<返回更多

如何搭建一个智能客服:从NLP到多轮对话与多流程设计

2023-04-28    一个数据人的自留地
加入收藏


作者介绍

@一个圆圈儿

SaaS公司产品经理;

擅长AI、搜索、数据分析、商业化;

智能客服系列文章作者;

“数据人创作者联盟”成员。

 

对话式人工智能产品越来越常见,从Siri到电话客服,不知不觉中它们已在你身边寻觅了一个位置。笔者的产品是一款去年上线的客服机器人,简单聊聊从0到1的经验。

 

从交互形式来划分,智能客服包括纯语音(如天猫精灵),纯文本(如小冰),纯可视化界面(如一些电商的客服,完全通过界面交互来完成对话),语音+可视化界面(如Siri等手机助手)。交互形式没有好坏,这一点同非AI产品一样,根据用户使用场景选择最合适的形式即可。

 

从产品定义出发,智能客服类产品,最根本的价值在于以低成本取代人工客服工作中大量重复性的部分,再基于这个前提,去挖掘更多商业变现的可能性。人工客服的工作大致分为两种,一种是咨询类的,客服只需回答问题;另一种是申请类的,客服要帮客户完成一些业务办理。

 

因此,从可实现的功能来划分,智能客服可分为问答式和业务办理式,再细分为单轮/多轮问答与单轮/多轮业务申请。首先什么叫单轮对话呢?

 
“吃了吗您呐?”
“吃了”

那么多轮对话的概念呢?

 
“吃了吗您呐?”
“吃了”
“吃了什么呀”
“老北京炸酱面”

多轮对话的另一个名字,叫作基于上下文关系的对话。单轮与多轮申请也是同理,一句话就能解决的为单轮,需要反复几次的是为多轮。

 

无论是问答还是申请业务,作为一个智能客服,它就离不开NLP,NLP就离不开语料。在如上的例子中,通常的工作方法是,我们定义一个用户意图叫“吃了吗”,然后把相似的语料(吃了么?吃饭了吗?吃了没?你有没有吃饭?……)喂给机器人,之后写一些用例来测试它识别的准确率,如果识别率较低,就继续喂它语料,直到我们对识别率满意为止。用同样的方法,我们就可以让机器人学会理解很多种用户意图了。

 

多说一嘴,其实这里就是机器学习中样本集与测试集的概念。样本集用来学习,测试集用来测试学习的效果。另外由于机器学习的本质还是数学与统计,并没有真正的理解,所以学习效果非常依赖语料的质量。直观的表现是,不同的意图中,语料差异越大,识别的准确率越高。比如,“吃了吗”和“吃了没”是相似的,“吃了吗”和“看星星看月亮从诗词歌赋谈到人生哲学”是不相似的,那么后者作为两种意图去做识别,就是容易分开的,而前者两个说法过于相近,可能会得到很差的识别结果。所以训练师需要了解基本的机器学习原理,才能够检查和调整样本集的质量。

现在我们的机器人已经能够听懂一些人话了,下一步只要定义好回复的内容,比如给“吃了吗”回复“吃了”,给“睡了吗”回复“没睡”,再把这些需求交给可爱的开发同学,一个支持单轮问答的机器人就完成了!(好的这是做一个PM最愉快的时刻了)

 

多轮对话设计的本质,是定义场景和将多个单轮对话进行组合。对于前面提到的例子来说,在“吃了”后面问“吃了什么呀”是正常的结合语境的问法,而脱离语境问这一句的话,就会让听者感到困惑。所以这部分的需求是这样写:

 
当用户表达“吃了吗”的意图,机器人应回复“吃了”;
当用户上一个表达是“吃了吗”and机器人回复是“吃了”and用户这一个表达是“吃了什么呀”,机器人应回复“老北京炸酱面”;
当用户上一个表达是“睡了吗”and机器人回复是“没睡”and用户这一个表达是“吃了什么呀”,机器人应回复“亲您想问什么呢?”

再次把需求交给开发,我们就得到了一个支持两轮对话的机器人。如果需要增加轮次或新的场景,那么在此基础上添加相应的逻辑即可。

 

再说到业务办理,本质是在问答的基础上增加与用户相关的数据交互,比如当用户说“帮我订个车去人民广场”,那么机器人应该回复“好的”的同时,拿用户的手机号和“人民广场”等信息去完成订车这一操作。大部分时候,业务办理和多轮对话是交叉的,比如订车的场景下,机器人可能需要再问一下什么时间出发,对车辆是否有要求,那么这至少要用三轮对话来完成。

 

 

讲完了基本框架,再说说落地。在实际的需求分析过程中,我们需要了解业务背景,了解业务规则下人工客服的工作内容。从其中归纳出最终用户一般有哪些需求,他们会问什么,怎么问,抽取出用户意图,根据重复性高的对话流程做对应的轮次设计。假设我们做的是信用卡客服机器人,那么用户意图很可能有“手续费怎么算”“逾期了有什么影响”,下一句用户则可能会继续问,“那我还上了还影响吗”。这其中需要思考的点很多,原则包括但不限于:

以及有一个格外需要注意的地方是,对话式智能产品与其他产品的不同在于,用户的表达是不受限的。它不像普通的产品,一个页面上如果只有一个按钮,那么用户就不可能有第二个操作。而对话中,用户可能会讲任何东西,例如我的小机器人已经被问了若干次,“你的爸爸妈妈是谁呀”。所以在设计流程时,需要考虑用户不按正常流程走完的可能性,也要在设计回复时,尽可能引导用户往自己想要的方向去做表达,根本原则是收敛而非发散。

声明:本站部分内容来自互联网,如有版权侵犯或其他问题请与我们联系,我们将立即删除或处理。
▍相关推荐
更多资讯 >>>