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機器人話術分享，整理邏輯及優化方案詳解？

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機器人話術分享，整理邏輯及優化方案詳解？

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一、對話設計的重要性1. 對話設計是什么？對話機器人，主要由幾個部分組成：語義識別、信息采集/使用、對話設計、知識庫 。
語義識別：
通常由AI算法模型進行（NLU，自然語言理解），這也是對話機器人中，AI技術應用最多的部分 。當然，算法也有識別不到位的情況，通常會使用規則做矯正/補充 。
信息采集/使用：
即對語義識別的結果做收集、更新、使用 。對話的本質是信息的交換，對于機器人來說，獲取訪客的需求信息至關重要 。信息決定了后續機器人采取的策略與動作 。
知識庫：
知識庫是應用于單輪對話的機器人知識儲備庫，可以為訪客提供答疑服務 。由于知識庫的FAQ特性使然，知識庫側重于一問一答的“知識解答” 。
對話設計：
對話設計是對話機器人的核心部分，相當于機器人的“大腦” 。即：面對什么樣的信息，需要做什么樣的動作，從而讓對話可以順利地進行，并滿足訪客的需求與機器人本身所需達到的目的 。對話設計就是機器人對話邏輯處理的設計 。
2. 對話設計為什么重要？可想而知，如果對話機器人沒有了對話設計，那么機器人基本失去了多輪問答的能力 。相當于訪客問一個問題，機器人回答一個問題 。這在較為簡易的機器人中應用較為常見，但是一旦業務變得復雜一些，機器人就很難處理，應付不來 。在人看來，就像“智障”一樣 。
那為什么不使用AI算法來解決對話邏輯的問題呢？
因為AI技術發展到現在，還無法做到通過會話級的學習，達到應答自如的對話效果 。這就需要AI PM與AI訓練師，通過對話邏輯的設計，讓機器人變得智能，處理業務問題，從而實現預定目標 。
二、對話設計關鍵8個要點對話設計在功能形式上，表現為對話流程 。通常流程與對話場景相對應，即一個流程處理一個對話場景 。當然如果場景較大，可能一個場景需多個流程處理，流程間會協作配合，分別處理不同的任務 。
流程的設計，即機器人“大腦”的設計 。一般通過設定流程邏輯規則，讓機器人具有處理不同問題的能力 。以下為流程設計的關鍵點，提煉為8個 。
1. 流程間執行優先級一個機器人中，有多個流程，數量可達幾十個 。比較通常的情況是在30-40個左右 。當然，流程的多少，跟場景劃分顆粒度粗細有關 。一般而言，一個流程會對應一個意圖 。意圖即為流程的準入條件 。
流程間是需要設定執行的優先級順序的 。為什么？
因為訪客的同一句表述，可能會同時滿足多個流程進入的條件 。此時應該進入哪個流程，就需要人為地劃分優先級 。
你可能會說，這樣劃分科學嗎？有效嗎？是的，這樣并不能保證是最客觀最科學的，但是只能在可能的情況下，盡可能考慮訪客的各種情況下做出最優解 。
在所有的流程中，我們一般做的設計就是，將所有的流程排優先級 。從第一個流程開始匹配，命中則進入流程；未命中則執行下一個流程，直至命中流程為止 。若未有流程命中，則不進入流程 。
所以，在做對話設計時，做好流程間的執行優先級，就可讓機器人在面對訪客表述識別模棱兩可時，做出優先級選擇，從而進入欲進入的流程 。當然，也會出現未考慮到的情況，畢竟語言表達在不同的訪客、不同的場景中，可能千變萬化 。故只能說，在已有條件下找到最優解 。
2. 流程內執行、流程間跳轉優先級當進入流程后，機器人可能會面臨，在同一句訪客表述前，是應該在該流程繼續執行，還是應該跳轉到另外一個流程 。
這個時候你可能會說，如果訪客說到另一個場景/話題，就跳到那個流程；如果是繼續當前的話題，那就應該繼續原有的流程 。思路是這樣的沒錯，但是實際情況往往會比我們預想的復雜 。對于場景清晰界限明確的流程間，比如“播放音樂”和“訂火車票”這兩種涇渭分明的場景，就很容易處理 。但是當出現場景間的界限較為模糊的情況，就較難通過簡單的準則區分 。比如在醫療領域“咨詢牙齒種植”和“咨詢補牙”，由于場景相近，訪客描述的內容可能很相近，機器人做意圖識別時，在一些表述上很難做到區分 。
所以，我們一般會制定一套跳轉規則 。比如，當流程間界限分明/機器人應答策略更希望流程盡量不做跳轉時，設置當前流程執行有限；當流程間界限不太分明/機器人應答策略更希望在不同流程間跳轉時，設置流程跳轉優先 。

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