智能客服于企业的价值，在于过滤掉最为简单、高频的基础问题，让人工可以投入到更为有价值的工作中去。
在上一篇 https://www.jianshu.com/p/390b9ab66c3e 中，我们将机器人对话的场景分为三个类型：
闲聊、问答和任务型，这三种类型体现了访客问题的三个层次。问答类型的机器人，所要解决的便是整个咨询体系中最为基础的那部分问题。
此类机器人的实现，通常采用的是知识库检索技术，也即通过检索算法，从已维护的QA知识库中，匹配最相近的问法，从而提供回复。本文将从如下方面，介绍一下问答型机器人的三个实现要素：
1、QA知识库
2、算法原理
3、功能设计
一、QA知识库
现在各大在线客服SaaS服务商，基本都可提供智能机器人功能，快速简单易上手。下文我会引用智齿客服、网易七鱼的案例，做具体说明。
在我们初次见面时候，其实机器人还只是一张白纸，可能只是内置了基础的寒暄库，能够响应一些日常的问候。而向机器人输入知识库的过程，便是给白纸着色的构成，让它能够对业务咨询进行理解及回复。
智齿客服知识库问题添加界面：
1.1 所需要录入的核心要素包括：
1）标准问法：某一知识点的最常见问法；
2）相似问法：围绕这一问法主题，列举用户的其他常见问法，让机器人可以适应更多问法的变化
3）答案
4）分类：主要用于知识点的维护管理。（另外当某一分类下数据量较大时，分类也可作为算法聚类的一个标记。例如某分类为“产品推荐”，其下属问题均围绕该主题开展，那么可认为该分类下的问题相关度高，在检索匹配时可作为一个计算因子）
1.2 QA类知识库维护要点
QA类知识库的启动及维护，主要依靠客服手工整理。但实际执行时，尝尝会陷入怀疑人生的僵局。
举例标准问题 “产品信息审核要多久？” ，本着死磕的精神，我们会发现相似问法无穷无尽：
商品信息审核要多久？ 商品审核要几天？ 商品几天审核通过？ 产品发布之后要几天审核？.....
为了缓解人工的痛苦，机智的我们当然要想方设法，找到更有效的途径。通常有这些措施：
1、算法层面：通过对访客的问题，进行同义词扩展，或利用复述等技术，对问题进行扩展和改写。
词表示工具Word2vec、GloVe、Fasttext等可以获得每个词的向量表示，然后使用这些词向量计算每对词之间的相似性，获得同义词候选集。
复述可以使用一些半监督方法如DIRT在单语语料上进行构建，也可以使用双语语料进行构建。PPDB网站包含了很多从双语语料构建出来的复述数据集。
因此人工知识库，仅需列举常见核心问法即可，不必机械性的进行每个同义词的枚举。
2、人工标注迭代
通常，我们建议每个问题的相似问法，至少维护6个，首先保证数据启动的需要。在功能上线后，通过对线上真实问题进行挖掘，从而进一步标注出扩展问，或新的知识点。让人工去对已有数据进行标注、分类，这个比要求客服去凭空想象相似问法要容易很多。
二、知识库检索算法实现原理
智能问答的实现目标在于：理解用户问题，并匹配准确的答案。按照这个思想，我们来看一下算法实现的过程
1、在问题理解阶段，运用自然语言处理技术，进行问题的分析。
基于的技术包括分词、词性识别、核心词识别、命名实体识别、语义归一等相关技术，主要是为了在粗排阶段尽可能地把相关问题进行召回。
2、由于query和候选question包含的词数量都很少，此时一般会利用同义词和复述技术，对问题进行扩展与改写
3、基于问题的分析，在知识库中召回相关的候选问题；
4、由于候选问题可能是比较宽泛的，此时需要更精确的算法，来匹配最相近的结果。这里我们会用到深度学习模型进行文本的特征表示，进行文本相似度的精排计算，从而返回最好的一个或几个结果
三、功能设计
如上两步骤，是为机器人赋予了问答的能力，而这些能力还需要平台去施展，这便是第三部分要说的：功能层
3.1 功能层主要包含三大模块：
1）访客接入端
2）客服工作台（客服接待端）
3）智能客服管理后台
