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榮耀標識AI產品經理必知的兩類ChatBot詳解
編輯導語：對話機器人（ChatBot）目前已應用在眾多領域，但還有一些AI產品經理對其概念沒有一個系統化的認知。作者在文中對兩類ChatBot進行了詳解，與你分享。
對話機器人（ChatBot），以自然語言的方式和用戶進行交互，從而完成咨詢、客服、助理、娛樂等用戶訴求，目前已經應用在很多領域。
本文主要介紹兩類應用最廣的ChatBot：FAQChatBot和多輪對話ChatBot，包括這兩類ChatBot的適用場景和構造模塊。
第一類：FAQChatBot
FAQ(Frequently Asked Questions) ChatBot，從英文全稱可以看出來，是將一些頻繁用到的問題和答案對整理好，形成知識庫。
當用戶提問時，將用戶的問題和知識庫的眾多問題進行匹配，匹配完成后，將匹配到的知識庫問題對應的答案，返回給用戶，如下圖所示：
為了匹配更精準，在構建知識庫時，可以多設置幾個擴展問題，如下表所示，在疫情期間，為了快速構建一個FAQ ChatBot，提高問題匹配精準度，可以這樣構建知識庫：
當我們的目標是快速構建一個基于常用知識的咨詢時，就可以用FAQ ChatBot，例如打造一個公司內部的入職咨詢、報銷指南。
總結一下，FAQ ChatBot 的目的是：將企業的各種知識有效管理起來，采取一問一答的單輪對話方式，為用戶提供咨詢服務。
該方法的優點是建設快，質量可控、準確率高，其缺點是泛化能力比較弱。隨著不斷迭代，知識庫的更新很大程度依賴于人工，不能自主提升自己的泛化能力。
第二類：多輪對話ChatBot
當面臨更加復雜的問題時，例如用戶想要完成訂餐、訂票等任務，需要進行多輪陳述，才能完成用戶的訴求。
一方面，用戶在對話過程中可以不斷修改或完善自己的需求；另一方面，當用戶的陳述的需求不夠具體或明確的時候，機器也可以通過詢問、澄清或確認來幫助用戶找到滿意的結果。
對于這樣的多輪對話，ChatBot架構如下：
下面，我們配合下面這個預訂會議室的例子，來理解多輪對話ChatBot架構的各個模塊：
1. NLU(Natural Language Understanding)
NLU的目的是，完成對用戶指令的理解。
所以NLU模塊的輸入是用戶指令，輸出主要采用DIS的表示結構，D代表Domain（領域）, I代表Intent（意圖），S代表Slot（槽位）。
（有些情況下沒有Domain，直接輸出為Intent）
Domain、Intent和Slot都是產品經理根據需求預先定義好的。不同的業務場景會定義不同的DIS。
對于這個預訂會議室的例子，可以定義DIS如下：
2. DM(Dialog Management)
對話管理DM控制著人機對話的過程，是ChatBot的核心。
在對話過程中，對話機器人系統會不斷根據當前的對話狀態和用戶行為，決定下一步應該采取的最優動作，從而完成整個對話任務。
因此，在這個過程中，DM主要完成以下兩個任務：
（1）維護&更新對話狀態(dialog state tracking, DST)
根據之前的狀態和用戶的輸入，維護一份最新的對話狀態。
（2）產生系統決策(dialog strategy)
根據DST中的對話狀態做出系統決策，決定下一步做什么。
如上圖，對于當前的會議室預訂實例，當用戶表達了想預訂906會議室，當前的最新對話狀態為：
此時，系統做出決策：對話補全。因此，系統繼續追問用戶：您想預約什么時間段？
用戶對此反饋：明天上午9點到11點。
系統根據此時最新的反饋和剛才的對話狀態狀態，產生新的系統決策，并更新狀態。
更新后的狀態為：
在這個案例里，DM的輸入輸出如下圖：
在產生系統決策時，DM一般會利用以下兩種策略：
（1）意圖重入：當從當前的用戶行為中分析不出意圖時，會將上一輪的意圖重入。
例如“我還想定一個下午兩點到四點的”，單憑這一句話，無法得出用戶的意圖，則將上一輪查詢的“會議室預訂”意圖進行重入。
（2）領域重入：當意圖重入匹配度較低，則會采用領域重入。
3. NLG（Natural LanguageGeneration）
當DM做出和用戶交互相關的系統決策時，需要NLG模塊配合，生成自然語言，和用戶完成交互。
當用戶預訂會議室成功后，DM模塊將預訂成功的信息傳給NLG模塊：
NLG模塊則根據預設的模版或其他生成算法，以自然語言方式反饋給用戶結果：
總結一下，多輪對話與單輪對話的不同在于，攜帶前幾輪對話的上下文信息，可以完成更復雜的任務，也使得對話過程更加智能。
本文由 @躺平看星星 原創發布于人人都是產品經理，未經許可，禁止轉載
題圖來自 Unsplash，基于 CC0 協議
大佬方便加個v嘛。我是ai領域的小渣渣，v：lele150661