对话式 AI 产品越来越普遍，从 Siri 到电话客服，它们在不知不觉中找到了你身边的一席之地。笔者的产品是去年推出的客服机器人，简单说一下从0到1的体验。从交互形式上分，智能客服包括纯语音（如天猫精灵）、纯文字（如小冰）、纯可视化界面美国手机号码大全列表 （如一些电商客服，通过界面交互完成对话）、语音+可视化界面（如Siri等手机助手）。没有好的或坏的交互形式。就像非AI产品一样，可以根据用户的使用场景选择最适合的形式。从产品定义出发，美国手机号码大全列表 智能客服产品最根本的价值在于替代人工客服工作中的大量重复部分以低成本，然后基于此前提，探索更多商业变现的可能性。人工客服的工作大致分为两种。一是咨询，客服只需要回答问题；另一个是应用，

客服需要帮助客户完成一些业务交易。因此，从可实现的功能上，智能客服可以分为问答和业务处理，进一步细分为单轮/多轮- 一轮问答和单轮/多轮业务应用。首先，什么是单轮对话？--“你吃了吗？”--“吃过”这么多轮对话的概念是什么？美国手机号码大全列表 --“你吃了吗？”--“吃过了” ”——“你吃了什么？”——《老北京炒面》多轮对话的别称是语境对话。对于单轮和多轮应用也是如此。一句话就能解决的就是单轮，需要重复几次的就是多轮。无论是问答还是业务应用，作为智能客服，都离不开来自NLP，而NLP又离不开语料库。在上面的例子中，通常的工作方式是我们定义一个用户意图叫做“你吃过了吗”，美国手机号码大全列表 然后放入类似的语料库（Have you eat? Have you eat? Have you吃了吗？吃了吗？...) 喂给机器人，然后写一些用例来测试它的识别准确率，如果识别率低，继续喂给它语料库，直到我们对识别率满意为止。

同理，我们可以教机器人理解多种用户意图。多说一句，其实这里就是机器学习中的样本集和测试集的概念。样本集用于学习，美国手机号码大全列表 测试集用于测试学习效果。另外，由于机器学习的本质是数学和统计学，并没有真正的理解，所以学习效果非常依赖于语料的质量。直观的表现是在不同的意图下，语料差异越大，识别准确率更高。例如：“你吃了吗”和“你吃了吗”相似，美国手机号码大全列表 “你吃了吗”和“看星星月亮，从诗词诗到人生哲理”不相似。那么后者很容易被区分为两种意图进行识别，而前两种陈述过于相似，可能会得到较差的识别结果。因此培训师需要了解基本的机器学习原理，才能检查和调整样本集的质量。