回復文本進行再分類，將其按類別分為幾個模塊。比如智能客服機器人可以分為智能問答、智能回訪等幾個模塊。

知識圖譜

知識圖譜是人工智能領域的一種很重要的技術，它是用來解決自然語言處理、信息檢索、數據挖掘和知識發現等問題的，知識圖譜是人工智能的核心之一，主要有三種存儲方式：關系型數據庫、圖數據庫和無關系數據庫。

目前，主流的知識圖譜構建方式有三種：圖數據庫(如 Bigtable)、關系型數據庫(如 MySQL)和無關系數據庫(如 Kylin)。其中， Bigtable是目前最流行的知識圖譜構建方式，其存儲方式是以圖結構存儲。MySQL和 Kylin分別以 MySql和 Kylin作為底層存儲，可以方便地根據業務需求選擇適合的存儲方式。

知識檢索

當用戶在問出問題時，智能客服機器人將根據用戶的歷史咨詢記錄，判斷其對問題的理解程度，并作出準確的回答。當用戶通過智能客服機器人查詢到答案后，智能客服機器人將根據用戶的提問進行相關的回答。

智能客服機器人能夠解決許多問題，在以后的生活中會更加方便。如果你對智能客服機器人感興趣，就可以看看上面的內容了!

文本問答

文本問答是根據對話中的實體和關系進行匹配，將用戶輸入的問題轉換成文本，然后由回答者利用一定的技術手段進行回復。

智能客服機器人的工作原理就是以上五種，現在市面上很多智能客服機器人都是這樣工作的。我們可以根據自己的需求選擇合適的智能客服機器人。

在選擇智能客服機器人時，要注意客服機器人的質量，確保能夠完成自己設定的工作任務，最好是使用人工智能技術實現自定義回答問題。