對(duì)話式人工智能產(chǎn)品越來越常見，從Siri到電話客服，不知不覺中它們已在你身邊尋覓了一個(gè)位置。筆者的產(chǎn)品是一款去年上線的客服機(jī)器人，簡(jiǎn)單聊聊從0到1的經(jīng)驗(yàn)。

從交互形式來劃分，智能客服包括純語音（如天貓精靈），純文本（如小冰），純可視化界面（如一些電商的客服，完全通過界面交互來完成對(duì)話），語音+可視化界面（如Siri等手機(jī)助手）。交互形式?jīng)]有好壞，這一點(diǎn)同非AI產(chǎn)品一樣，根據(jù)用戶使用場(chǎng)景選擇最合適的形式即可。

從產(chǎn)品定義出發(fā)，智能客服類產(chǎn)品，最根本的價(jià)值在于以低成本取代人工客服工作中大量重復(fù)性的部分，再基于這個(gè)前提，去挖掘更多商業(yè)變現(xiàn)的可能性。人工客服的工作大致分為兩種，一種是咨詢類的，客服只需回答問題；另一種是申請(qǐng)類的，客服要幫客戶完成一些業(yè)務(wù)辦理。

因此，從可實(shí)現(xiàn)的功能來劃分，智能客服可分為問答式和業(yè)務(wù)辦理式，再細(xì)分為單輪/多輪問答與單輪/多輪業(yè)務(wù)申請(qǐng)。首先什么叫單輪對(duì)話呢？

“吃了嗎您吶？”“吃了”

那么多輪對(duì)話的概念呢？

“吃了嗎您吶？”“吃了”“吃了什么呀”“老北京炸醬面”

多輪對(duì)話的另一個(gè)名字，叫作基于上下文關(guān)系的對(duì)話。單輪與多輪申請(qǐng)也是同理，一句話就能解決的為單輪，需要反復(fù)幾次的是為多輪。

無論是問答還是申請(qǐng)業(yè)務(wù)，作為一個(gè)智能客服，它就離不開NLP，NLP就離不開語料。在如上的例子中，通常的工作方法是，我們定義一個(gè)用戶意圖叫“吃了嗎”，然后把相似的語料（吃了么？吃飯了嗎？吃了沒？你有沒有吃飯？……）喂給機(jī)器人，之后寫一些用例來測(cè)試它識(shí)別的準(zhǔn)確率，如果識(shí)別率較低，就繼續(xù)喂它語料，直到我們對(duì)識(shí)別率滿意為止。用同樣的方法，我們就可以讓機(jī)器人學(xué)會(huì)理解很多種用戶意圖了。

多說一嘴，其實(shí)這里就是機(jī)器學(xué)習(xí)中樣本集與測(cè)試集的概念。樣本集用來學(xué)習(xí)，測(cè)試集用來測(cè)試學(xué)習(xí)的效果。另外由于機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)還是數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)，并沒有真正的理解，所以學(xué)習(xí)效果非常依賴語料的質(zhì)量。直觀的表現(xiàn)是，不同的意圖中，語料差異越大，識(shí)別的準(zhǔn)確率越高。比如，“吃了嗎”和“吃了沒”是相似的，“吃了嗎”和“看星星看月亮從詩詞歌賦談到人生哲學(xué)”是不相似的，那么后者作為兩種意圖去做識(shí)別，就是容易分開的，而前者兩個(gè)說法過于相近，可能會(huì)得到很差的識(shí)別結(jié)果。所以訓(xùn)練師需要了解基本的機(jī)器學(xué)習(xí)原理，才能夠檢查和調(diào)整樣本集的質(zhì)量。

現(xiàn)在我們的機(jī)器人已經(jīng)能夠聽懂一些人話了，下一步只要定義好回復(fù)的內(nèi)容，比如給“吃了嗎”回復(fù)“吃了”，給“睡了嗎”回復(fù)“沒睡”，再把這些需求交給可愛的開發(fā)同學(xué)，一個(gè)支持單輪問答的機(jī)器人就完成了！（好的這是做一個(gè)PM最愉快的時(shí)刻了）

多輪對(duì)話設(shè)計(jì)的本質(zhì)，是定義場(chǎng)景和將多個(gè)單輪對(duì)話進(jìn)行組合。對(duì)于前面提到的例子來說，在“吃了”后面問“吃了什么呀”是正常的結(jié)合語境的問法，而脫離語境問這一句的話，就會(huì)讓聽者感到困惑。所以這部分的需求是這樣寫：

當(dāng)用戶表達(dá)“吃了嗎”的意圖，機(jī)器人應(yīng)回復(fù)“吃了”；當(dāng)用戶上一個(gè)表達(dá)是“吃了嗎”and機(jī)器人回復(fù)是“吃了”and用戶這一個(gè)表達(dá)是“吃了什么呀”，機(jī)器人應(yīng)回復(fù)“老北京炸醬面”；當(dāng)用戶上一個(gè)表達(dá)是“睡了嗎”and機(jī)器人回復(fù)是“沒睡”and用戶這一個(gè)表達(dá)是“吃了什么呀”，機(jī)器人應(yīng)回復(fù)“親您想問什么呢？”

再次把需求交給開發(fā)，我們就得到了一個(gè)支持兩輪對(duì)話的機(jī)器人。如果需要增加輪次或新的場(chǎng)景，那么在此基礎(chǔ)上添加相應(yīng)的邏輯即可。

再說到業(yè)務(wù)辦理，本質(zhì)是在問答的基礎(chǔ)上增加與用戶相關(guān)的數(shù)據(jù)交互，比如當(dāng)用戶說“幫我訂個(gè)車去人民廣場(chǎng)”，那么機(jī)器人應(yīng)該回復(fù)“好的”的同時(shí)，拿用戶的手機(jī)號(hào)和“人民廣場(chǎng)”等信息去完成訂車這一操作。大部分時(shí)候，業(yè)務(wù)辦理和多輪對(duì)話是交叉的，比如訂車的場(chǎng)景下，機(jī)器人可能需要再問一下什么時(shí)間出發(fā)，對(duì)車輛是否有要求，那么這至少要用三輪對(duì)話來完成。

講完了基本框架，再說說落地。在實(shí)際的需求分析過程中，我們需要了解業(yè)務(wù)背景，了解業(yè)務(wù)規(guī)則下人工客服的工作內(nèi)容。從其中歸納出最終用戶一般有哪些需求，他們會(huì)問什么，怎么問，抽取出用戶意圖，根據(jù)重復(fù)性高的對(duì)話流程做對(duì)應(yīng)的輪次設(shè)計(jì)。假設(shè)我們做的是信用卡客服機(jī)器人，那么用戶意圖很可能有“手續(xù)費(fèi)怎么算”“逾期了有什么影響”，下一句用戶則可能會(huì)繼續(xù)問，“那我還上了還影響嗎”。這其中需要思考的點(diǎn)很多，原則包括但不限于：

• 了解業(yè)務(wù)規(guī)則，了解最終用戶的需求；
• 抽取意圖時(shí)注意差異化，意圖過于接近會(huì)給后期的識(shí)別結(jié)果帶來麻煩；
• 從用戶記錄中提取語料時(shí)要注意篩選，高質(zhì)量的語料是高識(shí)別率的前提；
• 設(shè)計(jì)輪次時(shí)要跟意圖一起考慮，不能基于無法識(shí)別的意圖做設(shè)計(jì)；

以及有一個(gè)格外需要注意的地方是，對(duì)話式智能產(chǎn)品與其他產(chǎn)品的不同在于，用戶的表達(dá)是不受限的。它不像普通的產(chǎn)品，一個(gè)頁面上如果只有一個(gè)按鈕，那么用戶就不可能有第二個(gè)操作。而對(duì)話中，用戶可能會(huì)講任何東西，例如我的小機(jī)器人已經(jīng)被問了若干次，“你的爸爸媽媽是誰呀”。所以在設(shè)計(jì)流程時(shí)，需要考慮用戶不按正常流程走完的可能性，也要在設(shè)計(jì)回復(fù)時(shí)，盡可能引導(dǎo)用戶往自己想要的方向去做表達(dá)，根本原則是收斂而非發(fā)散。